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Jan 04, 2024

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Nature volumen 618, páginas 281–286 (2023)Cite este artículo 12k Accesos 99 Detalles de Altmetric Metrics La detección de campo de luz mide tanto la intensidad de los rayos de luz como su dirección precisa en libertad

Nature volumen 618, páginas 281–286 (2023)Cite este artículo

12k Accesos

99 altmétrico

Detalles de métricas

La detección de campo luminoso mide tanto la intensidad de los rayos de luz como su dirección precisa en el espacio libre. Sin embargo, las técnicas actuales de detección de campos de luz requieren complejos conjuntos de microlentes o están limitadas a los rangos de longitud de onda de la luz ultravioleta-visible1,2,3,4. Aquí presentamos un método robusto y escalable basado en matrices de nanocristales de perovskita con patrones litográficos que pueden usarse para determinar vectores de radiación desde rayos X hasta luz visible (0,002–550 nm). Con estas matrices de nanocristales multicolores, los rayos de luz procedentes de direcciones específicas se pueden convertir en salidas de color pixeladas con una resolución angular de 0,0018°. Descubrimos que la detección tridimensional del campo de luz y el posicionamiento espacial de fuentes de luz son posibles modificando matrices de nanocristales con orientaciones específicas. También demostramos imágenes de objetos tridimensionales e imágenes de contraste de fase de rayos X y luz visible combinando matrices de nanocristales pixelados con un dispositivo de carga acoplada en color. La capacidad de detectar la dirección de la luz más allá de las longitudes de onda ópticas mediante codificación de contraste de color podría permitir nuevas aplicaciones, por ejemplo, en imágenes tridimensionales de contraste de fases, robótica, realidad virtual, imágenes biológicas tomográficas y navegación autónoma por satélite.

Los avances en materiales y procesos de semiconductores han revolucionado el diseño y la fabricación de micro y nanofotodetectores. Pero los píxeles de la mayoría de los sensores sólo detectan la intensidad de las ondas electromagnéticas. Como resultado, se pierde toda la información de fase de los objetos y las ondas de luz difractadas5,6,7,8,9,10. Aunque la información de intensidad por sí sola es suficiente para aplicaciones convencionales como fotografía bidimensional e imágenes de microscopía, esta limitación dificulta las aplicaciones de imágenes tridimensionales (3D) y cuatridimensionales, incluidas imágenes de contraste de fase, detección y alcance de luz, vehículos autónomos, tecnología virtual. realidad y exploración espacial11,12,13,14,15,16,17,18,19. Para medir el campo luminoso o la distribución de las direcciones de la luz y, por tanto, caracterizar la información de fase, se suele utilizar un conjunto óptico de microlentes o cristales fotónicos con fotodiodos pixelados. Sin embargo, la integración de estos elementos en arquitecturas complementarias de semiconductores de óxido metálico es costosa y compleja4,20,21,22. Las resonancias ópticas en estructuras semiconductoras por debajo de la longitud de onda permiten el desarrollo de estructuras sensibles a los ángulos mediante la manipulación de las interacciones luz-materia23,24,25,26,27,28. Sin embargo, la mayoría de ellos dependen de la longitud de onda o de la polarización y requieren materiales con un alto índice de refracción29. Además, la detección y el control del vector de luz se limitan actualmente a longitudes de onda de luz ultravioleta y visible. Aunque varios sensores que utilizan estructuras Shack-Hartmann o Hartmann son capaces de realizar mediciones de fase en el rango de luz ultravioleta extrema, las mediciones de fase de rayos X duros y rayos gamma siguen siendo un desafío porque los haces de alta energía no pueden enfocarse usando espejos o microlentes convencionales30,31 .

Debido a la versatilidad de la codificación de colores en la visualización de datos, propusimos que la codificación de contraste de colores podría usarse para visualizar las direcciones de los rayos de luz. Para probar nuestra hipótesis, seleccionamos nanocristales de perovskita inorgánica debido a sus excelentes propiedades optoelectrónicas32,33,34,35. También demuestran una emisión altamente eficiente y sintonizable con alta saturación de color en todo el espectro visible bajo irradiación de rayos X o luz visible. Además, los nanocristales de perovskita basados ​​en Sn pueden tener bandas prohibidas ópticas que se extienden hasta la región de luz del infrarrojo cercano36,37. Un diseño fundamental para la detección de un campo de luz 3D implica el modelado litográfico de nanocristales de perovskita sobre un sustrato transparente (Fig. 1a). Luego se puede construir un sensor de campo de luz 3D integrando el sustrato de película delgada estampado con un dispositivo de carga acoplada de color (CCD) que convierte el ángulo de los rayos de luz incidentes en una salida de color específica. La unidad básica del sensor de campo luminoso 3D es un único detector de azimut que comprende nanocristales de perovskita que emiten varios colores. Cuando la luz incidente incide sobre nanocristales estampados, el ángulo de acimut α entre la luz incidente y el plano de referencia se puede detectar midiendo la salida de color de la unidad básica (Fig. 1b). Específicamente, dos detectores de azimut dispuestos perpendicularmente entre sí pueden realizar una detección de la dirección de la luz en 3D y determinar el ángulo de azimut φ y el ángulo de elevación θ de la luz incidente en coordenadas esféricas. Para determinar la posición absoluta de una fuente de luz, se pueden disponer tres detectores de azimut para crear una correlación entre los tres ángulos de acimut correspondientes α1, α2 y α3 codificados en las salidas de color.

