【图片】太赫兹层析成像技术发展-上篇【thz吧】

【编者按】太赫兹层析成像技术主要是借鉴医学层析成像，根据射线扫描对所得到的信息进行反演计算，重建被测范围内体素的射线衰减系数分布或体素的吸收系数分布的图像。该技术可应用于工业隔热材料检测、食品安全检查、生物医药、文物检测、防弹复合材料无损检测等。鉴于该技术仍处于发展期，“THzWave太赫兹世界”特邀华科大牛丽婷博士就太赫兹层析成像的影响因素、算法与发展核心技术等方面进行阐述，旨在让更多的专家学者关注该领域发展，让读者对太赫兹层析成像技术有更多的了解与认知。在电磁波谱中，微波、红外波、可见光、X射线和γ射线等均在成像领域有广泛的应用。不同频段的电磁波各有其缺点，比如，X射线和γ射线的光子能量对生物有有害的电离反应，可见光和红外波对某些材料的穿透能力差，微波的分辨率受到长波长的限制。太赫兹波介于微波和红外波之间，当成像原理相同时，太赫兹成像技术的分辨率比微波成像技术的分辨率高；在很多介电材料中，太赫兹波的穿透性能优于可见光和红外波，因此太赫兹成像可以作为现有成像技术的补充，应用于无损检测、人体安检、生物组织诊断和半导体材料表征等领域。如图1所示，本文对太赫兹成像技术的分类如下：根据是否有太赫兹发射源，太赫兹成像可以分为主动成像和被动成像。太赫兹波段的被动成像是天文学极其重要的研究方式。在太空探索中，太赫兹被动成像的研究表明，宇宙尘埃、气体星云会释放出太赫兹射线，太赫兹辐射绝大部分由这两类星系产生[1]。在主动成像中，根据太赫兹波的产生方式和探测原理，可以将太赫兹成像分为太赫兹脉冲成像和连续太赫兹波成像。根据探测器的探测区域，太赫兹脉冲成像又可以被分为近场成像和远场成像。近场是指距离样品表面只有波长甚至亚波长数量级的区域，典型的近场成像是利用局域光波在样品近场区域进行2D光栅扫描，收集处理所有待测点的信息，并重构出图像。近场成像的图像分辨率主要取决于局域孔径或针尖的大小，可以突破衍射极限的限制，获得亚微米甚至纳米级别的高分辨率图像，因此是太赫兹成像的研究热点之一[2]。在太赫兹脉冲成像中，远场成像有2D透射谱成像、2D反射谱成像、菲涅尔透镜层析、反射层析、飞行时间成像、衍射层析和透射式谱计算机层析成像（Computed Tomography, CT）等成像方式，连续太赫兹波成像有2D透射成像、2D反射成像、太赫兹层析成像、调频连续波反射成像、断层合成孔径成像、单像素成像等成像方式。

X射线层析成像已经被广泛应用于工业检测和医学诊断等领域，是获取物体和人体内部结构的有效手段。X射线层析成像与透射式和反射式太赫兹TDS结合，分别可以获得透射式太赫兹谱层析成像和反射式太赫兹谱层析成像[3, 4]。

2002年，太赫兹脉冲首次被B．Ferguson和张希成等人应用到透射式层析成像中[5]，如图2（a）所示，钛宝石飞秒激光器发出的激光入射到光电导天线产生太赫兹脉冲，也被称之为太赫兹波束，太赫兹波束被离轴抛物面镜会聚并导入到样品上，透射波束再次经过离轴抛物面镜会聚后与参考光束同时入射到ZnTe晶体上，使用光谱仪和CCD相机探测透射波束即可获得投影数据。结合层析图像重建算法可以得到物体吸收率、折射率以及材料成分的空间分布。待成像的鸡骨照片如图2（b）所示，对应的重建图像如图2（c）所示，鸡骨中间的腔体很容易被识别，而鸡骨中的精细结构难以分辨，可能是因为鸡骨中的复杂结构导致太赫兹波散射严重，也可能因为该成像系统的分辨率较低。相比于传统的X射线层析成像，透射式太赫兹谱层析成像不仅能够获得样品的三维结构，而且能得到三维结构上每个点的材料信息。太赫兹谱层析成像的首次成功预示着其在无损探伤、生产过程诊断及监控等方面的巨大潜力。然而，上述太赫兹谱层析成像中延迟线的机械扫描非常耗时，为了减少成像时间，日本大阪大学与法国波尔多大学将非共线2D自由空间电光采样（2D Free-Space Electro-Optic Sampling，2D-FSEOS）技术应用于透射式太赫兹谱层析成像中，实现了快速透射式太赫兹谱层析成像[6]。实验装置如图3所示，获取每个角度的投影向量仅需10 ms。耗时6s即可获得600个角度的投影向量，完成一个切面的太赫兹谱层析成像。

太赫兹谱层析成像可以识别样品的三维结构和材料成分，即便通过异步探测技术或2D-FSEOS技术[6]减少探测时间，但是成像系统结构复杂，所需光学元件较多。此外，太赫兹谱层析成像需要飞秒激光器，成本昂贵。当不需要识别样品内部材料成分时，可以选择连续太赫兹波层析成像；该成像技术只需记录每个点的光强值就可以得到样品的三维结构信息，系统简单、成本较低。将快速扫描振镜引入到太赫兹层析成像中，如图15所示，我们仅需87 s即可获得边界长度约为40 mm的区域内的样品的投影数据[7]。Chiko Otani等人提出了断层合成层析成像[8]，只需几个视角下的投影就可得到重建图像，也可以有效减少成像时间。2018年，Mohr等人将太赫兹层析成像与单像素成像技术结合，替换了传统的使用光栅扫描采集投影数据的方法，有效地减少了数据采集时间[9]。

