《Nature Communications》：Large-array sub-millimeter precision coherent flash three-dimensional imaging
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固态激光雷达（LiDAR）在深度精度、探测距离与像素规模扩展方面面临挑战。研究人员针对此问题开展了大阵列相干闪光三维成像系统研究，通过步进频率调制与电荷耦合器件（CCD）传感器相干探测，成功实现了30.50米距离上高达0.47毫米的测距精度。该研究为长距离高精度三维成像提供了一种可扩展的解决方案，对形变监测、虚拟现实（VR）与文化遗产保护等领域具有重要意义。
在我们生活的世界中，精确感知三维空间的能力至关重要。从自动驾驶汽车避免碰撞，到工业机器人精准抓取，再到文物古迹的数字化存档，都离不开高精度的三维成像技术。激光雷达（LiDAR）作为获取三维信息的主力军，尤其固态激光雷达因其体积小、稳定性高而备受青睐。然而，想要大规模应用，它却面临几个“卡脖子”的难题：测得的距离精度不够细，看得不够远，以及像素规模难以低成本地大幅提升。这些限制像一层薄雾，阻碍了我们在更广阔的场景下获得清晰、精细的三维“视力”。
为了拨开这层迷雾，一支研究团队在《Nature Communications》上发表了一项突破性工作。他们开发了一种全新的“大阵列相干闪光三维成像系统”，成功将测距精度推向了亚毫米级别。这就像是给三维世界配上了一副“超级眼镜”，不仅看得远，还能看得极其精细。这项技术的核心在于如何用更巧妙的“光”和更高效的“看”来实现这一目标。研究人员没有选择复杂的扫描部件，而是采用了“闪光”式照明，同时照亮整个场景，并结合“相干探测”这一精密的光学测量原理。他们特别设计并制作了一种“相干图像传感器”，并利用成熟且成本可控的电荷耦合器件（CCD）作为感光单元，巧妙地将光的波动特性转化为精确的距离信息。
为完成这项研究，团队主要运用了以下几个关键技术方法：首先是步进频率调制技术，通过发射一系列频率连续变化的激光来获取高分辨率的距离信息；其次是相干探测技术，利用激光的相干特性，通过测量返回光与参考光之间的干涉信号来提取相位，从而精确计算距离；再者是开发了专门的大阵列相干图像传感器作为核心探测器；此外，研究构建了完整的原型系统进行实验验证，系统光源采用光纤激光器，并在数据处理中通过相位解缠算法获取绝对距离。所有实验均在实验室环境下进行，未涉及特定生物样本队列。
研究结果
系统设计与实现
研究人员首先设计并搭建了一套完整的相干闪光三维成像原型系统。该系统核心是一个自主开发的256×256像素大阵列相干图像传感器，该传感器基于标准CCD芯片改造，集成了光学本振与信号光的干涉结构。系统采用波长为1550纳米的光纤激光器作为光源，并通过步进频率调制方式发射一系列频率线性变化的激光脉冲（“啁啾”信号）。实验表明，该系统能够同时获取整个目标场景的二维强度图像和三维深度信息。
亚毫米级测距精度验证
为了评估系统的测距性能，研究团队对一个固定距离的平面靶标进行了重复测量。统计分析结果显示，在30.50米的测量距离上，系统的测距标准差（即精度）达到了0.47毫米，充分验证了其亚毫米级的超高精度。这一精度水平远超传统的飞行时间（ToF）法固态激光雷达。
长距离成像与形变监测演示
研究人员进一步演示了系统在长距离下的成像能力以及对微小形变的监测潜力。实验中对约30米外的一个人体半身石膏像进行了三维成像，成功重建出其细腻的面部轮廓特征。此外，通过监测一个扬声器振膜在音频驱动下的微小振动，系统成功捕捉到了振幅仅为几十微米的周期性形变，展示了其在无损检测和精密测量中的应用前景。
像素规模扩展性论证
论文通过理论分析和现有技术基础论证了该系统像素规模的可扩展性。由于核心探测部分直接利用了工艺成熟、可大规模制造的CCD传感器技术，因此理论上可以通过采用更大像元规模的商用CCD或CMOS图像传感器，轻松地将系统像素数提升至百万甚至千万级别，而无需对核心光学架构进行颠覆性改动。这为解决固态激光雷达像素规模难以提升的挑战提供了一条切实可行的路径。
结论与意义
本研究成功研制了一种基于步进频率调制和相干探测的大阵列相干闪光三维成像系统。该系统的核心贡献在于，通过创新的光学传感器设计和信号处理方式，首次在如此大的像素阵列（256×256）上实现了工作距离超过30米情况下的亚毫米级（0.47毫米）测距精度。同时，系统展现出极高的探测灵敏度，光学发射功率仅需15.86毫瓦，最高帧率可达10赫兹。
这项研究的结论具有多重重要意义。在技术上，它打破了固态激光雷达在精度、距离和像素数之间难以兼得的困局，提出了一种兼具高精度、远距离和良好可扩展性的三维成像新范式。其直接利用成熟CCD/CMOS工艺的路径，为未来低成本、大规模生产高精度三维传感器奠定了坚实基础。在应用层面，这种能捕捉微小形变的长距离精密三维成像能力，将在基础设施健康监测（如桥梁、大坝的微变形检测）、高端制造业（如精密部件检测）、虚拟现实与数字孪生（提供高保真三维模型）、以及文化遗产的数字化保护与修复等领域产生深远影响。它为未来智能感知系统装上了更敏锐的“眼睛”，有望推动多个行业向更精细化、智能化的方向发展。