a, Diseño del sensor de campo de luz 3D basándose en la conversión de color pixelado. Los píxeles sensores de campo de luz, que consisten en nanocristales de perovskita modelados sobre una película transparente, convierten la luz procedente de diferentes direcciones en señales luminiscentes de diferentes colores, que pueden detectarse mediante un CCD en color. Luz UV-vis, luz ultravioleta-visible. b, El principio de funcionamiento de la detección de campo luminoso mediante conversión de color. La unidad básica del sensor de campo luminoso 3D es un único detector de azimut compuesto por nanocristales de perovskita que emiten varios colores. El color de la luminiscencia de salida depende del ángulo α entre la luz incidente y el plano de referencia. Dos detectores de azimut dispuestos perpendicularmente pueden realizar una detección de campo de luz 3D y determinar el ángulo de azimut φ y el ángulo de elevación θ de la luz incidente en coordenadas esféricas. Al disponer tres detectores de azimut, la correlación de los tres ángulos de acimut α1, α2 y α3 codificados en las salidas de color de los tres detectores de azimut permite la detección de la posición absoluta (x, y, z) de una fuente de luz. c, Respuestas de cromaticidad de un solo detector de azimut con una incidencia de luz de 0 ° a 360 ° con respecto al plano de referencia. Los puntos rojo, verde y negro corresponden a los tres ángulos de azimut α1, α2 y α3, respectivamente, registrados utilizando los tres detectores de azimut que se muestran en b. d, Respuesta de cromaticidad de un único detector de azimut basado en nanocristales de perovskita con una incidencia de luz de 0° a 360°, en relación con el control que comprende fósforos ZnS:Cu2+/Mn2+ y SrAl2O4:Eu2+/Dy3+.

Como prueba de concepto, sintetizamos nanocristales de perovskita inorgánica (CsPbX3; X = Cl, Br o I) de acuerdo con la literatura36,38,39 (Información complementaria, sección 1). Seleccionamos tres conjuntos de puntos cuánticos de perovskita con emisiones a 445 nm, 523 nm y 652 nm para construir un único detector de azimut. Cuando la luz incide de 0 ° a 360 ° con respecto a la dirección de referencia, la gama de colores detectada forma un gran triángulo en el diagrama de cromaticidad xy de la Commission Internationale de l'éclairage (CIE) (Fig. 1c). La posición de la salida de color en el diagrama de cromaticidad determina el ángulo de incidencia de la luz y un triángulo más grande indica una resolución angular más alta. Descubrimos que la gama de colores de los detectores de azimut hechos de nanocristales de perovskita forma un triángulo más grande en el diagrama de cromaticidad en comparación con los detectores hechos de fósforos ZnS:Cu2+/Mn2+ y SrAl2O4:Eu2+/Dy3+ (Fig. 1d). Los detectores de azimut generan una resolución angular más alta debido a la cobertura de color más amplia y la mayor saturación de color de los nanocristales de perovskita.

Los detectores de azimut únicos con diferentes gamas de colores producen gráficos de colores de diferentes formas (Fig. 2a). Los nanocristales con salidas rojas, verdes y azules pueden detectar cambios angulares extremadamente pequeños. Utilizamos esta propiedad y construimos un único detector de azimut de tres colores en un chip sensor rojo, verde y azul que convierte la luz incidente de 0 ° a 360 ° en diferentes valores de triestímulo de luminiscencia CIE XYZ (Fig. 2b). El cambio angular mínimo detectable está determinado por la relación de contraste de la respuesta de color y por la relación señal-ruido (SNR) del sensor de color. Cada color primario en nuestras pruebas contiene 65.536 niveles, lo que produce un límite de detección de alrededor de 0,0018° de cambio angular a una longitud de onda de 405 nm y una potencia de 8 mW (Fig. 2c).

a, Respuestas de cromaticidad de detectores azimutales únicos compuestos de nanocristales de perovskita de tres, cuatro y cinco colores en función de la dirección de la luz incidente. b, valores de triestímulo CIE X, Y y Z de la luminiscencia de salida de un único detector de acimut en función de la dirección de la luz incidente. AU, unidades arbitrarias. c, Medición de la resolución de azimut para luz visible (405 nm) utilizando un único detector de azimut, con un cambio angular mínimo detectable de 0,0018°. Longitud de onda de excitación (Ex), 450 nm. d, Dos tipos de mapas en color registrados desde dos detectores de azimut alineados perpendicularmente con luz incidente desde diferentes ángulos de acimut φ y ángulos de elevación θ. e, Líneas de contorno extraídas de los dos mapas de color en d. Se puede determinar una dirección de incidencia única combinando los valores de color de dos detectores de acimut. f, Vista superior de los conjuntos de detectores azimutales para obtener imágenes de la dirección de la luz en 3D, en la que los píxeles adyacentes de nanocristales de perovskita están alineados perpendicularmente. Los dos detectores rodeados por la elipse pueden determinar el ángulo del haz que incide en el punto central de la elipse. Vista lateral insertada de un píxel estampado. g, Fotografía de un sensor de campo de luz 3D fabricado integrando la matriz de nanocristales de perovskita en un CCD en color. Recuadro, una sección de la imagen microscópica de detectores de azimut basados ​​en nanocristales. Barra de escala, 150 μm (g).

