近日，我院“光電智能感知”團(tuán)隊(duì)在基于光纖SERS探針的遠(yuǎn)程SERS光譜檢測(cè)領(lǐng)域取得進(jìn)展，在光學(xué)重要期刊Optics Letters上發(fā)表題為“Remote SERS detection at a 10-meter scale using quartz fiber SERS probes coupled with convolutional neural network”的研究論文。2020級(jí)聯(lián)合培養(yǎng)研究生黃俊鵬為文章第一作者，我院周飛副研究員、劉曄研究員為該論文的通訊作者。
利用拉曼光譜開展痕量分析物的遠(yuǎn)程檢測(cè)在環(huán)境監(jiān)測(cè)、爆炸物分析、危險(xiǎn)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值，但常規(guī)拉曼光譜信號(hào)弱，檢測(cè)靈敏度受限。表面增強(qiáng)拉曼散射（Surface-enhanced Raman scattering，SERS）技術(shù)利用貴金屬納米材料的局域表面等離子體共振（Localized surface plasmonic resonance，LSPR）效應(yīng)能夠顯著提高拉曼光譜的檢測(cè)靈敏度，通過將貴金屬納米結(jié)構(gòu)制備在光纖表面形成的光纖SERS探針為高靈敏遠(yuǎn)程SERS探測(cè)提供新途徑（如圖1a）。
圖1、(a)利用光纖SERS探針開展遠(yuǎn)程SERS光譜檢測(cè)示意圖，(b)光纖SERS探針表面的納米顆粒團(tuán)簇結(jié)構(gòu)，(c)光纖自身拉曼對(duì)待測(cè)物SERS光譜的影響。
石英光纖SERS探針具有成本低、傳輸損耗小、傳輸帶寬寬等顯著優(yōu)點(diǎn)，然而將其用于遠(yuǎn)程SERS光譜檢測(cè)時(shí)，拉曼激發(fā)光在石英光纖中傳輸時(shí)將激發(fā)光纖自身的拉曼信號(hào)，進(jìn)而疊加到待測(cè)物的SERS光譜中，嚴(yán)重限制SERS光譜的信噪比和檢測(cè)靈敏度（如圖1c）。本工作提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network，CNN）的深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)光纖SERS探針中光纖自身拉曼本底的有效濾除，以顯著提高了石英光纖SERS探針的遠(yuǎn)程檢測(cè)能力。我們構(gòu)建了如圖2所示的U-Net架構(gòu)CNN模型，利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)生成數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法產(chǎn)生數(shù)百萬條光譜數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得優(yōu)良的光纖光譜背景去除能力，其在驗(yàn)證集和測(cè)試集上的R2系數(shù)達(dá)到0.9963和0.9948。
圖2、基于U-Net構(gòu)架的CNN光纖本底去除模型
基于上述訓(xùn)練好的CNN模型，我們利用實(shí)驗(yàn)室發(fā)展的激光誘導(dǎo)蒸發(fā)自組裝法制備了系列納米顆粒團(tuán)簇結(jié)構(gòu)光纖SERS探針，測(cè)量了1 m、5 m、10 m距離的遠(yuǎn)程SERS光譜，并比較了CNN法和傳統(tǒng)參考光譜法（RSM）的拉曼背景去除效果。結(jié)果表明，CNN法比RSM法的檢測(cè)靈敏度高一個(gè)數(shù)量級(jí)；利用CNN法實(shí)現(xiàn)了10 m長(zhǎng)度下10-8 mol/L的Rh6G溶液的液相高靈敏、快速檢測(cè)。該工作為SERS光譜的遠(yuǎn)程痕量檢測(cè)提供了一種可行方案，在危險(xiǎn)物質(zhì)檢測(cè)和遠(yuǎn)程環(huán)境監(jiān)測(cè)中展現(xiàn)出重要應(yīng)用前景。
圖3、不同檢測(cè)距離和背景去除方法獲得的Rh6G溶液的SERS光譜
以上工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目子課題、廣東省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、粵莞聯(lián)合基金培育項(xiàng)目等項(xiàng)目的資助。
（撰稿：初讓；初審：李艷霞；復(fù)審：劉曄；終審：胡耀華）
