光电薄膜的检测与表征研究进展:角度、空间、时间分辨技术

高效、准确、全面地衡量光电薄膜,可以深入了解其结构特性、电学与光学特性等方面的信息,在器件的设计和性能优化方面发挥着关键作用。同时,光电薄膜的检测与表征也为光电薄膜材料的研究和开发提供了重要的理论基础和指导,推动了光电器件领域的技术进步和应用拓展,具有重要的学术意义和应用价值。近些年,涌现出多种新型检测与表征技术,然而相关综述文献较少,难以直观地了解各种最新表征方法的原理及其在器件性能优化中的具体应用。文章围绕角度分辨、空间分辨、时间分辨三个表征维度,综述了目前光电薄膜检测与表征技术的基本原理和特点,并介绍了相关技术在光电薄膜的发光特性、可视化空间异质性、载流子动力学等方面的应用进展。最后,讨论并展望了光电薄膜检测与表征技术的未来发展趋势。

单端注入型LED的光电特性与灰度调制技术研究

Micro-LED拥有出色的亮度、高发光效率、低能耗、高反应速度、超高解析度与色彩饱和度等优势,且具备自发光和感测能力,是一项十分理想的显示技术。传统的直流灰度调控方法不再适用于驱动单端载流子注入结构的交流型LED,本文根据单端注入型LED器件在不同频率、幅度、占空比以及交流驱动模式下的光电特性,提出一种基于人眼视觉特性的相对占空比混合式灰度调制方案。结果表明,正负方波驱动模式下的器件在相同电压和频率下表现出更强的发光亮度,并且器件随着驱动频率的增加,发光亮度逐渐提升。最后,结合人眼视觉特性,验证了发光器件在不同相对占空比、幅度、频率的混合式调制方法下实现了由2个灰度到8个灰度等级的提升,为未来新型发光器件灰度调制提供新思路。

结合色彩校正和结构信息的双路低光照图像增强

为改善暗环境下图像的成像效果,本文提出了一种无监督双路低光照图像增强算法,结合了色彩校正和结构信息。该算法基于生成对抗网络,其中生成器采用双分支结构同时处理图像的色彩与结构细节,以实现更自然的颜色恢复和更清晰的纹理细节。判别器引入空间辨别模块(spatial-discriminative block,SDB),以增强其判别能力,推动生成器生成更真实的图像。图像色彩校正模块(Illumination-guided color correction block,IGCB)利用光照特征引导,减少低光照环境下噪声和伪影的影响。通过多尺度通道融合模块(selective kernel channel fusion,SKCF)和优化的注意力卷积模块(convolution attention block,CAB),增强了图像的语义信息和局部细节。实验结果表明,该算法在LOL和LSRW数据集上表现优于经典方法,在LOLv1和LOLv2数据集上,PSNR和SSIM指标分别达到19.89与0.672,以及20.08与0.693,整体性能优于现有无监督算法。实际应用验证了该算法在恢复低光照图像的亮度、对比度和色彩方面的有效性。

基于内场发射原理的无载流子注入型量子点发光器件光电研究

工作于无载流子注入工作模式下的量子点电致发光器件因其简单的结构而受到关注。由于没有外部载流子参与电致发光,揭示该器件稳定工作时所需载流子的来源对于理解器件工作机理、优化器件结构具有重要价值。文章研究了多层量子点薄膜在无载流子注入工作模式下的光电特性,实验结果表明:发光强度会随着交流驱动电压的幅度的增加迅速增加到一个最大值,然后逐渐降低;同样地,发光强度会随着交流驱动频率的增加而增加,然后逐渐降低。此外,在不同电压和频率下该发光谱具有完全相同的中心波长和半峰宽。结合量子点之间存在的绝缘有机配体环境,提出了基于内场发射原理的多层量子点无载流子注入发光模型。该研究有望为获得先进量子点发光技术提供参考。

