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光谱仪是将成分复杂的光分解为光谱线的科学仪器，由棱镜或衍射光栅等构成，通过光谱仪对光信息的抓取、以照相底片显影，或电脑化自动显示数值仪器显示和分析，从而测知物品中含有何种元素。

光谱学是基础研究和工业过程中使用最广泛的技术之一。然而，台式光谱系统通常体积庞大、价格昂贵，并且主要设计用于实验室和工业光谱分析。近年来，研究人员一直致力于开发小型化、便携式和廉价的光谱仪系统，以便于在日常生活中实现现场、实时和原位光谱分析等新兴应用。然而，由于过于简化的光学设计和紧凑结构的机械限制，小型化光谱仪系统的实际光谱识别性能通常比它们的台式对应物低得多。

近日，美国纽约州立大学布法罗分校与沙特阿卜杜拉国王科技大学的联合科研团队开发了一种紧凑型等离子体“彩虹(rainbow)”芯片，能够实现快速、准确的双功能传感，在选定的条件下，其性能可超越传统的便携式光谱仪。

研究人员提出了基于深度学习的智能彩虹等离子体光谱仪概念，并构建了带有等离子体啁啾光栅的光谱仪示例。智能光谱仪主要由三部分构成：空间模式、预训练神经网络以及对应的波长。该光谱仪利用深度神经网络预测了所测量的共振模式图像中的未知入射光光谱，而无需使用传统的线性响应函数模型。

该紧凑型等离子体光谱仪利用普通相机拍摄的单幅图像，即可精确地获得照明光源光谱的光谱信息和偏振信息。在经过适当训练的深度学习算法的辅助下，研究人员仅用单幅图像就能表征葡萄糖溶液在可见光光谱范围内的双峰和三峰窄带照明下的旋光色散(ORD)特性。该微型光谱仪具有与智能手机和芯片实验室(lab-on-a-chip)系统集成的潜力，为原位分析应用提供新的可能。

相关研究成果Imaging-based intelligent spectrometer on a plasmonic rainbow chip于近日发布在国际期刊《自然通讯》(Nature Communications)。

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