基于神经形态视觉传感器的高精度低延迟宽场金刚石量子传感

在过去的十年中，为各种应用开发超灵敏宽场金刚石磁强计的兴趣显著增长。尽管人们尝试改进传统基于帧的传感器的采用，但同时实现高时间分辨率和灵敏度仍是一项关键挑战。这主要是由于需要传输和处理海量传感器数据以捕获金刚石中自旋缺陷的宽场荧光强度变化。在本研究中，我们采用神经形态视觉传感器来解决此问题。该传感器在光探测磁共振（ODMR）量子传感测量中对探测信号进行预处理，其工作原理与人类视觉系统的运作密切相关。通过将光强变化编码为脉冲，该方法带来了极宽的动态范围、高时间分辨率和优异的信背比。在理论可行性充分评估后，我们使用市售事件相机进行的实验表明，与最先进的专用基于帧的方法相比，检测 ODMR 共振频率的时间分辨率提高了 13 倍且精度相当。采用相同机制的专用相机系统有潜力进一步增强这些优势。此性能提升主要归因于数据量降低了数个数量级，从而减少了延迟。我们进一步展示了该技术在监测金刚石表面所镀金纳米颗粒的动态调制激光加热中的应用，这是使用现有方法明显困难的任务。当前进展为高精度低延迟宽场量子传感提供了新见解，并有可能与新兴存储器件集成以实现更高效的基于事件的数据处理。