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title: "南大课题组实现单传感器单次测量声学成像，成果发 Advanced Functional Materials - Angryecho"
description: 南京大学官网2026年10月12日发布物理学院消息：声学研究所刘京京、梁彬、程建春等人提出「人工材料+人工智能」合成频率编解码成像机制，首次实现仅需单一传感器、单次测量的实时高精度声学成像。
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# **南大课题组实现单传感器单次测量声学成像，成果发 Advanced Functional Materials**

南京大学官网2026年10月12日发布物理学院消息：声学研究所刘京京、梁彬、程建春等人提出「人工材料+人工智能」合成频率编解码成像机制，首次实现仅需单一传感器、单次测量的实时高精度声学成像。论文题为 *Single-Signal Acoustic Imaging by AI-Assisted Synthesized Frequency Codec Beyond Limitation of Spatial and Temporal Dimensions*，发表于 *Advanced Functional Materials*。\[1]

## 卡在哪、怎么破

传统声学成像常靠大型传感器阵列做多通道采集，体积大、成本高；单传感器多次测量能降空间复杂度，却拖长测量时间。课题组把无序人工材料从「干扰源」改成「信息编码器」，利用随机性与强色散，把原本分散在空间里的目标信息转到频率维，使单条声波信号携带形状信息；再由人工智能解码重建形貌。\[1]

样品制备相对简单：琼脂与随机分布钢珠手工融合即可。\[1] 实验以镂空手写数字金属片为对象，基于 MNIST 构建样本库；单一换能器采集经介质调控后的信号输入神经网络。训练集平均 SSIM 0.9870（样本均>0.92），测试集平均 SSIM 0.7853（均>0.6）。\[1]

## 署名与资助

南京大学物理学院为第一单位；刘京京、梁彬、程建春与马德里高等材料研究所 Johan Christensen 为共同通讯作者。工作获教育部基础学科和交叉学科突破计划、国家重点研发计划、国家自然科学基金等资助。\[1] 论文 DOI： https://doi.org/10.1002/adfm.76440 。\[1]

这是实验室成像机制与指标进展，不等于已有便携医疗或工业产品上市。

> 说明：据南京大学校方稿概括；勿夸大成已量产设备或临床替代方案。

## 来源

> \[1] [成果｜梁彬和程建春课题组实现单信号声学成像（南京大学）](https://www.nju.edu.cn/info/1067/485091.htm)，2026年10月12日。

#南京大学 #声学成像 #人工智能 #科研 #AdvancedFunctionalMaterials

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