研究人員使用一種新的基于時間的方法來控制超快激光器發(fā)出的光，從而開發(fā)了一種納米級3D打印技術，該技術可以在不犧牲分辨率的情況下，比傳統(tǒng)的雙光子光刻(TPL)技術快1000倍地制造微小的結構。

盡管吞吐量很高，但新的并行化技術(稱為飛秒投影TPL(FP-TPL))產生的深度分辨率為175納米，這比已建立的方法更好，并且可以制造目前無法制造的具有90度懸垂的結構。該技術可能導致生物支架，柔性電子器件，電化學界面，微光學，機械和光學超材料以及其他功能性微結構和納米結構的大規(guī)模生產。

這項工作于10月3日在《科學》雜志上報道，由勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室(LLNL)和香港中文大學的研究人員完成。該論文的主要作者和通訊作者Sourabh Saha現(xiàn)在是佐治亞理工學院喬治W.伍德拉夫機械工程學院的助理教授。

現(xiàn)有的納米級增材制造技術使用單點高強度光(直徑通常在700到800納米左右)將光敏聚合物材料從液體轉換為固體。由于該點必須掃描整個所制造的結構，因此現(xiàn)有的TPL技術可能需要數(shù)小時才能生成復雜的3-D結構，這限制了其在實際應用中按比例放大的能力。

薩哈說：“我們沒有同時使用單個光點，而是同時投影了100萬個點。” “這極大地擴展了過程，因為我們可以使用整個投影光平面，而不必使用必須掃描的單個點來創(chuàng)建結構。我們可以使用整個聚焦平面，而不用聚焦單個點。圖案化為任意結構。”

為了創(chuàng)建一百萬個點，研究人員使用類似于投影儀中使用的數(shù)字蒙版來創(chuàng)建圖像和視頻。在這種情況下，掩模控制飛秒激光在前驅體液態(tài)聚合物材料中產生所需的光圖案。高強度光引起聚合反應，在需要時將液體變成固體，從而生成3-D結構。

通過重疊3D空間中的多個投影生成的堆疊3D環(huán)形結構。通過這種深度解析的納米級3D打印技術可以生成任意復雜的3D結構。圖片來源：Vu Nguyen和Sourabh Saha

制成的結構的每一層都是由35飛秒的高強度光形成的。然后，使用投影儀和遮罩逐層創(chuàng)建，直到形成整個結構。然后除去液體聚合物，留下固體。FP-TPL技術使研究人員能夠在八分鐘內生產出一種結構，而使用早期工藝則需要花費數(shù)小時才能生產出這種結構。

LLNL工程材料與制造中心主任Chris Spadaccini表示：“已經開發(fā)出的并行雙光子系統(tǒng)是納米級印刷技術的突破，它將使可用尺寸的材料在這種尺寸規(guī)模的材料和結構中實現(xiàn)卓越的性能。” 。

與使用粒子噴涂到表面上的消費者3-D打印不同，這項新技術深入到了液體前體中，可以制造僅靠表面加工無法生產的結構。例如，該技術可以產生Saha所說的“不可能的橋梁”，該橋梁具有90度的懸垂，并且長度與特征尺寸的長寬比超過1,000：1。他說：“我們可以將光投射到材料中所需的任何深度，因此我們可以制作懸掛的3D結構。”

研究人員在基座之間打印了一毫米長的懸掛結構，該結構小于100微米乘以100微米。結構在制造時不會崩潰，因為液體和固體的密度大致相同，而且生產過程如此之快，以至于液體沒有時間受到干擾。

除了橋梁之外，研究人員還選擇了多種結構來演示該技術，包括微柱，長方體，圓木樁，線和螺旋。研究人員使用了常規(guī)的聚合物前體，但Saha認為，該技術也適用于可以由前體聚合物生成的金屬和陶瓷。

他說：“真正的應用是在小型設備的工業(yè)規(guī)模生產中，這些設備可以集成到更大的產品中，例如智能手機中的組件。” “下一步是證明我們可以與其他材料一起打印以擴展材料調色板。”

通過縫合多個2D投影來突出顯示的3D結構懸垂點，證明了打印深度解析特征的能力。具有90度懸垂的橋結構對于使用串行掃描TPL技術進行打印具有挑戰(zhàn)性。圖片來源：Vu Nguyen和Sourabh Saha

研究小組多年來一直致力于加速用于生產納米級3-D結構的雙光子光刻工藝。該小組的成功來自采用一種不同的聚焦光的方法，即利用其時域特性，從而可以生產出具有高分辨率且具有微小特征的超薄光片。

飛秒激光的使用使研究小組能夠保持足夠的光強度，以觸發(fā)雙光子過程聚合，同時保持較小的點尺寸。在FP-TPL技術中，飛秒脈沖經過光學系統(tǒng)時會被拉伸和壓縮，以實現(xiàn)時間聚焦。的過程中，其可以產生3-d功能比衍射限制，聚焦小光點，需要兩個光子同時擊中液體前體分子。

薩哈說：“傳統(tǒng)上，速度和分辨率之間需要權衡。” “如果您想要一個更快的過程，那么您將失去分辨率。我們已經打破了工程上的權衡，使我們能夠以最小的功能將打印速度提高1000倍。”

薩哈打算在佐治亞理工學院繼續(xù)使用新材料推進工作，并進一步擴大工藝流程。

他說：“到目前為止，我們已經表明我們可以在速度和分辨率上做得很好。” “接下來的問題將是我們如何很好地預測功能，以及我們如何能夠很好地控制質量。這將需要更多的工作來理解過程本身。”