近日，东南大学电子科学与工程学院徐晓宝/雷威教授团队在多能X射线成像与智能物质识别方向取得重要进展。相关成果以《基于单极性钙钛矿探测器的多能X射线成像及智能物质识别》（英文题目：Multi-energy X-ray imaging enabled by unipolar perovskite detector for intelligent substance identification）为题，发表在国际学术期刊《科学进展》（Science Advances）上。
多能X射线成像有望在传统“黑白”X射线基础上增加一维材料成分信息，是医学诊断、工业无损检测和安全检查等领域的重要发展方向。本工作围绕“如何在普通X射线源下高效获取多能信息并实现智能识别”这一问题，提出了具有代表性的技术路线，主要体现在以下三个方面：
图1，（A）多能X射线成像及智能物质识别系统的工作原理图；（B）该系统对鸡爪的成像与生物组织识别结果。
亮点一：单极性钙钛矿探测器实现“电压编码多能”
团队设计并制备了单极性 n–i–n 结构钙钛矿X射线探测器，通过调控Bi掺杂实现对电子的优先收集，使器件工作时主要由电子主导传输。在此基础上，利用外加偏压精细调控器件内部电场和电子漂移长度，将连续谱X射线在普通球管条件下“分解”为多个能量通道，无需单光子计数即可在高通量下获得多能图像。
亮点二：构建基于 σ(Ei)/σ(Ej) 的多能材料库与智能识别算法
论文提出利用不同能量下线性衰减系数比值 σ(Ei)/σ(Ej) 构建材料“能量指纹”，有效削弱样品厚度和剂量波动带来的影响。在此基础上，团队针对金属、聚合物、生物组织等典型材料建立多能材料库，并引入机器学习分类算法，对多能成像数据进行逐像素比对与判别，实现复杂叠层和厚度变化条件下的自动物质识别与伪彩显示，可区分原子序数和密度非常接近的材料以及细微软组织结构。
亮点三：高成像质量与工程可扩展性兼具
该多能成像系统在常规X射线球管条件下表现出较高的探测量子效率和良好空间分辨率，兼顾成像质量与探测效率。同时，器件结构相对简单、制备工艺具备可放大性，易与现有读出电路及成像设备集成，为后续发展低成本多能CT、在线工业检测与智能安检等应用提供了可行的器件与系统方案。
论文第一作者为东南大学电子科学与工程学院博士生李雨巍，通讯作者为东南大学徐晓宝教授、雷威教授及瑞典林雪平大学高峰教授。研究工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、江苏省自然科学基金等项目的资助。