晶圆级Micro-LED芯片检测技术研究进展

随着微型氮化镓(GaN)发光二极管(LED)制造工艺的不断进步,Micro-LED显示有望成为新一代显示技术并在近眼显示、大尺寸高清显示器件、柔性屏幕等领域大放异彩。在Micro-LED显示众多技术环节中,晶圆级Micro-LED芯片的检测是实现坏点拦截,提升显示屏良品率、降低整机制造成本的关键环节。针对大数量(百万数量级)、小尺寸(<50μm)的晶圆级Micro-LED芯片阵列,现有的电学检测手段存在检测效率低、成本高等缺点。因此,提高检测效率、提升检测准确度、降低检测成本是晶圆级Micro-LED检测技术的发展趋势。本文首先介绍了晶圆级Micro-LED芯片检测时所需要检测的几个指标,其次详细介绍并分析了现有的或已经提出的检测手段,最后对晶圆级Micro-LED芯片检测技术进行总结并展望了未来技术发展方向。

交流驱动无电学接触GaN基Micro⁃LED器件光电特性

针对Micro‐LED器件微型化带来的尺寸效应、高速巨量转移、发光器件与驱动背板的高精度键合等问题,本文通过金属有机化学气相沉积和原子层沉积技术制备了一种垂直结构的交流驱动无电学接触型GaN基Micro‐LED器件,研究了其光电特性。结果表明,器件电路模型可等效为RC电路,随着交流驱动信号频率的增大,器件等效阻抗先快速减小后趋于稳定。当频率固定时,器件I⁃V特性呈线性关系,器件等效阻抗稳定,器件亮度随着驱动电压增大而增强。当驱动电压固定时,器件在16~22 MHz频率范围内达到最大亮度,且亮度随频率增加呈现先上升后下降趋势;此外,由于回路呈电容特性,无电学接触型Micro‐LED器件存在发光延迟效应和电流超前效应。对比传统Micro‐LED器件,无电学接触型Micro‐LED器件与外部电极无电学接触,在交流驱动条件下实现内部载流子复合发光,有望解决Micro‐LED芯片微型化带来的技术难题。

面向海洋的水下图像处理与视觉技术进展

水下观测是探索海洋最直观的手段之一。受水下光学特性、声学特性以及杂波、水生生物等的影响,水下观测中所采集的图像并不总能满足观测需求。如何对水下图像进行有效的处理、分析与应用是一个具有挑战性的课题。尽管图像处理与计算机视觉技术已在大气环境中得到广泛研究,但鉴于成像原理、应用背景等方面的差异,针对大气自然图像提出的算法无法直接移植到水下任务中,而针对水下场景提出的视觉应用仍存在对任务背景考虑不足、泛化性差等缺陷。本文面向光学图像以及声学图像这两类水下观测的主要手段,从图像特性入手,首次以任务为导向、以需求为脉络,通过梳理国内外成功的水下图像处理、质量评价案例,对水下观测方案的工作思路进行了更完备的总结与分析。此外,本文围绕水下机器视觉应用探讨其发展进程,详细讨论与展望了相关领域的前景与优化方向,为突破海洋视觉应用的瓶颈,建设智慧海洋系统带来新思路。

柔性交流电致发光器件的光电性能优化与自供电集成研究

以掺铜硫化锌(ZnS:Cu)荧光粉为发光分子,聚二甲基硅氧烷(PDMS)和钛酸钡(Ba‑TiO3)为绝缘材料,采用刮涂技术在ITO/PET电极上制备了柔性ACEL器件,研究了复合发光层不同材料掺比、驱动电压和频率对器件光电性能的影响。结果表明,随着荧光粉和钛酸钡含量的增加,柔性ACEL器件的亮度增加;当ZnS:Cu/BaTiO_(3)/PDMS=2∶2∶1时,器件性能最佳,可以达到较低的开启电压,40 V(2 kHz)时亮度为1.16 cd/m^(2)。最后,将柔性ACEL与垂直接触分离式摩擦纳米发电机进行集成,TENG最大输出电压可达360 V和输出电流46μA左右,可以点亮柔性ACEL器件。该自供电柔性ACEL器件为穿戴显示和交互提供了一种新的方法。

光场显示技术的研究现状与发展趋势

目前常用的三维显示技术,一般是通过人眼的双目视差和视觉暂留效应实现的三维效果。由于丢失了深度信息,会引起辐辏调节冲突,使观看者产生不适感。光场显示是通过复现物体表面光线的真三维显示技术,其拥有良好的用户体验,符合人们对于未来显示的需求。文章梳理了各种光场显示技术的原理和特点,分析了国内外光场显示技术的发展现状,整理了国内外的研究进展和代表性样机的性能,最后对我国光场显示的发展进行了展望。我国光场显示虽然起步稍晚,但经过多家科研机构的一致努力,已在国际上拥有一定的地位。