Luego diseñamos y fabricamos dos detectores de azimut dispuestos perpendicularmente entre sí para la detección de campos de luz omnidireccionales (Fig. 2d). En coordenadas esféricas, el ángulo de azimut φ y el ángulo de elevación θ para cada haz incidente se pueden calcular usando la fórmula φ = arctan(tan α1/tan α2) y θ = arctan[(tan2 α1 + tan2 α2)1/2], respectivamente , donde α1 y α2 se obtienen a partir de los colores de emisión de los dos detectores de azimut (secciones de información complementaria 2 a 4). Los dos detectores de azimut produjeron dos tipos de mapas en color en diferentes ángulos de incidencia. Los contornos de los dos mapas de color en el gráfico polar permiten determinar ángulos de incidencia específicos combinando los valores de color de dos detectores de acimut (Fig. 2e). Además, diseñamos matrices de detectores azimutales para obtener imágenes de la dirección de la luz en 3D, en las que los píxeles adyacentes de nanocristales de perovskita se alinearon perpendicularmente entre sí (Fig. 2f). Para simplificar, el ángulo detectado por los detectores paralelos al eje x se denota por αi,j (donde i y j se refieren a las filas y columnas de las matrices de nanocristales); el ángulo detectado por los detectores paralelo al eje y se denota por βi,j. Cada uno de los dos detectores de azimut, perpendiculares entre sí, puede reconstruir el ángulo del haz que incide en el centro de los dos píxeles. Por ejemplo, α1,1 y β1,2 se pueden usar para calcular el ángulo 3D del haz incidente en el punto s11, mientras que β2,1 y α1,1 se pueden usar para calcular el ángulo 3D del haz incidente en el punto s21. Por lo tanto, la resolución espacial de las imágenes de las matrices de nanocristales está determinada por la distancia entre s11 y s12. Luego integramos una película delgada de matrices de nanocristales de perovskita en una cámara digital equipada con un CCD en color (Fig. 2g). El CCD tiene un área fotosensible de 10 mm × 14 mm y un tamaño de píxel de 2,5 μm2 × 2,5 μm2; el tamaño de píxel de un único detector de azimut es 50 μm2 × 50 μm2.

Una aplicación directa del sensor de campo de luz basado en matrices de nanocristales de perovskita pixeladas es la obtención de imágenes en 3D y la detección y alcance de la luz (Fig. 3a). Este sistema de imágenes se basa en un método de triangulación y consta de una fuente de luz estructurada multilínea, dos lentes para recoger la luz y un CCD en color recubierto con una fina película de matrices de nanocristales. La distancia z del objeto se determina midiendo el ángulo de la luz reflejada por el objeto en las matrices de nanocristales; es decir, una resolución angular alta proporciona una resolución de profundidad alta. Para un tamaño de píxel determinado (50 μm2 × 50 μm2), la resolución de profundidad teórica y el rango detectable mejoran aproximadamente 10 veces y 3 veces, respectivamente, en comparación con los métodos de triangulación convencionales (secciones 5 a 7 de información complementaria). Para mejorar la precisión de los datos, primero se calibraron estas matrices de nanocristales y luego se calibró el sistema de imágenes (Fig. 3b e Información complementaria, secciones 8 y 9). Bajo incidencias de luz desde diferentes ángulos θ y 𝜙, las imágenes capturadas utilizando una matriz de nanocristales de perovskita sirven como un mapa correspondiente de la respuesta de color de cada detector de acimut y el ángulo de luz incidente. Para evaluar cuantitativamente el rendimiento de imágenes de nuestro prototipo, medimos su precisión de profundidad en función de la profundidad de la escena y la posición radial dentro del campo de visión (Fig. 3c). Estas mediciones mostraron una precisión de profundidad óptima de aproximadamente 0,5 mm a una distancia de 0,5 m, aunque la precisión de profundidad disminuyó ligeramente a aproximadamente 1,5 mm a una distancia de 2 m. La precisión de la profundidad del detector se ve afectada por la potencia y el ángulo de la luz incidente. Para garantizar una alta resolución angular, la potencia de la fuente de luz estructurada debe ser suficiente. La precisión de la profundidad también varía según la intensidad de la luz de fondo cuando el detector se utiliza en condiciones de luz natural o artificial (Información complementaria, sección 10). Las dimensiones de los objetos fotografiados por el sensor de campo luminoso a diferentes distancias (0,7 my 1,5 m) coinciden con sus dimensiones reales (Fig. 3d, e). La reconstrucción de imágenes también es posible para objetos con estructuras finas, como teclados y peines (Fig. 3f y sección 11 de Información complementaria). La luz devuelta insuficiente o el ruido aleatorio pueden provocar que los píxeles no se detecten. Además, obtuvimos imágenes en 3D de varios objetos de diferentes colores, tamaños y materiales a profundidades crecientes mediante la conversión de colores pixelados (Información complementaria, sección 11).

a, Esquema de la configuración experimental. La luz estructurada multilínea incide sobre el objeto; La lente 1 y la lente 2 capturan la luz reflejada y la pasan a matrices de nanocristales de perovskita. Luego, un CCD en color mide el color de cada detector de azimut para calcular la distancia correspondiente a las escenas. b, Imágenes representativas de matrices de nanocristales de perovskita con luz incidente desde diferentes direcciones. c, Precisión de profundidad media trazada en función de la profundidad de la escena y la posición radial en el campo de visión. Como objeto objetivo se utiliza una pantalla blanca, plana y móvil. Se realizaron diez ensayos de medición para cada ángulo de proyección y 20 ensayos de medición para cada profundidad. Los datos son media ± sem d,e, imágenes 3D de escenas colocadas a 0,7 my 1,5 m. f, imagen de profundidad 3D de un teclado capturada con el sensor de campo de luz 3D. El mapa de colores indica la distancia desde el punto de imagen hasta el eje z en el origen (x = 0, y = 0). Barra de escala, 150 μm (b).