待成像样品的折射率较低，而且样品结构特征大于太赫兹波束的波长时，可以忽略太赫兹波束在样品中的折射效应[5]。然而，当材料折射率大于1.5或者样品有比较复杂精细的结构时，衍射效应和菲涅尔损耗的影响会显著增大[10, 11]。由菲涅耳损耗和折射效应引起样品边界处的太赫兹功率损失增加，将难以区分样品边界中的裂缝、精细结构和衰减增强的区域。为了解决该问题，Abraham等人提出了多峰平均算法来重建样品的幅度和时间横截面[10]；Brahm等人研究了太赫兹波通过聚醚醚酮、聚甲醛、聚甲基丙烯酸甲酯制成的样品时的透射光强分布，并将其与用ZEMAX软件的模拟结果进行了比较[11]。结果表明信号损失不仅与样品的折射率和吸收系数有关，而且与样品的尺寸和形状有关。因此适用于太赫兹层析成像的重建算法需要结合光的传播与样品结构，才能有效的消除折射和衍射等光学效应引起的图像失真。Abraham等人使用几何光学跟踪方法分析了测量投影数据时的光学效应[12]，然而该算法不适用于结构复杂的物体。今年，Duhant等人提出太赫兹波束和样品之间的交互模型，该模型是基于几何光学追踪方法的Monte Carlo扩展，该模型考虑了太赫兹波束在样品中传播时的折射损失和反射损失[13]。基于该思路，我们在未来能有效地消除重建图像中的折射失真，但是模型可能会更加复杂，进而导致算法复杂度进一步增加。

并非所有材料对太赫兹波是透明的，因此某些情况下样品的反射投影能更好的反应物体的信息，比如对一个外形复杂的环形金属柱进行测量[14]。实验装置如图5（a）所示，太赫兹收发器发射的太赫兹波束通过透镜准直，然后被柱透镜会聚成线型太赫兹波束，入射到物体的某个切片上，反射太赫兹波束再次经过柱透镜和透镜后返回到太赫兹收发器中，即可获得该切片在某个角度的反射波束，并可以计算得到投影。连续旋转样品并重复探测反射的太赫兹波束，即可获得切片的正弦图，通过重建算法处理投影即可获得该切片的层析图像。环形金属柱的俯视图和重建图像分别如图5（b）和（c）所示，因为太赫兹波不能透过金属，所以金属柱内部的空洞和被金属遮挡的边缘在重建图像中无法得到。

参考文献
[1] X. Zheng, C. Liu. Recent development of THz technology and its application in radar and communication system. Journal of Microwaves, 2011, 27(1):1-5
[2] S. Hunsche, M. Koch, I. Brener, et al. THz near-field imaging. Optics Communications,
1998, 150(1–6): 22-26
[3] S. Wang, and X. Zhang, Pulsed terahertz tomography. Journal of Physics D Applied Physics, 2004, 37(4): R1
[4] J. Pearce, H. Choi, D. Mittleman. T-ray reflection computed tomography, Conference on Lasers and Electro-Optics (CLEO), 2005: CFD5
[5] B. Ferguson, S. Wang, D. Gray, et al. T-ray computed tomography. Optics Letters, 2002, 27(15):1312-1314
[6] E. Abraham, Y. Ohgi, M. Minami, et al. Real-time line projection for fast terahertz spectral computed tomography. Optics letters, 2011, 36(11): 2119-2121
[7] N. Rothbart, H. Richter, M. Wienold, et al. Fast 2-D and 3-D terahertz imaging with a quantum-cascade laser and a scanning mirror. IEEE Transactions on Terahertz Science and Technology, 2013, 3(5):617-624
[8] D. Shimao, S. Ichihara, H. Sugiyama, et al. Radial Digital Breast Tomosynthesis Using a Shift-and-Add Algorithm. World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, 2009. 862-865
[9] T. Mohr, A. Herdt, and W. Elsässer. 2D tomographic terahertz imaging using a single pixel detector. Optics express, 2018, 26(3): 3353-3367.
[10] E. Abraham, A.Younus, C. Aguerre, et al. Refraction losses in terahertz computed tomography. Optics Communications, 2010, 283(10): 2050-2055
[11] A. Brahm, A. Wilms, M. Tymoshchuk, et al. Optical Effects at projection measurements for Terahertz tomography. Optics & Laser Technology, 2014, 62: 49-57
[12] S. Mukherjee, J. Federici, P. Lopes, et al. Elimination of Fresnel reflection boundary effects and beam steering in pulsed terahertz computed tomography. Journal of Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves, 2013, 34(9), 539-555
[13] A. Duhant, M. Triki and O. Strauss, Terahertz Differential Computed Tomography: a Relevant Nondestructive Inspection Application. Journal of Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves, 2019,40(2), 178-199
[14] J. Pearce, H. Choi, D. Mittleman, et al. Terahertz wide aperture reflection tomography. Optics Letters, 2005, 30(13):1653-1655

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太赫兹层析成像技术发展-上篇

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