Terahertz Single-Photon Measurement System Based on Superconducting MKIDs Array
Notice bibliographique
Résumé
Terahertz (THz) imaging has emerged as a critical technology for security screening, offering non-invasive detection of concealed objects. However, existing systems face challenges in balancing sensitivity, imaging speed, and scalability. Superconducting Microwave Kinetic Inductance Detectors (MKIDs) present a promising solution due to their low noise, high sensitivity, and compatibility with large-scale arrays. This study focuses on developing a 600 GHz MKID-based imaging system optimized for human security screening, addressing the limitations of current THz imaging technologies. The system employs a hexagonal array of 331 MKID pixels fabricated on a 3-inch high-resistivity silicon wafer. Each pixel consists of a lumped-element resonator with an interdigitated capacitor (IDC) and a thin Al inductor for THz absorption. A Silicon-on-Insulator (SOI) substrate with a suspended optical cavity structure enhances photon absorption efficiency at 600 GHz. The readout system utilizes frequency-domain multiplexing, enabling parallel signal processing across multiple pixels. Cryogenic cooling to 40 mK is achieved using a dilution refrigerator, and THz radiation is generated by a calibrated blackbody source. The system demonstrates a single-pixel noise equivalent power (NEP) of 9.3×10−15W/Hz1/2 and a noise equivalent temperature difference (NETD) of 0.028K/Hz1/2. Compared to existing systems, this design achieves a 62% reduction in noise and 96% lower power consumption per pixel. This work presents a high-performance THz imaging system based on superconducting MKID arrays, achieving unprecedented sensitivity and imaging speed for security screening applications. The innovative use of SOI-based optical cavities and frequency-domain multiplexing enables scalable, low-power operation. Future efforts will focus on expanding pixel counts, optimizing thermal management, and integrating real-time imaging algorithms for practical deployment in security checkpoints.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».