Otra aplicación importante de la conversión de color pixelado son las imágenes de contraste de fase en un amplio rango de longitudes de onda, desde rayos X hasta luz visible (0,002 a 550 nm). En las imágenes de contraste de fase con un sensor de frente de onda Shack-Hartmann convencional, conjuntos de microlentes registran el ángulo de incidencia en una serie de puntos de cuadrícula que determinan el frente de onda (Fig. 4a e Información complementaria, secciones 12 y 13). Un sensor de campo de luz basado en una matriz de nanocristales puede medir directamente el ángulo específico de la luz visible o los rayos X para reconstruir el frente de onda sin matrices de microlentes. Primero caracterizamos el frente de onda divergente de un haz de rayos X duro colocando el sensor de campo de luz a 14 mm de la fuente de rayos X (Fig. 4b). La curvatura del frente de onda medida concuerda bien con los cálculos analíticos; el ángulo máximo medido por el sensor de campo luminoso es de 40,6°. También mapeamos los frentes de onda de luz visible en el plano de la imagen cuando una lente fue iluminada por luz visible en dos ángulos de campo diferentes (Fig. 4c, d). Además, las imágenes de contraste de fase se realizaron utilizando luz visible en patrones de polidimetilsiloxano (PDMS) y rayos X en varillas comerciales de polimetilmetacrilato (PMMA) (Fig. 4e, f). Las estructuras de la superficie se pueden ver con mayor detalle mediante imágenes de contraste de fase que mediante imágenes de contraste de absorción.

a, Principios de las imágenes de frente de onda Hartmann o Shack-Hartmann (arriba) y de las imágenes de frente de onda basadas en nuestros conjuntos de sensores de campo de luz 3D (abajo). b, Medición de un frente de onda divergente de rayos X a 14 mm de la fuente de rayos X. c,d, frentes de onda medidos en el plano de la imagen cuando una lente se ilumina con luz visible en ángulos de campo (Fx = 0°, Fy = 20°) y (Fx = 30°, Fy = 40°), respectivamente. Fx y Fy representan ángulos de campo en las direcciones x e y, respectivamente. La distancia focal y la apertura del objetivo son 60 mm y 25,4 mm, respectivamente. e, Imagen de intensidad óptica de un sustrato PDMS estampado (izquierda) y su perfil de fase (derecha) medido con el sensor de campo de luz 3D. El espesor de las estructuras superficiales es de 0,6 mm y la longitud de onda del láser es de 405 nm. f, Imagen de contraste de absorción de dos varillas comerciales de PMMA (diámetros de 1 mm y 2 mm; rayos X de 50 kV) y el mapa de gradiente de fase correspondiente medido con el sensor de campo de luz 3D. La imagen de fase de la región del cuadro discontinuo amarillo se logra utilizando la ecuación complementaria (32) de la Información complementaria. Barra de escala, 1 mm (e).

Además, comparamos sensores de campo de luz basados ​​en matrices de nanocristales modelados con sensores Shack-Hartmann convencionales basados ​​en matrices de microlentes. La fabricación de sensores de campo luminoso de nanocristales es muy robusta y tiene una alta uniformidad en un área grande en comparación con la fabricación de conjuntos de microlentes. En nuestro experimento, la densidad de muestreo espacial es de 400 puntos por mm2, la resolución angular es de aproximadamente 0,015° y el rango angular dinámico es superior a 80°. Por el contrario, los sensores Shack-Hartmann con la misma densidad de muestreo suelen tener un rango dinámico de menos de 2°. El sensor de campo luminoso de nanocristales se puede utilizar para un rango espectral más amplio. Sin embargo, los sensores de microlentes permiten una mejor recolección de luz visible debido a su efecto de enfoque. En comparación con el método de localización de puntos con sensores Shack-Hartmann, que está influenciado por la calidad del punto y el ruido aleatorio, la medición de la relación de color en sensores de campo de luz de nanocristales puede ser más sólida.

En conclusión, hemos presentado una estrategia de conversión de color pixelado basada en matrices de nanocristales de perovskita para la detección de campos de luz 3D, posicionamiento espacial absoluto, imágenes 3D e imágenes de contraste de fase de rayos X y luz visible. Con su diseño actual, hemos logrado una sensibilidad vectorial de alrededor de 0,0018° y un rango de respuesta de longitud de onda de 0,002 a 550 nm. Aunque los métodos de seguimiento de moteado de rayos X pueden alcanzar una resolución angular cercana a los nanoradianes, las fuentes de rayos X coherentes, como la radiación sincrotrón, son un requisito estricto que no se puede cumplir fácilmente en muchas aplicaciones experimentales y médicas18,19. Es posible mejorar aún más la precisión angular integrando detectores de color de alta gama. Por ejemplo, una pantalla a color de 30 bits con una profundidad de color de 10 bits puede generar 1.070 millones de combinaciones posibles. Con métodos de litografía avanzados y procesamiento de última generación, se podrían lograr densidades de detectores de azimut superiores a 104 píxeles por mm2, lo que podría mejorar considerablemente la resolución espacial de las imágenes. Actualmente, no es posible detectar el campo luminoso más allá de 550 nm con alta resolución angular utilizando nanocristales de perovskita. Sin embargo, la detección de campos de luz y la obtención de imágenes mediante la conversión de colores pixelados se pueden extender fácilmente a otros materiales ópticos. Los nanocristales de perovskita basados ​​en Sn, nanopartículas de conversión ascendente que responden a la luz infrarroja cercana o al fósforo negro con bandas prohibidas sintonizables, pueden expandir la detección angular al rango de longitud de onda del infrarrojo cercano, e incluso micrométrico40,41. Además, en comparación con los sensores Shack-Hartmann, los sensores de campo luminoso basados ​​en matrices de nanocristales se pueden integrar directamente en los sistemas ópticos en chip para medir frentes de onda o fase. Debido a que los detectores de azimut pueden distinguir solo la dirección vectorial promedio de la luz incidente, no la luz de múltiples direcciones como una cámara de campo luminoso, nuestros sensores de campo luminoso miden la dirección vectorial promedio de la luz en cada píxel. Al igual que con las cámaras de campo luminoso, los sensores de campo luminoso de nanocristales deben equilibrar la resolución angular y espacial. Los sistemas de escaneo de imágenes de campo de luz se pueden combinar con matrices de nanocristales para mejorar aún más la resolución espacial42. No obstante, la capacidad de obtener imágenes del frente de onda de rayos X de alta energía proporciona soluciones poderosas para pruebas ópticas y caracterización de haces, que pueden usarse en aplicaciones que van desde imágenes de contraste de fase hasta detección de ondas gravitacionales.

