Science：光

光的特性重新定义了我们如何认识/体验的世界。利用高分辨率显微镜、远程望远镜、快速照相机和光谱仪等光学仪器，我们从原子到天体物理尺度对宇宙世界进行了深刻理解， 而这些发展的核心则基于一个 光学组件 ，它 控制光与物质相互作用时的特性 。受到自然界（通过衍射、干涉和散射构造光的能力）的启发，研究人员已经尝试使用人工材料来 *** 纵光，如：由于纳米粒子的等离子体共振而产生有趣的结构化着色，尝试通过将金属纳米粒子掺杂玻璃来改变其光学特性。类似地，1D/2D/3D交替电介质的周期性多层堆叠（即光子晶体）表现出与其组成材料不同的极端反射特性，通过构造其几何形状或材料成分来设计物质的光学响应，为以非常规方式利用光的特性提供了另一种途径。

超表面（平面光学）可以通过调整有效介电常数和磁导率的虚拟异常值，改变输出电磁响应，实现光特性的调节，超表面也已成为控制光的新平台 。超表面平台由元原子的周期性晶胞组成，其中晶胞通常由金属或介电散射体（紧密排列成具有亚波长分离的晶格状排列）制成。 正是由于紧凑的外形尺寸 （ 实现纳米级的逐点偏振变换 ）、 互补金属氧化物半导体兼容性 （ 实现宽带聚焦和多波长全息 ）、 多功能性、对极化和色散工程的优异控制性以及可定制性设计等特点，亚波长分辨率的光学散射体组成的平面光学器件（即超表面或超光学器件）已经成为支撑结构光的重要工具。 而具有可调谐超表面的结构光则有望揭示新的光学功能，并取代传统的光学系统用片上光子元件（如：激光腔、法布里-珀罗谐振器、基于光纤的设备等）。此外，经过静态超表面的适当设计还可以通过调整输入光的属性来改变其输出响应，实现无需电子电路来调制输出响应而快速全光切换，从而 节省空间、复杂性和成本 。

图1 具有静态超光学的可调谐结构光。

角度依赖和方向响应

角度依赖性 通常以衍射损耗、失真或彗形像差的形式表现出来，是传统透镜、全息图和光束控制应用中 尽量避免的现象 ， 而实现每个输入波矢量的独立控制则可以减轻角度依赖性影响并拓展新功能 。传统光学方式由于衍射光栅对角度的敏感性，很难解决角度的依赖性问题， 而局部和非局部超表面技术则解决了这一难题 ， 其中i） 局部超表面 在真实空间中逐点作用于入射光 （ 元原子充当多模谐振器，在一组离散的入射角上赋予不同的相位延迟 ），而ii） 非局部超表面 依赖于相邻元原子的相互作用（如：金属-绝缘体-金属）， 利用相邻元原子之间的非局部相互作用直接对动量空间中的入射光进行 *** 作，且使用尖锐的共振来共同修改动量空间中的输出响应 。 例如：由于与共振角位置匹配的分析物分子会通过表面增强的近场效应对远场响应进行强烈调制，通过在涂覆分析物分子之前和之后检测来自此类超表面的角度分辨反射信号（非局部超表面上），可以检索分子吸收指纹的全光谱内容。

除了入射角之外， 传播方向（向前或向后）也被用于调整静态超表面（Janus超表面）的响应 ，这些定向设备可以通过将照明方向从正面反转到背面，表现出不同的着色或不对称透射。 传播方向是使用由级联亚波长各向异性阻抗片制成的元原子来实现 ， 通过在每个薄片中引入旋转，线偏振光将经历不对称透射。螺旋元原子也可以实现类似的行为，由于自旋相关模式耦合，使其具有正向传输的圆二色性高达0.72，反向产生高达0.87的巨大线性二色性的特征，其表现出的高选择性用于线偏振光的方位角。此外，通过创建具有特定旋转角的两个元原子对映异构体的超表面，也可以实现方向控制的偏振， 结合角度依赖性和方向性实现同时在反射和透射中生成不同的图像。