多层特征图信息融合的海滩小目标检测

提出一种多层特征图信息融合的海滩小目标检测方法,从上下文信息与强化特征图信息融合的角度提升小目标游客的检出率。首先,透过更全面、有效的GAM注意力机制思想结合CSP结构提出GCSAM结构,用于增强检测YOLOv5模型中主干网络跨纬度感受区,聚焦小目标特征学习;其次,在颈部融合端使用BIFPN结构优化YOLOv5网络中PANet结构,补全跨层特征信息之间的传递,使得特征图包含更多的上下文信息;最后,采用幂变换改进YOLOv5网络中CIOU_Loss为Alpha-CIOU_Loss,有效提升预测框的回归精度。实验证明,在满足实时性要求的前提下,相比于原始YOLOv5网络,文中方法在海滩小目标游客检测上查准率提升2.00%,查全率提升5.33%,平均精度均值提升4.36%。文中方法在海滩小目标游客密集、遮挡、目标更小的情况下具有更好的鲁棒性。

(100)与(111)晶面硅基金属整片键合后选择性去衬底技术

采用硅基金属整片键合后选择性去衬底技术,通过热压键合技术将(100)晶面硅与(111)晶面硅高温键合,利用聚二甲基硅氧烷保护(100)晶面硅衬底,再粗化(111)晶面硅衬底加快其刻蚀速率,后通过湿法选择性刻蚀去除(111)晶面硅衬底。此技术在不损伤硅基驱动芯片的前提下实现了选择性去除硅基氮化镓外延衬底,是一种材料混合集成的新技术,有望应用于自对准硅基Micro-LED微显示器件制程和光电子器件集成领域。

具有超低工作电压的银纳米线阻变器件研究

具有高密度和自适应特性的随机银纳米线网络能够模拟神经元的复杂网络拓扑,在信息存储、选择器和神经形态计算领域中应用广泛。文章采用旋涂工艺在图像化电极衬底上制备了银纳米线器件,研究了不同银纳米线浓度和直径对其电学性能的影响,并最终实现了具有超低工作电压(0.01 V)的神经形态器件。实验结果表明,采用直径为30 nm的银纳米线和浓度为5 wt%的复合溶液所制备的随机网络能够实现可控的大开关比阻变行为。进一步,将该大开关比阻变行为作为器件的初始化过程,实现了银纳米线阻变器件在外加超低脉冲电压刺激作用下的可控突触可塑性行为。最后,通过对单个纳米结点中银纳米细丝的形成与断裂过程进行研究,进一步提出随机银纳米线网络在不同电刺激条件下的工作机理。本工作为新型神经形态器件中随机网络的物理实现和应用提供了新思路。

基于量子点@有序介孔复合材料的Micro⁃LED色转换特性

量子点(Quantum dots)由于具有优异的光电特性,广泛应用于发光与显示、太阳能电池、光催化等领域,它的发现和合成获得了2023年诺贝尔化学奖。采用量子点色转换的Micro-LED全彩化显示技术无需巨量转移,有望实现大规模量产,然而,量子点在高强度Micro-LED出光激发下的性能和寿命仍存在局限。基于此,本文研究了基于量子点@有序介孔(QDs@SBA-15)复合材料的Micro-LED色转换技术及其特性,有序介孔分子筛载体独特的孔道结构不仅能够有效提升Micro-LED色转换和光提取效率,且致密的有序介孔材料也一定程度上保障了量子点的稳定性。首先,通过时域有限差分方法(FDTD)建立了Micro-LED仿真模型,探究量子点粒径和有序介孔材料的孔径对光提取效率的影响;基于仿真结果指导,进一步采用物理共混法制备了QDs@SBA-15复合材料,通过透射光谱、荧光激发光谱、紫外-可见光吸收谱等手段对其进行表征并确定浓度配比;最后,将该复合材料与聚二甲基硅氧烷(PDMS)混合固化成膜,并研究了其光致发光性能。实验结果发现,量子点粒径和介孔材料孔径的匹配度以及量子点和有序介孔材料的比例浓度是影响QDs@SBA-15复合材料发光效率及Micro-LED色转换性能的关键因素;通过优化,所得复合材料可获得优异的发光性能以及良好的环境稳定性,相比于纯量子点色转换层,复合材料的光提取效率提升了81.73%,复合材料的环境稳定性提升了14.33%,以Micro-LED作为蓝光光源组成的三基色发光器件工作色域达到了104.52%NTSC。本研究为量子点色转换Micro-LED显示技术提供了理论指导,为实现Micro-LED全彩化开辟了新路径。