Carbonato de cesio (Cs2CO3, 99,9%), cloruro de plomo(II) (PbCl2, 99,99%), bromuro de plomo(II) (PbBr2, 99,99%), yoduro de plomo(II) (PbI2, 99,99%), oleilamina (grado técnico 70). %), ácido oleico (grado técnico 90%), 1-octadeceno (grado técnico 90%) y ciclohexano (grado cromatográfico 99,9%) se adquirieron de Sigma-Aldrich. Se adquirió un kit de elastómero de silicona Sylgard 184 de Dow Corning para la preparación de sustratos PDMS. Los fósforos ZnS:Cu2+/Mn2+ y SrAl2O4:Eu2+/Dy3+ se adquirieron de Xiucai Chemical.

Los nanocristales de perovskita CsPbX3 (X = Cl, Br o I) se sintetizaron de acuerdo con un método descrito previamente34. Primero, se sintetizó oleato de cesio como precursor de cesio; luego se sintetizaron nanocristales de perovskita de CsPbX3 utilizando el método de inyección en caliente modificado (Información complementaria, sección 1).

La microscopía electrónica de transmisión de los nanocristales de perovskita sintetizados se realizó utilizando un microscopio electrónico de transmisión FEI Tecnai G20 con un voltaje de aceleración de 200 kV. Bajo excitación con luz visible o rayos X, los puntos cuánticos de perovskita emiten emisiones visibles estrechas y de color ajustable. Los espectros de fotoluminiscencia y radioluminiscencia se obtuvieron utilizando un espectrofotómetro de fluorescencia Edinburgh FS5 (Edinburgh Instruments) equipado con una fuente de rayos X en miniatura (Amptek). Una propiedad ventajosa de las perovskitas como detectores es su respuesta lineal a la tasa de dosis de rayos X o la potencia de la luz de excitación con una cobertura de hasta varios órdenes de magnitud. La tasa de dosis detectable más baja para la detección de rayos X es 10,8 nGy s-1 y la potencia detectable más baja para la detección óptica es 1 pW mm-2. Los puntos cuánticos de perovskita también exhiben una respuesta muy rápida (tiempo de desintegración, τ = 10,4 ns) a la excitación pulsada. Estos nanocristales muestran una alta fotoestabilidad bajo ciclos sucesivos o repetidos de irradiación de rayos X y fotoexcitación.

En coordenadas esféricas, un detector colocado paralelo al eje y puede medir la variación del ángulo de la luz alrededor del eje y en el plano XOZ (Figura complementaria 8). Para un detector colocado paralelo al eje x, puede medir la variación del ángulo de la luz alrededor del eje x en el plano YOZ. En consecuencia, para un haz incidente desde cualquier dirección (θ, φ), el detector 1 colocado paralelo al eje x detecta el ángulo α1 entre la proyección del haz sobre el plano YOZ y el eje z, mientras que el detector 2 colocado paralelo al eje y El eje detecta el ángulo α2 entre la proyección del haz en el plano XOZ y el eje z (Figura complementaria 9). Las relaciones entre α1, α2 y θ, φ son las siguientes:

donde α1 y α2 están codificados para la salida de color de los detectores 1 y 2, respectivamente. En un experimento específico, α1 y α2 se obtienen a partir del valor triestímulo CIE de la salida de color de los detectores 1 y 2, respectivamente. Los valores φ y θ de la viga se obtienen a partir de las ecuaciones (1) y (2) de la siguiente manera:

El sensor de campo de luz 3D basado en matrices de nanocristales de perovskita pixeladas se fabricó mediante un proceso de moldeo simple (Información complementaria, sección 4). Primero, la plantilla de Si previamente modelada se lavó suficientemente con heptano. Se preparó una mezcla de elastómero de silicona SYLGARD 184 u otro elastómero de silicona, agente de curado y puntos cuánticos u otros materiales luminiscentes. Luego, la tinta PDMS de punto cuántico emisora ​​de rojo y la tinta PDMS de punto cuántico emisora ​​azul preparadas se inyectaron en los orificios rectangulares correspondientes en la plantilla de Si y se curaron a 70–90 °C durante 30–60 min. La parte superior de la tinta de puntos cuánticos inyectada debe alinearse con la parte superior de la plantilla de Si. A continuación, se hizo girar PDMS de 0,5 mm de espesor sobre la superficie de la plantilla de Si como una película adhesiva. Después de curar a 70–90 °C durante 30 minutos, se moldeó la película PDMS con un patrón de píxeles rojos y azules a partir de la plantilla de Si. De manera similar, se inyectó tinta de puntos cuánticos de emisión verde en la plantilla de Si y se curó a 70–90 °C durante 30–60 minutos. Luego, se cubrió una capa de PDMS transparente sobre la película PDMS previamente procesada impresa con píxeles rojos y azules, que luego se superpuso sobre la plantilla inyectada con tinta que emite verde en el soporte del alineador de máscara. Finalmente, después de curar a 70–90 °C durante 30–60 minutos, se obtuvo una película con matrices de píxeles rojos, verdes y azules mediante un proceso de desmoldeo. El sensor de campo de luz 3D se formó integrando la película de matriz de nanocristales de perovskita pixelada procesada en un CCD en color, con cada píxel dependiente del ángulo cubriendo múltiples píxeles del CCD. El CCD en color es un sensor Sony ICX274AL con un tamaño de chip de 10 mm × 14 mm (horizontal × vertical), que proporciona colores verdaderos rojo, verde y azul de 24 bits.

