二维过渡金属硫化物(TMDC)材料因为独特的激子效应和材料学性质, 在太阳电池、光催化、传感器、柔性电子器件等领域得到广泛的应用。层数对其性质有显著的调控作用, 自动检测识别所需层数的样品是其从实验室走进半导体制造工业的重要技术需求。本文结合反射高光谱成像技术与图像处理算法, 发展了一种二维TMDC薄层样品的显微成像自动检测技术。基于自主搭建的反射高光谱成像系统, 对制备的不同层数TMDC标准样品进行了光学对比度的系统研究, 阐明了层数的差分反射光谱机理, 提出了可靠的层数判定方法。基于传统边缘检测技术优化设计了一套图像处理算法, 实现了TMDC样品的图像检测及层数鉴定。本文方法具有普遍性、实用性, 结合自动对焦的扫描控制, 能够实现大规模的自动化样品检测, 这也为其他表面目标的显微识别和检测提供了新的灵感和参考。

肿瘤是一种严重威胁我国居民生命健康的重大疾病。现有的肿瘤诊断方式存在诊断时间长、创伤严重和误判率高等问题,且严重依赖于医生的主观经验。因此,研究出具有智能属性的肿瘤诊断技术对于提升我国的肿瘤诊断水平具有重要意义。拉曼光谱技术是一种无需标记的光学技术,在肿瘤的良恶性判别、肿瘤的亚型分类、切片病理诊断、原位近实时成像等方面被广泛应用。此外,人们将拉曼光谱与人工智能结合发展了具有智能属性的诊断方式。本文主要综述了近三年拉曼光谱技术在各种类型肿瘤诊断上的研究进展,主要从常规拉曼光谱诊断、拉曼成像诊断与探头结合光谱诊断三方面展开介绍,并对拉曼光谱技术在肿瘤诊断中的应用前景进行了展望。