基于BiLevelNet的实时语义分割算法

针对语义分割网络参数量过大导致其难以部署在内存受限的边缘设备等问题,本文提出一种基于BiLevelNet的轻量级实时语义分割算法。首先,利用空洞卷积扩大感受野,并结合特征复用策略增强网络的区域感知能力。接着,嵌入两阶段的PBRA注意力机制,建立远距离相关物体之间的依赖关系以增强网络的全局感知能力。最后,引入结合浅层特征的FADE算子以改善图像上采样效果。实验结果表明,在输入图像分辨率为512×1024的情况下,本文网络在Cityscapes数据集上以121 f/s的速率获得了75.1%的平均交并比,模型大小仅为0.7 M。同时在输入图像分辨率为360×480的情况下,在Camvid数据集上取得68.2%的平均交并比。同当前其他实时语义分割方法相比,该网络性能取得速度与精度的均衡,符合自动驾驶应用场景对实时性的要求。

级联残差优化Transformer网络的图像超分辨率重建

为了扩展图像超分辨率算法中卷积神经网络在多个尺度特征上的自适应学习能力,提升网络性能,本文提出一种基于级联残差方法的Transformer网络优化结构进行图像超分辨率重建。首先,该网络采用级联残差结构,增强了网络对低阶和中阶特征的迭代复用和信息共享能力;其次,将通道注意力机制引入Transformer结构中,增强网络的特征表达和自适应学习通道权重的能力;最后,优化Transformer网络结构中的感知模块为级联感知模块,扩展网络深度,增强模型的特征表达能力。在数据集Set5,Set14,BSD100,Urban100和Manga109上进行放大2倍、3倍和4倍的重建测试并与主流方法进行对比,客观评价结果表明,在4倍放大因子的Set5数据集下,本文方法所得图像的峰值信噪比对比其他主流方法平均值提升1.14 dB,结构相似度平均值提升0.019。结合主观评价结果表明,本文方法相比其他主流方法的图像重建效果更好,恢复得到的图像纹理细节更清晰。

增强彩色电子纸饱和度的误差扩散优化

为解决彩色电泳电子纸因粘滞阻力等引起的显示颜色饱和度低、边缘模糊等问题,本文提出基于HSL空间的彩色电子纸边缘增强误差扩散算法,以提高图像显示质量。该算法首先将去噪图像利用边缘检测算子得到边缘增强图像,结合边缘增强图像像素邻域平均灰度、像素与邻域灰度差异和像素邻域相似度得到新RGB图像像素值。接着,新RGB图像通过阈值处理过程得到16色阶RGB图像。最后,16色阶RGB图像转换到HSL空间,建立HSL和RGB色彩空间的转换模型,根据像素点的亮度和饱和度计算出调整因子,从而增强RGB图像饱和度。该算法与传统的误差扩散算法相比,信噪比PSNR提高了3.9%~26.7%,UCIQE提高了10.1%~48.2%,相似度SSIM提高了13.2%~25.4%。主观评价参考ITU-R BT.500-1标准设计实验计算Z得分,最终本文算法处理后图像在彩色电子纸上显示的图像细节和颜色更加接近原图,整体视觉效果更好。

反向混合并联Micro LED/OLED显示器件的驱动IC控制

提出一种集成蓝光微发光二极管(Micro LED)和红绿光有机发光二极管(OLED),具有特殊子像素排列的新型无源驱动全彩显示器件.该器件无需巨量转移就可实现全彩化显示,且较传统全彩OLED及Micro LED,器件效率更高,寿命更长.另外,将蓝色与绿色子像素反向并联,可以减少电极走线,提高器件像素密度.针对该器件的特殊结构,设计一套全新的驱动方案,具体以现场可编程逻辑门阵列FPGA作为主控制器,利用驱动芯片提供稳定的电流点亮LED,实现器件的全彩显示.通过仿真测试进一步验证了该器件良好工作的可行性.