图2 角度依赖和定向超表面

极化可切换行为

与传统体偏振器和波片（依赖于波长为10.6 μm的亚波长Pancharatnam-Berry微带光栅进行波前倾斜和矢量光束生成）不同， 超表面对应物因为结构中元原子具有形状相关的双折射及相位延迟特性 ，能够实现 纳米级的逐点偏振变换 。而由于 双折射轴可旋转性 ，从而提供通常表现为 Pancharatnam-Berry相的第三自由度。 因此， 超表面在偏振控制和矢量光束生成方面表现出强大优势。 除了控制横向平面（二维）中的偏振外， 还可以实现沿光路的平行偏振变换。 在这种情况下，单个超光学可以模拟串联级联的许多偏振光学的排列，入射光被转换为准非衍射光束，实现了对角动量的两个分量（自旋和轨道）的同时和独立控制。值得注意的是，由于空间多模跳动（即具有不同波矢量的共同传播模式之间的受控干涉），角动量的演变仅在光束的中心区域局部发生。当在整个横向平面上积分时，总轨道角动量是守恒的。

具有复杂偏振可切换行为的最新元光学的案例：

i）生成远场轮廓的超表面 ， 该轮廓对入射光进行平行偏振分析。每个偏振态的强度遵循马鲁斯定律（强度与入射偏振在该特定状态上的投影（点积）成正比）。因此，这类被称为琼斯矩阵全息图的超表面通过图形 读取投影图案来实现输入光的视觉全斯托克斯偏振测量 。

ii）四个矩形纳米鳍组成的超表面 （响应任何输入的正交偏振对）。手性辅助相位调制部署了级联的超表面层来解耦描述每个超原子的琼斯矩阵的所有四个分量。使用这种方法，在输入-输出偏振通道L-L、L-R、R-L和R-R上对四个不同的波前进行编码（L-R分别表示设备输入和输出处的左旋和右旋圆偏振）。通过 解耦所有输入-输出共极化和交叉极化通道 ，可以将输入波前转向 四个不同方向 ；通过在 两个偏振器之间夹入一个双折射超表面 ，可以在800 nm波长的不同输入-输出偏振通道上 加密七个不同的图像 ；通过将 波长作为额外的自由度 ，多通道 全息术也得到了增强 。此外，平行偏振处理和分析可以设计用于偏振表征的新技术。

图3 具有偏振相关响应的超表面。

使用结构光进行调谐

由于光子自旋受限于两个自由度， 偏振可切换的超表面主要限于将两个正交偏振映射到两个输出波前轮廓。 多通道全息术可以通过解耦不同的输入-输出偏振通道来缓解这一限制 。其中，具有 超表面的总轨道角动量全息术 已成为克服这些挑战的多功能波前整形工具，其依赖于将一组正交的涡旋光束（具有螺旋相前的模式）映射到任意数量的输出全息图（受孔径大小限制）。 全息图像由依赖于总轨道角动量的2D Dirac函数进行空间采样 ，以避免螺旋波前核在图像平面上的空间重叠，其中， 总轨道角动量保存全息图产生像素化图像 ，同时在重建图像的每个像素中保留入射总轨道角动量光束的总轨道角动量特性。 总轨道角动量选择性全息图对输入总轨道角动量模式敏感 。值得注意的是，在同一个超表面上添加多个总轨道角动量选择性全息图将创建一个总轨道角动量复用元全息图，将不同的总轨道角动量状态映射到不同的全息图像。此外，由于它们的正交性和无限大小，许多总轨道角动量模式可以通过单个元全息图进行复用，同时保持高空间分辨率。通过使用输入-输出偏振通道作为额外的自由度，可以在相同的总轨道角动量状态上对多个全息图进行编码。