En los moldes impresos en 3D actuales, el tamaño se puede ajustar desde decenas de micrómetros hasta varios milímetros. La fabricación a gran escala es posible mediante desmoldeo repetido. Este método elimina la necesidad de complejos procesos de semiconductores y gases especiales, lo que reduce en gran medida los costos de procesamiento. Los errores de fabricación suelen incluir defectos aleatorios y errores de alineación (Figura complementaria 11 e Información complementaria, sección 4). Debido a que el proceso de desmoldeo utilizado en este trabajo tiene una alta precisión de mecanizado y los defectos de los bordes se pueden controlar dentro del 0,1%, el error de defecto aleatorio de todo el píxel del detector de azimut es casi insignificante. Se produce un error de alineación de capas durante el procesamiento debido a la necesidad de alinear las capas superior e inferior. En los casos en los que la distancia de la imagen sea mucho mayor que el grosor de un píxel de un solo color, la desviación de alineación no afectará la medición del ángulo.

El sensor de campo de luz 3D basado en matrices de nanocristales de perovskita se calibró bajo una fuente de luz de diodo emisor de luz colimada. Se conectaron una etapa de rotación motorizada (Daheng Optics, GCD-011060M), una plataforma de inclinación y una etapa lineal para rotar el sensor de campo de luz 3D en las direcciones θ y ϕ. El sensor de imagen estaba acoplado a la plataforma de lanzamiento. La plataforma de paso se mueve en la dirección θ y la plataforma giratoria se mueve en la dirección ϕ. Se utiliza una etapa lineal para compensar el movimiento fuera del eje del sensor de imagen cuando gira en la dirección θ. Presentamos imágenes en color sin procesar seleccionadas capturadas durante el proceso de calibración para ilustrar el principio de funcionamiento del sensor de campo de luz 3D (Información complementaria, sección 9). Cada panel muestra una región recortada de la imagen en color sin procesar tomada desde diferentes ángulos de incidencia. Podemos observar la dependencia angular de la salida de color de cada píxel. El cuadrado amarillo representa una unidad vertical sensible al ángulo y el cuadrado rojo representa una unidad horizontal sensible al ángulo. Cuando θ aumenta de −40° a 40° con φ = 0°, el azul del píxel en el cuadrado amarillo se vuelve gradualmente más débil. Cuando θ aumenta de −40° a 40° con φ = 90°, el azul del píxel en el cuadrado rojo se vuelve gradualmente más débil. Una vez que se completa la calibración para todo el rango de θ y 𝜙, las imágenes sin procesar capturadas se utilizan como una tabla de búsqueda para píxeles de detección de ángulos individuales que determinan el ángulo incidente de la luz.

La configuración óptica personalizada para imágenes 3D consta de una fuente de luz y una rejilla óptica para generar luz estructurada multilínea en la escena 3D que se va a fotografiar (Información complementaria, sección 11). La luz reflejada y/o dispersada del objeto es recogida por un objetivo hecho a medida, que consta de dos lentes optimizadas para distancias focales de 100 mm y 25 mm, respectivamente, lo que permite una variación angular máxima para diferentes distancias de objetos identificadas por el sistema de alta definición desarrollado. -Sensor de campo de luz 3D de resolución. En un experimento típico, primero se calibraron los parámetros de la luz estructurada multilínea y de la cámara, así como la distancia relativa entre ellos. A continuación, la salida de color de cada detector se asignó a las matrices angulares de acuerdo con los resultados calibrados; luego podemos calcular las coordenadas espaciales x, y y z del punto del objeto correspondiente a cada unidad de detección angular (ecuaciones complementarias (13) a (17) en la información complementaria).

Se utilizó un sensor de campo de luz 3D para medir el frente de onda de rayos X duros esféricos (14 keV) (Información complementaria, sección 13). La fuente de rayos X produce un haz divergente con un ángulo de divergencia de aproximadamente 90° con frentes de onda medidos en diferentes posiciones. Cuanto más lejos esté el sensor de campo luminoso 3D de la fuente de rayos X, menor será el radio de curvatura medido del frente de onda esférico. Además, a partir del mapeo de pendiente y frente de onda reconstruido podemos identificar el ángulo de inclinación entre la fuente de rayos X y el sensor (Figuras complementarias 28 y 29). Como prueba de principio, el mapeo de datos de color en z = 5 mm se utilizó como datos de calibración para reconstruir frentes de onda a otras distancias z, lo que resultó en mediciones de pendiente menos precisas al aumentar z. En aplicaciones prácticas, los ángulos de muestreo deben obtenerse en cantidades suficientes para garantizar la resolución angular.

En las imágenes de contraste de fase que utilizan luz UV-visible colimada, el objeto es un sustrato PDMS estampado con un espesor de tira de 0,6 mm. El sensor de imágenes de campo de luz se coloca directamente detrás del objeto para capturar una imagen del frente de onda modificado. Para obtener un haz casi colimado para imágenes de contraste de fases de rayos X, se coloca un colimador de columna de cobre detrás de la fuente de radiación. Detrás de la fuente de radiación se colocan dos barras comerciales de PMMA de 1 mm y 2 mm de diámetro y el sensor de imagen de campo luminoso detecta el frente de onda modificado. En concreto, el sensor de imágenes de campo luminoso adquiere ángulos de haz pixelados, que caracterizan la distribución del gradiente de fase. Después de realizar el filtrado mediano y la integración en el gradiente de fase, se puede lograr el mapeo de fases.

