Small Structures:用于不可克隆防伪标签的等离子体纳米结构

假币、假药、仿制电子产品等对消费者带来健康及安全风险,并可能造成巨大经济损失。作为应对,企业开发了多种认证策略,包括图像、条形码等防伪标签。但传统的防伪标签可被造假者克隆,而更复杂的标签又提高了制造和使用成本。

相比之下,物理不可克隆功能(PUF)通过随机过程生成防伪标签,可在不增加制造或分析成本的情况下,提高标签的随机性,大幅增加仿冒标签的难度,从而提高商品的安全性并防止经济损失。要想实现商业应用,PUF 必须通过简便的方法制造,提供高编码容量,并且要易于分析以进行认证。针对这一问题,研究者开发了多种材料用于PUF,包括量子点、上转换及等离子体纳米粒子等。与荧光材料相比,等离子体纳米粒子的光稳定性更加优异,并能结合光学暗场散射显微镜进行简便分析。

近日,美国印第安纳大学Sara E. Skrabalak等综述了用于PUF的等离子体纳米粒子,介绍了等离子体纳米粒子的编码原理,并举例分析了PUF金纳米粒子的设计思路与应用场景,最后展望了该领域未来的机会与挑战。

金属纳米颗粒具有局域表面等离子体共振(LSPR)的特征。当沉积在物体表面时,金属纳米颗粒会散射可见光,产生独特的图像。通过光学暗场散射显微镜对散射图像进行观察分析,就可以基于图形的随机特征实现编/解码。金属纳米粒子的消光光谱依赖于其尺寸、形状、组成和电介质环境,从而可通过调控粒子的结构来实现可调谐的随机特征。

在众多金属中,金纳米粒子具有很强的等离子体特性及稳定性,因此得到了最广泛的研究。目前,研究的重点是提高金纳米粒子PUF的编码容量,方法包括调整粒子的尺寸、形状、各向异性和偏振依赖性。作者指出,高编码容量的标签将提升其复制的困难程度,但也会对分析认证造成困难。该困难可以通过卷积神经网络(CNN)来提高图像的分析速度及可靠性。此外,今后研究还需要解决等离子体纳米粒子的材料兼容性、光响应范围和环境敏感性等问题,才能真正将其转化为实际应用。

论文信息:

Designer Plasmonic Nanostructures for Unclonable Anticounterfeit Tags

Maha Ibrar, Sara E. Skrabalak*

Small Structures

10.1002/sstr.202100043

原文链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/sstr.202100043

署名:潘奕辰、刘田宇