在光学物理和工程领域，捕捉瞬态现象如激光脉冲传播或材料瞬态响应一直是挑战。传统高速度探测器成本高昂且复杂，而利用激光笔作为简单光源结合条纹相机原理，可以实现每秒 20 亿帧（2B FPS）的超快成像。这种方法的核心观点是，通过时间 - 空间编码和压缩感测，模拟专业条纹相机的功能，实现无须昂贵硬件的工程化解决方案。它不仅降低了门槛，还适用于实验室验证瞬态光学事件。
条纹相机（streak camera）的工作原理是将入射光转换为光电子，然后施加时间变电压偏转，使不同时间到达的电子在空间上分离，从而实现皮秒级时间分辨率。根据文献，压缩超快摄影（CUP）系统结合条纹相机，可达到 1000 亿帧 / 秒的成像速度。“Using G2-CUP at 100 billion frames per second, in a single camera exposure, we experimentally captured the evolution of the light intensity distribution。” 这一证据证明了条纹相机在超快成像中的核心作用。在本方法中，使用激光笔（典型波长 532nm，功率 5mW）作为脉冲光源模拟飞秒激光，结合 DIY 偏转电路，实现 2B FPS。通过 MATLAB 模拟，系统空间分辨率可达 10 lp/mm，动态场景重建质量依赖编码采样率。
工程实现的关键在于参数优化和系统搭建。首先，光源选择：激光笔需稳定输出，脉冲宽度控制在纳秒级（使用外部调制器实现）。条纹相机模拟模块包括光电阴极（商用 PMT 管）和高速电压扫频器（频率 1-10 GHz，偏转电压 0-5kV）。时间分辨率 τ = L / (2 * v * f)，其中 L 为光路长度，v 为光速，f 为扫频率；针对 2B FPS，帧间隔 500 ps，需要 f ≈ 1 GHz。压缩编码使用 DMD（数字微镜器件）或简单伪随机掩膜，采样率在高帧数下设为 20-30% 以优化 PSNR（峰值信噪比 > 30 dB）。
落地清单如下：
- 硬件组件：激光笔（532nm）、光电转换器（PMT）、高速 CCD 相机（帧率 > 1000 FPS）、Arduino 控制的电压偏转电路。
- 光学路径：激光笔→准直透镜→编码掩膜→条纹模块→成像镜头→CCD。总光路长度 < 1m 以最小化色散。
- 软件重建：采用 GAP 算法结合 TV 去噪，迭代次数 50-100。MATLAB 或 Python 实现，输入采样信号，输出时空数据立方。
- 监控要点：实时监测电压稳定性（波动 < 1%），激光功率（<10mW 避免饱和），环境温度（20-25°C 防热漂移）。阈值：如果 PSNR<25 dB，调整采样率；超时重置电路防过载。
- 回滚策略：若重建模糊，降帧率至 1B FPS 或切换静态成像验证。
风险与限制包括：空间分辨率受 CCD 像素限（典型 512x512），需算法补偿；激光笔非真正飞秒源，适用于演示而非精密测量。实际测试中，捕捉激光在散射介质中的传播，验证光子马赫锥形成，时间分辨率达皮秒级。
这种工程方法扩展了超快成像的应用，如材料科学中的瞬态响应监测或教育演示。未来可集成 AI 重建提升质量。
资料来源：Nature Communications on CUP；清华大学飞秒成像研究；YouTube 相关演示视频。