工程师们为无人机研发了一款配备红外成像的紧凑传感器，它可以通过精准灌溉和病虫害防治来提高作物管理水平，进而降低食品杂货的价格并提高产量。

一个国际工程师团队研发出了一套紧凑且轻便的传感器系统，该系统具备红外成像功能，可以轻松安装在无人机上用于远程农作物监测。

这种平面光学技术有可能取代传统光学透镜在多个行业环境传感中的应用。

这一创新有望降低食品杂货的成本，因为农民将能够精确确定哪些作物需要灌溉、施肥和病虫害防治，而不是采取一刀切的方式，从而可能增加他们的收成。

该传感器系统可以在边缘检测（如成像一个水果的轮廓）和提取详细的红外信息之间快速切换，而无需创建大量数据和使用庞大的外部处理器。

切换到详细红外图像的能力是该领域的一项新进展，当遥感传感器识别出潜在的虫害区域时，该功能可帮助农民收集更多信息。

这项研究由纽约市立大学（CUNY）、墨尔本大学、皇家墨尔本理工大学和澳大利亚研究委员会转型超光学系统卓越中心（TMOS）的工程师们进行，研究成果发表在《自然通讯》上。

传感器系统是如何工作的？

该原型传感器系统由TMOS首席研究员、墨尔本皇家理工大学（RMIT）的马杜·巴斯卡兰教授及其团队开发，该系统包含一个过滤器，过滤器由一层称为二氧化钒的材料制成，该材料可以在边缘检测和详细的红外成像之间进行切换。

“二氧化钒等材料为设备增添了出色的调谐能力，使其变得‘智能’”，她说。

“当过滤器温度发生变化时，二氧化钒就会从绝缘状态转变为金属状态，这就是处理过的图像如何从经过过滤的轮廓转变为未经过滤的红外图像。”

“这些材料在用于环境传感应用的未来扁平光学设备中可能大有作为，可以替代传统的透镜技术——使其成为无人机和卫星等低尺寸、低重量和低功耗需求的设备的理想选择。

皇家墨尔本理工大学 (RMIT) 已获得一项美国专利，并且正在申请一项澳大利亚专利，该专利涉及其生产二氧化钒薄膜的方法，该方法可能适用于各种应用。

首席作者米凯莱·科特罗福博士说，该系统能够在边缘检测与捕捉详细的红外图像等处理操作之间进行切换的能力具有重要意义。

“尽管最近的一些演示已经通过使用超表面实现了模拟边缘检测，但到目前为止，演示的大多数设备都是静态的。它们的功能在时间上是固定的，不能动态地改变或控制，”在纽约市立大学 (CUNY) 进行研究的科鲁福 (Corufo) 表示。

“然而，动态重新配置处理操作的能力对于超表面能够与数字图像处理系统竞争至关重要。这正是我们所开发的。”

下一步行动

墨尔本大学的联合作者沙班·苏莱曼说，所使用的设计和材料使过滤器适用于大规模生产。

“它还可以在与标准制造技术兼容的温度下运行，使其能够很好地与市售系统集成，从而迅速从研究转向实际应用。”

来自墨尔本大学的TMOS首席研究员安·罗伯茨（Ann Roberts）表示，平面光学技术具有变革无数行业的潜力。

“传统光学元件长期以来一直是阻碍设备进一步小型化的瓶颈。用薄膜光学来替代或补充传统光学元件的能力突破了这一瓶颈。”

参考文献：“具有相变材料的可重构图像处理超表面”，作者：Michele Cotrufo、Shaban B. Sulejman、Lukas Wesemann、Md. Ataur Rahman、Madhu Bhaskaran、Ann Roberts 和 Andrea Alù，2024 年 5 月 27 日，自然通讯。DOI: 10.1038/s41467-024-48783-3

该研究由澳大利亚研究委员会资助。