JPhys Photonics编辑优选：色散编码快照4D学习实现水体微塑料智能监测
文章介绍
Jingyan Chen（陈静妍）, Yaping Zhao, Yuxing Li, Yanmin Zhu, Yuqing Cao and Edmund Y Lam（林彦民）
通讯作者：
- 林彦民，电气与计算机工程系，香港大学
研究背景：
塑料污染已成为全球最严峻的环境挑战之一。2019年全球塑料消费量达4.6亿吨，预计2060年将增至13.1亿吨。塑料碎片持续破碎形成尺寸1 µm至5 mm的微塑料，因降解慢、迁移性强、吸附性显著，已广布于陆、水、气生态系统，并经食物链威胁人类健康。
精准识别水中微塑料的种类、形态、尺寸与丰度，是研究其来源与生态影响的基础。然而现有手段局限明显：传统光谱方法（FTIR、Raman）昂贵耗时；常规光谱成像依赖复杂光学元件，成本高且分辨率受损；强度成像丢失相位信息；数字全息与单一模态结合则精度与便携性不足。
因此，需要一种低成本、高通量、可同时获取形态、空间与光谱信息的多维成像系统，以实现水中微塑料的原位监测。
研究内容：
研究团队设计了一种基于色散编码的快照式全息光谱成像系统。系统采用两路光源：532 nm单纵模激光提供无透镜在线数字全息通道，编码样品的3D形态与折射率信息；350–800 nm宽带白光LED提供透射光谱维度。两路光经合束后照射样品，再由一个12.7 × 12.7 mm的棱镜进行色散，最终由单色CMOS传感器记录压缩后的4D信号（3D空间 + 1D光谱）。针对图像处理建立了”物理反向传播 + 深度学习”双路径联合表征框架：通过角谱传播算法对色散全息图反向传播，得到样品的复光场Γ(x,y,z)，恢复振幅与相位分布；同时通过监督与无监督两条学习路径，直接对快照图像进行分类。
Snapshot HoloSpec 方法：
- 硬件极简：仅用单只普通玻璃棱镜即实现全息与光谱信息的同孔径压缩采集；
- 免预处理、免标定：直接对原水样品进行4D监测；
- 降低标注依赖：无监督路径下F1提升约15%，特别适合动态水体场景；
- 可扩展性强：方法可由透射光谱拓展至拉曼等其他光谱模态。
该系统在便携性、成本与性能上的综合优势，为微塑料污染的现场监测提供了”实验室到原位”桥梁。
作者介绍
林彦民 教授
香港大学
- 林彦民，香港大学教授。从事计算光学与成像、数字图像处理、生物医学光学、计算光刻与半导体检测等领域研究。拥有六个国际学术组织会士（Fellow）身份：IEEE Fellow、Optica Fellow、SPIE Fellow、IS&T Fellow、IOP Fellow、HKIE Fellow。曾获香港大学杰出青年研究员奖、IBM Faculty Award，并在MIT电子工程与计算机科学系担任访问副教授。为香港青年科学院创始成员、亚洲工程教育学会创始成员。
期刊介绍
- 2025年影响因子：4.7 Citescore: 7.3
- JPhys Photonics（JPPHOTON）是一本新出版的开放获取期刊，面向物理学中应用于光子学各个领域的高质量研究。期刊包含光子学研究中最重要和最激动人心的进展，着重关注跨学科和多学科的研究。涵盖领域包括：生物光子学和生物医学光学；能源和绿色技术应用，包括光伏；成像、检测和传感；光物质相互作用；光源，包括激光器和LED；纳米光子学；非线性和超快光学；光通信和光纤；光数据存储；光电子学、集成光学和半导体光子学；光子材料、超材料和工程结构；等离子体技术；传播，相互作用和行为；量子光子学和光学等。