除了总轨道角动量，更通用的波前分布可以用作控制旋钮来投射不同的全息图像。 尽管超表面是静态的，但入射光束包含一个很大的参数空间，可以改变（重新编程）输出光束，从而为信息安全和认证提供新技术 ，例如，级联超表面全息术的密钥共享的全光学解决方案：可用于在多个超表面层之间拆分和共享加密的全息信息。这种级联的全息图像可以用作光学秘密，只有在两个超表面堆叠并且可以扩展到更大的共享集时才会显示。 除了结构光之外，结构暗的复杂图案也可以用作超表面旋钮。 例如，除了总轨道角动量模式携带的1D奇点之外，通过在任意选择的几何形状上最小化场的实部和虚部分量来设计2D奇点片，通过最大化垂直于待测区域的相位梯度，已经生成了心形奇点片。此外， 还构建了极化状态未定义的矢量奇点片，这些自由度为元全息图提供了额外的旋钮，并且由于它们对扰动的极度敏感，可能会提出新的传感方案 。

图4 结构光作为超表面旋钮

多波长控制

色散或波长依赖性是所有光学材料的重要特性。 它对消色差聚焦、宽带全息术和高速数据传输都产生影响。众多研究人员努力试图通过 调整物质的化学成分（折射率）来调整色散 。 超表面通过塑造超原子的几何形状为色散工程提供了一条更灵活的途径，从而在纳米尺度上以可重复的方式改变它们的有效折射率 。色散工程超表面可以按需模拟折射或衍射光学器件的色散特性，随后成为消色差聚焦、波长相关全息术、多功能器件和脉冲整形的有前途的平台。消色性受移相器的相位和群延迟（一阶色散）支配，为了保持宽带性能，移相器应该通过避免尖锐的共振来表现出平滑的色散响应。而在尖锐共振附近工作可以有效地解耦不同波长的相位，从而实现多功能响应。

多波长控制已通过交错超像素、导模共振、耦合元原子和堆叠超表面等实现 。其中，元分子由三种硅纳米块组成，每一种都通过改变每个波片状纳米鳍的面内方向来赋予特定波长的几何相位。 尽管实现简单，但空间交错对效率施加了上限并引入了不希望的元原子耦合，这会降低图像质量，产生重影图像和不需要的衍射级。 为了克服这些限制，已经提出了 垂直堆叠的超表面，其中每一层都针对特定的入射波长进行了优化，从而实现了消色差聚焦和多波长响应 ，与传输 *** 作相比，该方案利用反射超表面有效地将传播相位加倍，还引入了波长相关的导模共振，当入射光耦合到泄漏表面模式并通过相位匹配重新辐射到自由空间时，就会出现这种共振。这会在共振周围产生快速的相位梯度，从而实现广泛的相位覆盖，同时将赋予每个波长的相位解耦。双层超表面可以进一步扩展设计空间，实现具有复杂幅度调制的波长选择性全息术。此外，超表面辅助配置也可以用于脉冲整形和时空光控制。

图5 具有多波长控制的超表面光学器件

非线性超表面

图6 非线性超表面全息和成像

结语

在过去的十年中，由于丰富的元原子库、精确的全波模拟和精确的纳米加工工艺， 平面光学的使用已从波前整形和聚焦扩展到更复杂的结构光 *** 纵 。单层和多层元原子的复杂配置通过简单地改变输入光的一个或多个自由度来实现多功能行为。这种能力允许静态单片集成光子组件快速切换其行为，而无需有源电路。这种全光学控制旋钮的超表面将成为增强现实和虚拟现实（AR和VR）设备、3D显示器以及无人机和 汽车 光检测和测距（LIDAR）系统的关键组成。 尽管如此，在超表面研究和应用中仍然存在一些开放的挑战：i） 需要 探索 更大的自由形状几何设计空间来扩展前向设计的纳米天线的功能； ii） 需要搜索非直观设计技术来应对目前的挑战，如逆向设计和机器学习技术； iii） 在没有周期性边界条件的情况下，元原子耦合现象需要更准确的模型进行剖析。此外，将 静态和主动超表面的混合配置将有望实现高空间分辨率和时变响应两者的完美结合 ，将结构光从2D推到3D，从冻结到动画，从原子到天体物理尺度。

参考文献：

Ahmed H. Dorrah and Federico Capasso. Tunable structured light with flat optics. Science 376, 367 (2022)

