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Neural Network-Assisted Angle-Detecting Photodetector Based on Microstructure Optimization
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AI
DOI：10.1002/adom.71626.png)
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摘要
En 中文
传统光电探测器的功能局限于测量入射光强度，缺乏辨别其入射角的能力——这一限制约束了其应用范围。为解决此问题，我们提出了一种用于直接角度检测的新型光电探测器结构。该结构通过集成3D微结构对入射光进行光学调制，从而将入射角编码为可变的光电流信号。随后采用神经网络解码这种关系，能够从归一化的光电流读数中精确反演出入射角。实验结果表明，采用平行双圆柱微结构的优化器件实现了4.62°的平均角度检测误差。此外，在5°分辨率下，该器件在两个正交角度维度上分别达到了82%和88%的高检测精度。本研究为光学角度检测领域的研究提供了新的思路，而神经网络与微/纳器件的融合为下一代智能传感器的发展与探索铺平了道路。
Keyword:
angle detection
neural network
photodetectors
self-rolling process
期刊
IF:
7.2
论文数:
8.9K
被引数:
4.6W
机构
引用论文
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