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23

2026

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03

用于原位纳米位移检测和微成像的多模光纤探针

作者：

清华大学 Qiang Liu、Qirong Xiao 团队提出了一种原位非接触式纳米位移测量方法。利用深度学习赋能的多模光纤探针，可以高效地从超振荡散斑中提取精细特征信息，实现分辨率为10 nm、精度高达99.95%的单端检测。作者建立了一个物理模型，将位移与光纤中高阶模式的比例关联起来。亚毫米级的探针能够检测狭小空间内不同结构的目标。通过联合学习，即使在不同的光纤弯曲条件和不同的金属材料下，也能实现稳健的识别。该系统具有低于0.1%的极低压缩比，从而实现了高精度、低训练成本和高速处理。此外，作者还通过实验验证了探针的成像能力，证明其在光刻、弱力传感和超分辨率微内窥镜等应用中具有强大的应用潜力。

研究成果于 2026 年 1 月 5 日以题为“Deep learning and superoscillatory speckles empowered multimode fiber probe for in situ nano-displacement detection and micro-imaging”发表在《Nature Communications》上。

图1：基于多模光纤探针的原位纳米位移测量

图2：MMF的物理模型及不同位移下的仿真结果

图3：传统散斑相似性测量方法与深度学习方法的比较结果

图4：检测晶圆和不同金属板的实验结果

图5：利用压缩采样散斑进行位移检测的结果

图6：利用多模光纤探针进行图像重建

来源：光学光学世界

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