每秒1万亿帧！这款革命性相机能捕捉透明物体的惊艳画面

一年多前，一款新相机以每秒拍摄10万亿帧的能力震惊了世界。这种速度让我们能够慢动作观察光的运动。然而，尽管速度惊人，这款相机仍然有一个限制——如果它无法看到一个物体，就无法记录它。

这个挑战激发了新的创新。来自加州理工学院的首席工程师王立宏，构建了一款新相机，将焦点从单纯的速度转向透明度。这款最新型号的详细信息刊登在《科学进展》上，能够每秒捕捉高达1万亿张图像。更重要的是，它能够拍摄以前几乎无法看到的透明材料，比如玻璃和水。

这种发明叫做相位敏感压缩超快摄影（pCUP），可以捕捉透明物质中的超快现象。这包括冲击波，甚至可能捕捉到大脑中的快速信号。它将尖端速度与一种百年前首次开发的经典技术结合起来。

这种古老的方法被称为相位对比显微镜。由荷兰物理学家弗里茨·泽尔尼克发明，它依赖于光速的变化。当光通过像玻璃这样的物体时，它会减速，然后在离开时再次加速。这种时间的变化微妙地影响了光波。

通常，这些变化是不可见的。不过，通过精确的光学调整，科学家们能够让这些变化显现出来。结果是我们眼睛本来会错过的清晰图像。

王立宏和他的团队将这一概念引入了超快时代。“我们所做的就是对标准的相位对比显微镜进行调整，使其能够提供非常快速的成像，”他说。

该系统的核心是一种叫做无损编码压缩超快摄影（LLE-CUP）的技术。它采用了一种与大多数超快视频工具不同的方法，后者需要对同一事件进行多次成像。

相较于传统方法，LLE-CUP 一次性捕捉所有内容。无需重复拍摄。这使得它非常适合拍摄那些无法重现的快速事件——比如冲击波穿过玻璃或神经元内部能量的瞬间释放。

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这种一次性拍摄的方法非常重要，因为它可以捕捉到极其快速的运动，例如光脉冲现象，而传统相机因为成像速度较慢，无法捕捉到这些快速运动。

在他们的研究中，王和他的团队通过捕捉水中冲击波的传播和激光脉冲在晶体材料中的传播，展示了 pCUP 的强大能力。这些例子强调了 pCUP 在可视化那些其他方法无法观察到的过程中的潜力。

虽然目前仍处于早期阶段，pCUP 在物理学、生物学和化学等多个科学领域中展现出潜力。王设想它在神经科学领域的应用，特别是在观察信号通过神经纤维时的微小变化。

“如果我们有一个 神经元网络，也许我们可以实时看到它们的通信，”王说。这项技术还可以可视化火焰前沿在燃烧室内的传播，因为相位对比会随着温度变化。

pCUP的其他应用

相位敏感压缩超快摄影（pCUP）在多个科学和工业领域有着广泛的实际应用：

生物医学成像：

・细胞和分子动态：pCUP可以捕捉活细胞中的快速过程，如蛋白质折叠、分子相互作用和细胞内信号传递，为我们理解基本的生物机制提供了重要的见解。

・神经成像：它可以用于研究大脑中快速的神经活动和信号传递，帮助我们理解神经疾病，并推动新治疗方法的开发。

化学反应：

・反应动力学：pCUP能够观察超快化学反应和中间状态，这对于新催化剂的开发和反应机制的理解至关重要。

・光化学过程：它可以捕捉光诱导化学反应的动态，有助于设计出更高效的 太阳能转换系统 和光动力疗法。

材料科学：

・相变: pCUP可以观察材料中的快速相变，为开发具有特定性能的先进材料提供重要信息，这些材料用于电子、光子学和能源存储。

・应变和应力分析: 它可以用于研究材料在高应变速率下的行为，为航空航天、汽车和土木工程等领域的材料设计提供参考。

光学和光子学：

・激光动力学: pCUP可以捕捉激光脉冲及其与物质相互作用的动态，这对优化通信、制造和医疗中的激光系统非常重要。

・非线性光学现象: 它使得研究超快非线性光学过程成为可能，这对开发先进的光学设备和通信技术非常关键。

流体动力学：

・湍流和冲击波: pCUP可以可视化快速流体动力学现象，如湍流和冲击波，加深对气动和水动力系统的理解。

・气蚀: 它可以捕捉气蚀气泡的形成和崩溃，这有助于改善工业过程，并帮助理解气蚀造成的损伤机制。

等离子体物理：

・等离子体动力学: pCUP可以观察聚变实验中的等离子体行为、天体物理现象和工业应用，为受控核聚变和先进等离子体技术的发展提供支持。

安全与防御：

・爆炸动力学：它可以捕捉到爆炸过程中的快速事件，有助于开发更好的保护措施和爆炸事件的法医分析。

・抛体运动：pCUP可以追踪抛体的高速运动，为设计更有效的防御系统提供参考，并改善弹道研究。

题为“单次拍摄透明物体的皮秒分辨率相位敏感成像”的开创性论文列出了共同作者Taewoo Kim，医学工程领域的博士后研究员，以及前加州理工学院的研究员Jinyang Liang和Liren Zhu。

王与加州理工学院天桥与陈克里斯神经科学研究所的关系，体现了他对深化我们对大脑理解的承诺。

随着pCUP的发展，它揭示未见事物的能力，可能会带来新的科学发现和应用，使不可见的变为可见。