Los datos que respaldan los hallazgos de este estudio están disponibles en el artículo y su información complementaria, y también están disponibles en GitHub (https://github.com/yly1994/color-coded-light-field-imaging.git). Cualquier dato adicional se puede obtener del autor correspondiente previa solicitud razonable.

Los códigos relevantes están disponibles en GitHub (https://github.com/yly1994/color-coded-light-field-imaging.git).

Stellinga, D. y col. Imágenes 3D de tiempo de vuelo a través de fibras ópticas multimodo. Ciencia 374, 1395-1399 (2021).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Lin, RJ y cols. Conjunto de lentes metálicas acromáticas para obtener imágenes de campos de luz a todo color. Nat. Nanotecnología. 14, 227–231 (2019).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Robinson, I. y Harder, R. Imágenes coherentes de difracción de rayos X de tensión a nanoescala. Nat. Madre. 8, 291–298 (2009).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Goossens, S. y col. Matriz de sensores de imagen de banda ancha basada en la integración de grafeno-CMOS. Nat. Fotón. 11, 366–371 (2017).

ADS CAS Google Académico

Gao, Y. et al. Las microestructuras que atrapan fotones permiten fotodiodos de silicio de alta velocidad y alta eficiencia. Nat. Fotón. 11, 301–308 (2017).

ADS CAS Google Académico

Gu, L. y col. Un ojo biomimético con una retina hemisférica con matriz de nanocables de perovskita. Naturaleza 581, 278–282 (2020).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Ou, X. y col. Imágenes de extensión de luminiscencia de rayos X de alta resolución. Naturaleza 590, 410–415 (2021).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Deumel, S. y col. Imágenes de rayos X de alta sensibilidad y alta resolución con perovskitas de haluros metálicos sinterizados blandos. Nat. Electrón. 4, 681–688 (2021).

CAS Google Académico

Bao, J. & Bawendi, MG Un espectrómetro de puntos cuánticos coloidales. Naturaleza 523, 67–70 (2015).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Chen, W. y col. Conversión ascendente de frecuencia de onda continua con una nanocavidad optomecánica molecular. Ciencia 374, 1264–1267 (2021).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Jiang, Y., Karpf, S. y Jalali, B. LiDAR de extensión de tiempo como cámara de medición de tiempo de vuelo escaneada espectralmente. Nat. Fotón. 14, 14-18 (2019).

Google Académico

Lien, M.-B. et al. Imágenes de campo luminoso y de alcance con fotodetectores transparentes. Nat. Fotón. 14, 143-148 (2020).

ADS CAS Google Académico

Park, J. y col. Modulador de luz espacial de estado sólido con control independiente de fase y amplitud para aplicaciones LiDAR tridimensionales. Nat. Nanotecnología. 16, 69–76 (2021).

ADS MathSciNet CAS PubMed Google Académico

Kim, I. et al. Nanofotónica para detección de luz y tecnología de alcance. Nat. Nanotecnología. 16, 508–524 (2021).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Barty, A. y col. Imágenes ultrarrápidas de difracción de un solo disparo de dinámica a nanoescala. Nat. Fotón. 2, 415–419 (2008).

ADS CAS Google Académico

Shapiro, DA y cols. Mapeo de composición química con resolución nanométrica mediante microscopía de rayos X suaves. Nat. Fotón. 8, 765–769 (2014).

ADS CAS Google Académico

Pfeiffer, F., Weitkamp, ​​T., Bunk, O. y David, C. Recuperación de fase e imágenes de contraste de fase diferencial con fuentes de rayos X de bajo brillo. Nat. Física. 2, 258–261 (2006).

CAS Google Académico

Morgan, AJ y cols. Seguimiento de moteado de rayos X pticográfico con sistemas de lentes Laue multicapa. J. Aplica. Cristalogr. 53, 927–936 (2020).

CAS PubMed PubMed Central Google Académico

Berujon, S., Ziegler, E. & Cloetens, P. Metrología de frente de onda de pulso de rayos X mediante seguimiento de moteado. J. Sincrotrón. Radiación. 22, 886–894 (2015).

PubMed PubMed Central Google Académico

Fan, J. y col. Imágenes a velocidad de vídeo de la dinámica biológica a escala centimétrica y resolución micrométrica. Nat. Fotón. 13, 809–816 (2019).

ADS CAS Google Académico

Rogers, C. y col. Un sensor de imágenes 3D universal sobre una plataforma fotónica de silicio. Naturaleza 590, 256–261 (2021).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Zhang, X., Kwon, K., Henriksson, J., Luo, J. y Wu, MC Un LiDAR de fotónica de silicio basado en sistemas microelectromecánicos a gran escala. Naturaleza 603, 253–258 (2022).

ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Shen, Y. et al. Selectividad angular óptica de banda ancha. Ciencia 343, 1499-1501 (2014).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Yi, S. y col. Fotodetectores de detección de ángulos de longitud de onda inferior inspirados en la audición direccional de animales pequeños. Nat. Nanotecnología. 13, 1143-1147 (2018).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Fan, P., Yu, Z., Fan, S. & Brongersma, ML Resonancia óptica de Fano de una nanoestructura semiconductora individual. Nat. Madre. 13, 471–475 (2014).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Cao, L. y col. Ingeniería de absorción de luz en dispositivos semiconductores de nanocables. Nat. Madre. 8, 643–647 (2009).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Kogos, LC et al. Omatidios plasmónicos para la visión de ojo compuesto sin lentes. Nat. Comunitario. Rev. 11, 1637 (2020).

