Мініатюрний датчик здатен робити невидиме видимим
Дослідницька група TU/e розробила новий датчик ближнього інфрачервоного діапазону, який простий у виготовленні та за розміром усього як датчики у смартфонах. Він вже готовий до негайного використання для моніторингу промислових процесів та сільського господарства.
Людське око є чудовим сенсором. Воно використовує три різних типи клітин колб фоторецепторів, які перетворюють видиме світло в сигнали різних кольорів, що дає важливу інформацію про навколишній світ. Однак, в природі є істоти, які мають набагато досконаліші датчики природного освітлення. Наприклад, креветка-богомол, чиї очі складаються з 16 різних типів клітин, чутливих до ультрафіолетового, видимого і ближнього інфрачервоного світла. Саме вимір спектру в інфрачервоному діапазоні найцікавіший для додатків у промисловості та сільському господарстві. Проблема полягає у тому, що всі чинні сучасні спектрометри ближнього інфрачервоного діапазону надто великі та дорогі.
Співробітники дослідницької групи розв'язали цю проблему, розробивши датчик ближнього інфрачервоного діапазону, що поміститься на невеликий чіп. Надихнувшись оком креветки-богомола, у пристрою є 16 різних датчиків, але всі вони чутливі у ближньому інфрачервоному діапазоні. Спеціально для цього проєкту розробили новий процес виготовлення пластин у масштабі. Це було необхідно, аби мініатюризувати датчики та зберегти низькі витрати, адже це було серйозною проблемою. За словами вчених, датчики вже готові до використання в практичних додатках у реальному світі. Крім того, сенсорний чіп невеликий і може бути навіть вбудований у майбутні смартфони.
За словами Андреа Фіоре, керівника відділу прикладної фізики, технологію вивчали декілька років. Новий винахід дозволяє успішно інтегрувати спектральні датчики на чіп, що розв'язує проблему з ефективним використанням даних. Зазвичай, коли датчик вимірює світло, сигнал, що генерується, використовується для відновлення оптичного спектра або оптичного відбитка пальця матеріалу. Потім для аналізу даних використовуються алгоритми датчиків. Дослідники продемонстрували, що у новому підході етап спектральної реконструкції не потрібен. Іншими словами, сигнали, що генеруються датчиками, можуть бути надіслані прямо в алгоритми аналізу, а це значно спрощує вимоги до конструкції пристрою.
Готовий датчик дослідники протестували у ряді експериментів. Вони використали датчик для вимірювання поживних властивостей багатьох харчових продуктів, включаючи молоко. Після цього його роботу перевірили на класифікації різних типів пластику. Так було доведено, що датчик забезпечує точність прогнозування вмісту поживних речовин в молоці. Крім того, ці вимірювання можна використовувати для моніторингу загального здоров'я корови. Класифікація типів пластика за допомогою датчика також допоможе оптимізувати процеси сортування відходів.
Дослідники очікують, що у майбутньому датчик можна буде використовувати для персоналізованої охорони здоров'я, точного землеробства, такого як контроль стиглості фруктів та овочів, а також для управління технологічними процесами та тестувань в лабораторії. На сьогодні вже існує готовий повний набір для розробки, заснований на цій технології, під назвою SpectraPodTM. Компанії та дослідні інститути почали активно використовувати його для створення своїх програм. Плюсом також є те, що цей датчик може стати звичайним явищем для всіх, а це означає, що люди зможуть використовувати його вдома, аби перевіряти якість своєї їжі чи контролювати аспекти свого здоров'я.