光子晶体作为一种具有光子阻带的光学材料已广泛应用于响应性传感器、光学器件、生物检测等各种领域。基于结构色可控、角度依赖性和不易褪色等特点，光子晶体在光学编码和信息加密领域中具有广泛的应用前景。然而，随着现代计算机技术的发展和防伪标签制备技术的透明化，基于光子晶体制备的防伪标签存在被克隆和伪造的可能性。

  为了解决这个问题，广东工业大学易国斌教授团队联合中山大学陈旭东教授团队创新性地将物理不可克隆函数（PUF）引入到光子晶体的“确定性”结构中，通过结合不可克隆的光子晶体水凝胶（UPCHs）和人工智能（AI）识别，开发出一种高编码容量的不可克隆防伪技术。

  在该工作中，通过丙烯酰胺和带负电荷微球之间形成的静电相互作用调节胶体晶体层，使重新自组装的胶体晶体呈现出多彩“光斑”，最后通过光引发聚合得到不可克隆防伪标签（图1）。在自然光下，可通过高清摄像机获得PUF防伪标签的清晰图像，并利用自主开发的五层卷积神经网络，深度学习图像上的光斑形状和颜色信息（图2）。最后，可通过深度学习后的卷积神经网络，实现对PUF防伪标签的快速身份验证（单张小于200毫秒，平均准确率为83%）。

图1. 不可克隆防伪标签的制备。

图2. 基于卷积神经网络的光学识别系统。

  基于光子晶体的PUF防伪标签，可解决当前不可克隆材料在实际应用中出现的易褪色、耐用性差等问题。同时，其可用于便携式的信息存储/隐写系统，表现出优异的安全性和极具潜力的商业应用价值。本研究不仅突破了光子晶体的可预测编码/解码模式，而且为工业化制造简单耐用的PUF器件开辟了新的途径。

  相关研究成果日前以Unclonable Photonic Crystal Hydrogels with Controllable Encoding Capacity for Anticounterfeiting为题发表于《美国化学会应用材料与界面》（ACS Applied Materials & Interfaces）。该文章第一作者为广东工业大学吴建宇博士研究生和李嘉伟硕士，共同通讯作者为广东工业大学林霄峰特聘副教授和易国斌教授。

  原文链接：https://doi.org/10.1021/acsami.1c20905