咪唑鎓盐基材料电催化二氧化碳还原研究进展

随着化石能源的使用日益增加,大气中CO_(2)的浓度不断上升,给环境带来了挑战。通过催化将CO_(2)转化为高附加值化学品为解决这些问题提供了一个机会,并为燃料合成开辟了一条新的途径,最终有助于减少CO_(2)排放并实现碳中和。在众多的方法中,利用可再生清洁能源进行CO_(2)电还原反应(CO_(2)RR)以其反应条件温和、反应进度可控、环境友好以及可以产生大量的附加值产品而受到重视。在此背景下,咪唑鎓基材料及其衍生物已成为CO_(2)RR的有潜力的候选材料。这些材料对CO_(2)有很强的亲和力,并且在CO_(2)RR系统中作为电解质和电催化剂都有应用。所以它们的主要优点之一是能够在催化体系中富集CO_(2),有效地抑制析氢副反应(HER),并提高CO_(2)RR产物的选择性。了解电催化条件下咪唑鎓基离子液体(Im-ILs)与CO_(2)分子之间的相互作用机制对于从分子角度深入了解为什么添加Im-ILs可以改善CO_(2)RR性能至关重要。此外在非均相电催化剂中,Im-ILs作为表面修饰基团和捕集剂,可以显著改变催化剂的表面环境和疏水性,从而促进CO_(2)RR。值得注意的是,Lehn型和金属卟啉分子催化剂中的咪唑鎓基团已被发现对这些催化剂在CO_(2)RR中的性能有影响。N-杂环卡宾(NHC)基电催化剂作为咪唑鎓与CO_(2)相互作用的活性形式之一,表现出优异的CO_(2)RR性能。将NHC基电催化剂引入多孔多相催化剂和分子催化剂中,可以稳定金属纳米颗粒,提高捕获CO_(2)的能力,从而提高CO_(2)RR活性。总之,在CO_(2)RR中使用咪唑鎓基材料对于推进CO_(2)转化,实现可持续、有效合成高附加值化学品具有巨大的前景。

基于Zynq平台的低功耗人脸检测加速系统

基于CPU及GPU的卷积神经网络平台存在体积大、能耗高等问题,提出了一种基于Zynq平台的卷积神经网络人脸检测加速系统。该系统采用YOLOv3-Tiny算法,并利用Wider Face人脸数据集进行训练。为提高网络效率,采用层融合技术减小网络深度,加快检测速度;同时,采用8位整数量化策略,以降低内存访问量,减少资源消耗。通过利用ZynqXC7Z035芯片上FPGA端并行计算能力,设计出可重复利用的多通道卷积计算模块,实现DSP的重复递用。实验结果显示,所设计的加速系统实现了9.5FPS的实时推理速度,检测速度是intel i7-8700CPU的7.9倍,系统功耗仅为2.65W,满足低功耗的性能需求。

1.74μm大应变InGaAs/InGaAsP半导体锁模激光器

针对光频梳、医学光声成像及痕量气体探测等应用需要,研制了一种InP基碰撞锁模半导体激光器,可在1.74μm波段实现重复频率为19.3GHz的高效锁模,其射频(RF)谱半高全宽(FWHM)约14kHz。在可饱和吸收区未加偏压时,激光器的阈值电流为83mA,最大出光功率可达到25.83mW。固定吸收区偏置电压在-1.6V,增益区驱动电流高于130mA时,锁模激光器开始输出微波射频信号,并且RF谱的FWHM随着电流增加可下降至十几kHz。固定驱动电流为520mA,在吸收区偏置电压从-1.4V降至-2V过程中,激光发射光谱逐渐展宽,在-2V偏压下,光谱的FWHM为9.88nm,包含40多个间隔为0.2nm的纵模。对比分析了不同驱动电流和偏置电压下的射频频谱和发射光谱的变化趋势,证明了该锁模器件具有高效、稳定的锁模机制。