来源：科研进阶社

    1、导语
    近期，加州大学洛杉矶分校的一支研究团队在《Light: Science & Applications》上发表了一项突破性研究(https://doi.org/10.1038/s41377-026-02190-z)，他们成功将太赫兹时域光谱技术与深度学习结合，实现了对隐藏化学品与爆炸物的高精度、非接触式识别与成像。

    2、核心技术
    传统太赫兹检测方法往往依赖频谱分析，容易受到样品形状、厚度、包装材料等环境因素干扰。该团队创新性地提出 “脉冲解析”+“AI分类” 双轨策略：
    系统硬件升级：采用等离子纳米天线阵列增强信号，实现96dB动态范围与4.5THz带宽，大幅提升探测灵敏度。
    双神经网络协同：
    EdgeNet：基于Transformer架构，识别样品边界；
    ClassNet：基于CNN卷积网络，对每个像素的化学类别进行分类。
    时域脉冲分析：系统不依赖完整频谱，而是提取每个像素点的时域反射脉冲，有效避免多重反射、散射等干扰，提升系统在复杂环境下的稳健性。 
    研究团队对8种化学品进行测试，包括4种常见药品辅料与4种典型爆炸物。在完全盲测条件下：
    未遮盖样品：像素级分类平均准确率达99.42%
    纸张遮盖下的爆炸物：平均准确率仍保持88.83%
    对不规则、碎裂样品同样具备良好识别能力
    这标志着该系统不仅实验室表现优异，更具备应对真实复杂场景的强大泛化能力。

    3、研究意义
    这项技术不仅在实验室中表现出色，更具备广泛的应用前景：
    安全与反恐：可用于机场、车站、邮件的非接触爆炸物筛查，尤其适合检测低挥发性或包裹严实的危险品。
    制药质量控制：实现对药片、胶囊的无损成分检测，帮助识别假药或成分不均的产品。
    工业与环保：扩展至化学品泄漏检测、污染物识别等领域，提升现场应急与监测能力。
    技术演进方向：未来可结合太赫兹焦平面阵列实现快速成像，推动设备向便携化、实时化发展。

    4、结语
    太赫兹波因其独特的穿透性与安全性，一直被视作“未来波束”。本研究通过深度融合深度学习，不仅提升了系统的智能化水平，更在复杂真实环境下验证了其可靠性。这项研究标志着太赫兹化学成像向实用化、智能化迈出了关键一步，也为多学科交叉创新提供了成功范例。

图1：太赫兹化学成像系统框架示意图

图2：反射太赫兹时域脉冲的时空表征

图3：化学检测与分类流程中的网络架构

图4：未遮挡化学样品（药品与爆炸物）的分类结果

图5：隐藏化学样品的分类结果