Nat. Nanotech.：可拉伸色敏量子点纳米复合材料用于实现形状可调光电晶体管

nanoCJ 2年前 (2022-07-16) 1499浏览

【引言】

在开发形状可调光电晶体管阵列的过程中，存在着两方面挑战。一是光电探测材料的延展性和颜色灵敏度需要进一步提高；二是需要对可形变光电晶体管阵列中因机械变形和疲劳累计造成的光学像差和噪声进行适当的补偿。目前来说，人们已经开发出一些策略以提高形状可调成像系统的光电性能和机械稳定性。一种策略是采用超薄无机光敏半导体材料和应变耗散器件设计。这些器件结构允许不可拉伸的光敏材料在机械变形下保持其电学性能。然而，这种形状可调的结构设计方法需要复杂的制造工艺。此外，由于使用应变耗散连接，限制性面密度相关的不良问题仍然存在。另一种策略则是采用可拉伸的材料如聚合物半导体或者弹性体，这不需要使用特殊的器件设计和几何形状。然而，这种策略的缺陷在于材料和设备的性能如多光谱传感和宽视场成像能力以及耐久性方面在严重重复机械变形下仍然极具挑战。因此，综合上述策略，利用高性能无机光敏材料和软聚合物电荷传输材料的可拉伸光敏半导体材料可能更适合于可拉伸光电探测器的制造。

【成果简介】

有鉴于此，韩国基础科学研究所Donghee Son、Dae-Hyeong Kim和Taeghwan Hyeon（共同通讯作者）等人提出了一种合理的材料设计和简单的器件制造策略，基于量子点半导体纳米复合材料（isQDSN）可实现可拉伸、多光谱和多路复用的光电晶体管阵列，同时，所制造的光电晶体管还展现出了颜色敏感和形状可调特点。具体来说，isQDSN由有机半导体聚合物、尺寸可调量子点和弹性基体组成，由于表面能失配， isQDSN内形成了独特的量子点空间分布，实现了高光敏特性。此外，通过采用深度神经网络（DNN）算法，研究还解决了与形状调谐多路光电晶体管阵列的光学像差和噪声相关的关键挑战。实验显示，此类多路复用光电晶体管阵列不管在其平坦或者变形状态下均能精确检测红色/绿色/蓝色图案，展现出了极具前景的光电探测应用。韩国基础科学研究所Jun-Kyul Song、Junhee Kim、Ja Hoon Koo和成均馆大学Jiyong Yoon为本文共同第一作者，研究成果以“Stretchable colour-sensitive quantum dot nanocomposites for shape-tunable multiplexed phototransistor arrays”为题发表在国际著名期刊Nature Nanotechnology上。

本文所有图来源于© 2022 Springer Nature Limited。

【亮点】

  1. 无机光敏量子点材料与柔性聚合物材料结合可大幅提高光电晶体管的力学性能。
  2. 利用表面能错配优化量子点分布实现材料高光敏特性。
  3. 采用深度神经网络算法，解决了与形状调谐相关的光学像差和噪声问题，即便在机械变形的情况下也可优化图像传感精度。

【图文解读】

图一、用于可拉伸光电晶体管的isQDSN

（a）isQDSN示意图，SEBS弹性体中存在着量子点和半导体聚合物纤丝（PDPP2T）；

（b）使用isQDSN作为光吸收层的可拉伸光电晶体管阵列示意图

（c）集成5 × 5× 3光电晶体管阵列在拉伸前（左）和拉伸30%后（右）的照片。；

（d）描述使用深度学习算法在机械变形中提高光电晶体管精度的过程示意图。

图二、isQDSN薄膜的材料表征

（a）贴在SEBS处理基板上的拉伸isQDSN膜的照片（50%拉伸，左图）。右上角的图片显示了isQDSN的成分，即带有油酸配体的红色、绿色和蓝色量子点的透射电子显微镜图像（上图）以及PDPP2T和SEBS的分子结构（下图）。；

（b）isQDSN薄膜的横截面HRTEM图像；

（c）isQDSN中量子点ZnS壳层中锌的线扫描能量色散X射线光谱结果；

（d）isQDSN膜的氮（黑色）和锌（红色）的深度XPS光谱；

（e）绿色量子点和isQDSN的时间分辨荧光光谱；

（f）量子点、PDPP2T和isQDSN薄膜在0.5 ps处的归一化TA光谱 ；

（g）PDPP2T和isQDSN薄膜在0.5 ps处的TA光谱；

（h）通过外部辐照（hν）产生的能带图和空穴移动示意图。

图三、可拉伸光电晶体管的表征

（a）可拉伸光电晶体管阵列示意图；

（b-d）蓝光晶体管（b）、绿光晶体管（c）和红光晶体管（d）分别在450、525和630 nm光照下的光响应 （Lch = 150 μm;Wch = 1.5 mm）；

（e）拉伸前（黑色曲线）和30%拉伸后（蓝色、绿色和红色曲线）周期性开/关照明条件下红色、绿色和蓝色光电晶体管的归一化光电流；

（f）随着应变从10%增加到30%，光电晶体管的归一化光电流；

（g）不同应变（高达30%）下可拉伸光电晶体管的光响应率（左）和光探测率（右）；

（h）与可变形透镜阵列集成的光电晶体管阵列；

（i）不同角度光照射时透镜聚焦效应的模拟结果；

（j）模拟结果比较了不同角度入射光的功率；

（k）透镜阵列与不同入射角度照射的光集成后测量光电流的实验装置；

（l）不同入射角下有透镜阵列集成和没有透镜阵列集成的光电晶体管归一化光电流的比较。

图四、使用可拉伸光电晶体管在曲面上结合深度学习算法的高密度成像演示

（a）平面（上图）和变形状态（下图）下沿5×5×3光电晶体管阵列的示意图和照片；

（b）采用深度学习算法的图像感测示意图；

（c）已开发的人工神经网络；

（d）平面（上图）和变形（下图）状态下R、G和B图像图案的归一化电流信号；

（e）连接到fR_F（上图）和fR_D（下图）模式的权重相对于训练次数的直方图和高斯拟合曲线；

（f）关于训练时间的训练和验证的损失和精度值 ；

（g）分类结果的混淆矩阵;

（h）从平面和变形图像中应用DNN（上）并通过颜色传感算法确认入射光颜色后获得的校正图像图案（下）。

【结论与启示】

在这项研究中，作者通过XPS、透射电子显微镜和原子力显微镜等技术详细分析了isQDSN的组成，并对基于isQDSN的光电和机械性能进行了表征。isQDSN具有高颜色灵敏度、高效电荷传输和机械延展性。研究表明，在不牺牲面密度的情况下，使用isQDSN薄膜 可制造5 × 5 × 3的多路RGB光电晶体管阵列；加上应用DNN算法补偿光学像差和/或噪声，因此即使在各种机械变形下，也能提高图像传感精度。此外，在制作的光电晶体管阵列上集成PDMS透镜可以进一步扩大视野。综上，研究认为，使用DNN算法实现形状调谐能力（固有可伸缩性）、无滤色器的多光谱传感能力、大视场的可变形透镜集成以及光学像差和噪声补偿的技术，对下一代人工视觉应用，如电子眼/假眼/小型宽视场摄像机/移动电子/机器人来说，都是非常有益的。

文献链接：Stretchable colour-sensitive quantum dot nanocomposites for shape-tunable multiplexed phototransistor arrays,Nat. Nanotech.,2022, DOI: 10.1038/s41565-022-01160-x.

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