固態光達(Solid-state LiDAR)被視為促成光達應用普及的關鍵，但固態光達的結構與機械式光達截然不同，而且通道數量極大，如何準確分析光達晶片的特徵與進行通道校正，成為棘手難題。法國CEA-Leti近日發表一篇論文，展示其實現晶圓級OPA特徵分析的高階量測設定，以及基於達爾文演化論所發展出的高通道數光相位矩陣(Optical Phase Array, OPA)校正演算法(Genetic Algorithm)，可望讓LiDAR系統的商用普及跨出關鍵一步。
論文的主要作者Sylvain Guerber表示，高效能OPA的開發將會為自駕車、全像式顯示器、生物醫學影像及其他應用所需的平價LiDAR系統鋪路。然而LiDAR的普及仍取決於更低的系統成本及更小的封裝尺寸。
OPA是一種新興技術，由間隔約1µm緊密排列的矩陣組成，並在大角度內輻射相干光(Coherent Light)，可以透過調整每個陣列中發射光的相對位置，來改變干涉圖(Interference Pattern)。例如，如果陣列之間的相位梯度是線性的，就會形成定向波束。而透過改變線性梯度的斜率，可以控制光束的方向，達到使固態光束轉向的目的。目前的LiDAR使用沉重、耗能的機械結構使光束轉向。與現有光達相比，OPA光達的掃瞄速度更快，而且能源使用效率更好。
不過，為了獲得良好的解析度，基於OPA的固態光達晶片，有著十分驚人的通道密度。舉例來說，要偵測到100公尺外10公分大小的物件，在使用1µm波長的OPA晶片上，必須整合至少1,000根天線，每根天線的間隔約1µm。要對這麼多天線的特性進行分析，需要新的測試方法。此外，伴隨著極高的通道數，要快速對這些天線進行校正，也需要新的演算法。在這篇名為《Development, Calibration and Characterization of Silicon Photonics-Based Optical Phased Arrays》的論文中，CEA-Leti研究團隊對其所使用的測試設定進行描述，同時也發表其基於達爾文進化論所發展出來的高通道數校正演算法。與先前使用的校正算法相比，新的校正算法速度提高約1,000倍。