Anuncios PubMed PubMed Central Google Scholar

Pan, Q. y col. Fotodetectores omnidireccionales basados ​​en resonancia espacial de fachada asimétrica mediante una estrategia 3D autoportante. Adv. Madre. 32, 1907280 (2020).

CAS Google Académico

Jahani, S. y Jacob, Z. Metamateriales totalmente dieléctricos. Nat. Nanotecnología. 11, 23-36 (2016).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Polo, A., Kutchoukov, V., Bociort, F., Pereira, SF y Urbach, HP Determinación de la estructura del frente de onda para un sensor de frente de onda Hartmann utilizando un método de recuperación de fase. Optar. Expreso 20, 7822–7832 (2012).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Hu, L., Hu, S., Gong, W. & Si, K. Sensor de frente de onda Shack-Hartmann basado en el aprendizaje para la detección de aberraciones de alto orden. Optar. Expreso 27, 33504–33517 (2019).

Anuncios PubMed Google Scholar

Sun, K. y col. Litografía directa tridimensional de nanocristales de perovskita estables en vidrio. Ciencia 375, 307–310 (2022).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Kovalenko, MV, Protesescu, L. y Bodnarchuk, MI Propiedades y posibles aplicaciones optoelectrónicas de nanocristales de perovskita de haluro de plomo. Ciencia 358, 745–750 (2017).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Liu, M. y col. Electrónica coloidal de puntos cuánticos. Nat. Electrón. 4, 548–558 (2021).

Anuncios Google Scholar

Sutherland, BR y Sargent, EH Fuentes fotónicas de perovskita. Nat. Fotón. 10, 295–302 (2016).

ADS CAS Google Académico

Chen, Q. y col. Centelleadores de nanocristales de perovskita totalmente inorgánicos. Naturaleza 561, 88–93 (2018).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Yang, Z. y col. Espectrómetros de un solo nanocable. Ciencia 365, 1017-1020 (2019).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Gong, Z. y col. Ajuste de luminiscencia persistente de espectro completo utilizando puntos cuánticos de perovskita totalmente inorgánicos. Angélica. Química. En t. Ed. 58, 6943–6947 (2019).

CAS Google Académico

Nam, TW y cols. Patrones de puntos cuánticos policromáticos termodinámicos para diodos emisores de luz más allá de la resolución que limita el ojo. Nat. Comunitario. 11, 3040 (2020).

ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Xie, L. y col. Detección de banda ancha de fotones de rayos X, ultravioleta e infrarrojo cercano utilizando nanotransductores de lantánidos de perovskita procesados ​​en solución. Adv. Madre. 33, 2101852 (2021).

CAS Google Académico

Kim, H. y col. Optoelectrónica activa de espectro variable con fósforo negro. Naturaleza 596, 232–237 (2021).

Anuncios CAS PubMed Google Scholar

Wu, J. y col. Un sensor de imagen integrado para fotografía 3D con corrección de aberraciones. Naturaleza 612, 62–71 (2022).

ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

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Este trabajo fue apoyado por el Programa NUS NANONASH (NUHSRO/2020/002/413 NanoNash/LOA; R143000B43114) y la Fundación Nacional de Investigación, Oficina del Primer Ministro, Singapur, en el marco de su Programa de Investigación Competitiva (premio no. NRF-CRP23-2019- 0002) y bajo su Programa de Investigación NRF (adjudicación n.° NRF-NRFI05-2019-0003) y el Fondo Programático de Fabricación, Comercio y Conectividad (MTC) RIE2025 (adjudicación n.° M21J9b0085).

Estos autores contribuyeron igualmente: Luying Yi, Bo Hou

Departamento de Química, Universidad Nacional de Singapur, Singapur, Singapur

Luying Yi, Bo Hou, He Zhao y Xiaogang Liu

Escuela conjunta de la Universidad Nacional de Singapur y la Universidad de Tianjin, Fuzhou, China

He Zhao y Xiaogang Liu

Centro de Materiales Funcionales, Instituto de Investigación Suzhou de la Universidad Nacional de Singapur, Suzhou, China

Xiaogang Liu

Instituto de Investigación e Ingeniería de Materiales, Agencia de Ciencia, Tecnología e Investigación, Singapur, Singapur

Xiaogang Liu

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LY, BH y XL concibieron y diseñaron el proyecto. XL supervisó el proyecto. LY caracterizó los materiales y realizó simulaciones numéricas. BH y HZ realizaron la fabricación de microdispositivos. BH y LY realizaron mediciones de luminiscencia y validación experimental. BH contribuyó al diseño del dispositivo. BH y LY escribieron el artículo y XL lo editó. Todos los autores participaron en la discusión y análisis del artículo.

Correspondencia a Xiaogang Liu.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Nature agradece a Qionghai Dai, Wanyi Nie y los demás revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Este archivo contiene una tabla de contenido y las secciones 1 a 14. Incluye información adicional sobre las propiedades de los materiales, el principio de detección de la dirección de la luz, el procesamiento de dispositivos, la teoría del diseño y los aparatos experimentales para imágenes 3D, métodos de calibración del sistema, datos de imágenes adicionales y demostraciones de aplicaciones para respaldar las conclusiones del artículo.

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Reimpresiones y permisos

Yi, L., Hou, B., Zhao, H. et al. Detección de rayos X a campo de luz visible mediante conversión de color pixelado. Naturaleza 618, 281–286 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-05978-w

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Recibido: 14 de marzo de 2022

Aceptado: 20 de marzo de 2023

Publicado: 10 de mayo de 2023

Fecha de emisión: 08 de junio de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-05978-w

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