長波紅外（LWIR）波段位于自然熱輻射峰值附近，可在無主動照明的情況下實現穩定的被動成像，并且該波段覆蓋了許多重要材料的特征光譜，成為傳感和識別的關鍵光譜區域。然而，該波段的微機電系統法布里–珀羅可調諧濾波器（MEMS-FPTF）的研發面臨諸多挑戰，主要受限于材料的強吸收特性、低損耗薄膜材料選擇匱乏，以及制備厚度大、低應力且高反射率的分布式布拉格反射鏡（DBR）的工藝難度。
據麥姆斯咨詢報道，針對上述問題，南通大學和中國科學院上海技術物理研究所的研究團隊通過光學-機械協同設計策略，提出了一種適合長波紅外波段的靜電驅動MEMS-FPTF，可實現高光譜精細度和穩定的大行程驅動。該MEMS可調諧濾波器為長波紅外光譜濾波提供了一種緊湊、低功耗和高精度的解決方案，在礦物識別、自主感知和遠程光譜傳感領域具有廣闊的應用前景。相關研究成果以“A high-resolution electrostatically actuated MEMS Fabry–Pérot tunable filter for LWIR imaging and sensing applications”為題發表于Microsystems & Nanoengineering期刊。
光學原理與光學薄膜設計
作為一種緊湊且可重構的色散元件，MEMS-FPTF通常集成在紅外探測器或焦平面陣列前面，以實現波長選擇成像。探測器通過在目標光譜范圍內掃描通帶，記錄一系列窄帶圖像，這些圖像可疊加形成三維光譜數據立方體（x-y-λ），以供后續分析，如圖1b所示。在這種架構中，MEMS-FPTF通過腔長調諧而非笨重的外部光學元件進行片上光譜選擇，為可調諧高光譜傳感提供了微型化途徑。圖1c展示了所提出的MEMS-FPTF的光學工作原理。MEMS-FPTF主要包括固定部分、鍵合層以及可動部分?？蓜硬考凸潭ú考餐瑯嫵砷L度可調諧的FP腔。寬頻波束進入腔體后，可發生多次反射。
圖1 靜電驅動MEMS-FPTF原理和結構
相比之下，具有多層介電層的DBR利用相長干涉（constructive interference）而非自由電子反射來實現高反射率，從而表現出比金屬反射鏡更低的吸收損耗。此外，DBR具有出色的熱穩定性和化學穩定性，并且其光學特性可通過調整折射率對比度和層厚度來精確設計，從而提供高光譜選擇性。因此，采用DBR作為高反射率結構是實現高性能MEMS-FPTF的更優選擇。本研究選用Ge和ZnS作為高折射率和低折射率材料，設計了中心波長為11.5 μm的DBR，對應長波紅外波段的中心區域。因此，Ge和ZnS層的物理厚度分別為0.718 μm和1.306 μm，分別對應該波長的四分之一光學厚度。圖2展示了長波紅外DBR結構的設計與模擬光學特性。
圖2 長波紅外DBR結構的設計與模擬光學特性
驅動電極結構的設計與模擬
雖然FP腔和DBR反射鏡決定了MEMS-FPTF的固有光學響應，但是MEMS-FPTF的實際光譜性能在很大程度上取決于靜電調諧過程中懸浮結構的機械行為。高光譜分辨率要求腔體具有良好的平行度。相反，可實現的位移和應力特性直接影響有效調諧范圍和光譜退化程度，從而反饋到可行光學堆棧的選擇。為了確定合適的懸浮結構，研究人員進行了有限元模擬，比較了不同幾何形狀懸臂梁的機械響應，如圖3所示。結果顯示，在綜合考慮驅動效率、位移振幅和機械穩定性之間的權衡后，最終采用了三端環形結構來進行MEMS-FPTF器件的后續制備和實驗驗證。
圖3 不同MEMS-FPTF懸浮結構設計的位移和應力特性的模擬對比
MEMS-FPTF芯片的設計與模擬
基于上述光學和機械模擬結果，研究人員開發了一種用于長波紅外波段的靜電驅動MEMS-FPTF。圖4a展示了該器件的三維結構，其由底部抗反射（AR）層、襯底、底部DBR、底部Au電極、SU-8支撐層、頂部Au電極、頂部DBR以及頂部AR層組成。研究人員對該MEMS-FPTF芯片的光學響應進行了模擬，結果如圖4所示。
圖4 MEMS-FPTF芯片的結構設計及光學響應模擬
MEMS-FPTF芯片的制備與表征
基于光學-機械協同優化，研究人員采用體微加工工藝制備了MEMS-FPTF，并對其光學性能和可行性進行了評估。制造工藝如圖5所示。
圖5 用于MEMS-FPTF制備的體微加工工藝示意圖
在制備過程中，對DBR的結構質量和厚度精度進行了表征，以驗證光學設計和沉積工藝。聚焦離子束（FIB）成像提供了沉積后DBR堆棧的橫截面視圖（如圖6a）。利用傅里葉變換紅外光譜法（FTIR）測量了加工前后DBR的光學反射率（如圖6c）。這些結果證實了所制備的DBR具有良好的光學性能，為實現高性能MEMS-FPTF提供了可靠的基礎。研究人員進一步研究了所制備的MEMS-FPTF的整體光學性能，以評估器件級調諧行為和光譜質量，相關結果如圖6d至圖6i。
圖6 MEMS-FPTF器件的實驗表征
通過MEMS-FPTF提升圖像識別能力
為了驗證所提出的MEMS-FPTF的應用潛力，研究人員構建了一個針對碳酸鹽礦物的概念驗證視覺光譜融合任務。為了提高穩定性和可靠性，研究人員提出了一種基于MEMS-FPTF的視覺光譜混合模型，該模型通過結合長波紅外光譜信息來增強識別能力，相關實驗任務及結果如圖7所示。結果表明，將基于MEMS可調諧濾波器的光譜傳感與視覺神經網絡相結合，為實現穩定且高精度的智能礦物識別與勘探提供了一條可行的途徑。
圖7 通過MEMS-FPTF實現視覺識別增強
總結
綜上所述，這項研究通過集成光學-機械協同設計策略，成功研制出一種用于長波紅外波段的高性能靜電驅動MEMS-FPTF。通過采用反射率超過92%的低損耗Ge/ZnS DBR以及C?對稱的三端環形懸浮結構，實現了高光譜精細度，從而獲得188 nm的最小FWHM，63.7的最大品質因子，并且在10.3-12 μm范圍內實現連續調諧。這些結果驗證了所提出的薄膜設計和機械結構的有效性。為了進一步評估應用潛力，利用MEMS-FPTF的實測數據建立了視覺光譜混合識別模型。通過在參考物質CaCO?的特征吸收波段提供波長選擇信息，該MEMS-FPTF有效克服了純視覺神經網絡在光照變化和復雜背景下的不穩定性。該混合模型顯著增強了特征表征能力和分類穩定性?？傮w而言，該MEMS可調諧濾波器為長波紅外光譜濾波提供了一種緊湊且高精度的解決方案，并在如礦產勘探、自主感知和遠程光譜檢測等智能傳感應用中展現出廣闊的前景。
論文鏈接：
https://doi.org/10.1038/s41378-026-01360-8