DOI: 10.1126/science.abi6860

https://www.science.org/doi/10.1126/science.abi6860

微型相机在发现人体问题和实现超小型机器人传感方面具有巨大的潜力，但过去的方法捕捉到的图像往往模糊、扭曲，而且视野有限。

上图：该系统依赖于一种被称为超表面的技术，这种技术由160万个圆柱形柱组成，可以像计算机芯片一样生产。

现在，普林斯顿大学（Princeton University）和华盛顿大学（University of Washington）的研究人员利用一种粗盐粒大小的超小型相机克服了这些障碍。研究人员在11月29日发表在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上的一篇研究论文中称， 新系统可以产生与体积大50万倍的传统复合相机镜头相当的清晰、全彩图像。

通过摄像头硬件和计算处理的联合设计，该系统可以与医疗机器人进行微创内窥镜检查，以诊断和治疗疾病，并改善其他有尺寸和重量限制的机器人的成像。数以千计的这样的摄像机阵列可以用于全景传感，将表面变成摄像机。

传统的相机使用一系列弯曲的玻璃或塑料透镜将光线弯曲成焦点，而新的光学系统依赖于一种被称为“超表面”的技术，这种技术可以像计算机芯片一样产生。这个超表面只有半毫米宽，布满了160万个圆柱形柱，每个柱的大小与人类免疫缺陷病毒（HIV）差不多。

每个柱子都有独特的几何形状，其功能就像光学天线。为了正确地塑造整个光波阵面的形状，必须改变每个柱体的设计。在基于机器学习的算法的帮助下，柱子与光线的交互结合，为迄今开发的全彩超表面相机产生了最高质量的图像和最宽的视野。

上图：以前的微型相机(左)在有限的视野下只能捕捉到模糊、扭曲的图像。一种被称为神经纳米光学的新系统(右)可以产生与传统复合相机镜头相同的清晰、全彩图像。

相机创作中的一项关键创新，是光学表面和产生图像的信号处理算法的集成设计。这项研究的资深作者、普林斯顿大学计算机科学助理教授费利克斯·海德（Felix Heide）说，这提高了相机在自然光条件下的性能， 而之前的超表面相机则需要实验室的纯激光或其他理想条件下才能产生高质量的图像。

研究人员将他们的系统产生的图像与之前的超表面相机的结果进行了比较，还将传统的复合光学相机使用6个折射透镜拍摄的图像进行了比较。除了镜框边缘有一点模糊外， 这款纳米级相机的图像与传统镜头设置的图像相当，而后者的体积要大50万倍以上。

其他超紧凑型超表面透镜的图像畸变严重，视野小，捕捉全光谱可见光的能力有限 —— 被称为RGB成像，因为它结合了红、绿、蓝来产生不同的色调。

普林斯顿大学计算机科学博士生伊桑·曾（Ethan Tseng）是这项研究的共同负责人，他说：“要设计和配置这些微小的微结构来做你想做的事情，这是一个挑战。对于这项捕捉大视场RGB图像的特定任务，之前并不清楚如何将数百万个纳米结构与后处理算法一起设计。”

而联合首席作者谢恩·科尔本（Shane Colburn）通过创建一个计算模拟器来自动测试不同的纳米天线配置，从而解决了这一挑战。科尔本说，由于天线的数量和它们与光相互作用的复杂性，这种类型的模拟可以使用“大量的内存和时间”。他开发了一个模型， 以有效近似超表面的图像生产能力，并具有足够的精度。

合作者詹姆斯·怀特黑德（James Whitehead）是威斯康星大学欧洲教育学院的博士生，他制作了基于氮化硅的超表面，氮化硅是一种类似玻璃的材料，与用于计算机芯片的标准半导体制造方法兼容。这意味着，给定的超表面设计，可以很容易地以比传统相机中的镜头更低的成本批量生产。

目前，费利克斯·海德教授和他的同事们正致力于为相机本身增加更多的计算能力。除了优化图像质量，他们还希望增加目标检测和其他与医学和机器人相关的传感模式的功能。

这项工作还得到了美国国家科学基金会、美国国防部、华盛顿大学现实实验室、Facebook、谷歌、Futurewei Technologies和亚马逊的部分支持。

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