Mid-Infrared Gas Classification Using a Bound State in the Continuum Metasurface and Machine Learning

探测器 光学滤波器 分光计 计算机科学 滤波器(信号处理) 激光线宽 栅栏 材料科学 光学 光电子学 物理 电信 激光器 计算机视觉
作者
Benjamin J. Russell,Jiajun Meng,Kenneth B. Crozier
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:23 (19): 22389-22398 被引量:3
标识
DOI:10.1109/jsen.2023.3305598
摘要

Mid-infrared (mid-IR) spectroscopy enables nondestructive and real-time chemical identification. Emerging demand for in situ sensing has motivated the development of novel sensing technologies that minimize size, weight, power, and cost. These technologies include mid-IR microspectrometers that interface a detector array with an array of discrete spectral filters. This specific approach is compatible with many different filter technologies that provide distinct tradeoffs in spectral selectivity, fabricability, and optical efficiency. A family of all-dielectric, single-layer, coupled waveguide-grating structures excels in all these aspects but has not yet been considered. These filters permit spectrally isolated, linewidth-tunable transmission features via quasi-bound state in the continuum resonances. Here, we study a filter-array detector-array spectrometer to exploit these filters, for the first time to the best of our knowledge. Through simulations that incorporate a machine learning classifier (MLC), we predict accurate classification of common acyclic hydrocarbons down to concentrations of 75 ppm using a 10-cm optical path length, as well as a single-gas limit of detection (LoD) of 32 ppm.
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