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高速中紅外光譜儀(可見光-5um自動(dòng)接譜)
超緊湊型UV/VIS光纖光譜儀
手持式拉曼(熒光)光譜儀
S-CMOS微型光纖光譜儀(UV VIS SENS)
微型近紅外光譜儀模塊(900~1700nm)
短波紅外高光譜相機(jī)SPECIM SWIR(1000-2500nm)
工業(yè)用在線微型近紅外光譜儀
近紅外光譜分析和化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件
NIRONE Sensor S微型智能近紅外光譜儀傳感器
可清潔紅外漫反射ATR(衰減全發(fā)射)光纖探頭
漫反射光纖探頭
浸入式紅外ATR衰減全發(fā)射光纖探頭
可拆卸環(huán)形ATR(衰減全反射)紅外光纖探頭
小型傅里葉紅外光譜儀(2-16um紅外光譜儀)
超緊湊寬波段光纖光譜儀(200~1700nm)
SHR-IR近紅外激光波長計(jì)/光譜儀(600-1800nm,線寬測(cè)量)
紅外光譜和拉曼光譜都可以用來分析分子結(jié)構(gòu)和化學(xué)組成,而且它們都屬于分子振動(dòng)光譜。但是,事實(shí)上,它們之間存在非常大的差別,最明顯的就是,紅外光譜是吸收光譜,拉曼光譜是散射光譜,表現(xiàn)在光譜圖上就是,紅外光譜是凹的,拉曼光譜是凸的。另外,同一種分子的拉曼光譜和紅外光譜所呈現(xiàn)的信息也往往不同,這與分子結(jié)構(gòu)與分子振動(dòng)都有緊密的關(guān)系。下面來簡單對(duì)比下紅外光譜與拉曼光譜。一、檢測(cè)原理紅外光譜:物質(zhì)由于吸收光的能量,引起分子由低能級(jí)向高能級(jí)躍遷,測(cè)量在不同波長處的輻射強(qiáng)度就得到了紅外吸收光譜。拉曼光譜:光照射物質(zhì),發(fā)生散射,其中非彈性散射的部分,散射光頻率相對(duì)于入射光頻率發(fā)生了一定變化,這部分非彈性散射被稱為 ...
儀對(duì)紫外到遠(yuǎn)紅外光譜范圍內(nèi)的連續(xù)光和脈沖光均可進(jìn)行測(cè)試,探測(cè)功率可達(dá)千瓦級(jí)。NanoScan,Beamscan光束分析儀基于PCI結(jié)構(gòu)的數(shù)字控制器可以提供12比特的數(shù)字信號(hào),可以提供高達(dá)35dB的光學(xué)動(dòng)態(tài)范圍。它把光束測(cè)量的精度和穩(wěn)定性提高了幾個(gè)數(shù)量級(jí),現(xiàn)在光束尺寸和光束瞄準(zhǔn)的測(cè)量誤差達(dá)幾百個(gè)納米已成為可能。NanoScan,Beamscan的掃描速度軟件可控,采用峰值關(guān)聯(lián)算法可對(duì)連續(xù)光和Khz以上的脈沖光束進(jìn)行測(cè)量,軟件可對(duì)1-16個(gè)光束進(jìn)行亞微米精度的分析。NanoScan,Beamscan系統(tǒng)有硅以及熱釋電探測(cè)器可供選擇,光譜響應(yīng)范圍從紫外到100μm以上的遠(yuǎn)紅外。 ...
很多初次涉足拉曼領(lǐng)域的童鞋們不知道怎樣選擇激發(fā)波長,選項(xiàng)越多,選擇越難,畢竟拉曼的激發(fā)波長跨越了紫外-可見-近紅外寬波段,那么怎樣根據(jù)自己的樣品來選擇合適的激發(fā)波長呢,下面我整理了一下拉曼行業(yè)大拿的的測(cè)試分享,再結(jié)合我本人的一些測(cè)樣心得,后續(xù)如果有新的拉曼測(cè)樣經(jīng)驗(yàn),會(huì)繼續(xù)寫出來,但愿我能在這個(gè)領(lǐng)域筆耕不輟,基業(yè)長青哈哈,話不多說各位同行們一起來交流學(xué)習(xí)吧.01 激發(fā)波長對(duì)拉曼光譜的影響這里不詳細(xì)闡述拉曼光譜的原理了,理論上拉曼光譜與激發(fā)光是沒有關(guān)系的.但是有些樣品在某種激發(fā)光的輻照下會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)的熒光,這會(huì)湮滅原本較弱的拉曼散射;又因?yàn)槔⑸鋸?qiáng)度與激發(fā)波長的四次方成反比,也就是說波長越短散射信 ...
洋紅色)的近紅外光譜。杏仁(深藍(lán)色)和殼(青色)的RGB成分。可測(cè)量的RGB波段由各自垂直線表示上圖(圖1)說明了RGB相機(jī)相對(duì)于高光譜相機(jī)的局限性。高光譜相機(jī)(FX10)測(cè)量完整的光譜特征,所以它可以準(zhǔn)確地測(cè)量杏仁和殼之間的差異,而不考慮外殼或杏仁的顏色。在這個(gè)例子中,堅(jiān)果油在930nm處的光譜特征為精確分選提供了一個(gè)準(zhǔn)確而有選擇性的標(biāo)識(shí)。RGB相機(jī)僅限于三個(gè)顏色波段,完全缺少了關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)的排序準(zhǔn)則。除了靈敏度擴(kuò)展到了近紅外(NIR)光譜范圍,由Specim FX10測(cè)量的數(shù)百個(gè)波段產(chǎn)生的彩色圖像相比于RGB相機(jī)的三個(gè)波段要準(zhǔn)確的多(圖2)。超過可見光譜范圍的高光譜相機(jī),如FX17,覆蓋了9 ...
測(cè),它是將近紅外光譜與空間分布相結(jié)合的一種技術(shù)。這能夠?yàn)樵S多種食品的質(zhì)量控制和等級(jí)劃分提供了新的方法。通過使用高光譜成像,機(jī)器視覺系統(tǒng)可以比傳統(tǒng)的視覺方法(主要是RGB和X-射線傳感器)揭示肉制品的更多信息。高光譜相機(jī)生成的圖像中,每個(gè)像素中包含所有的光譜信息。這允許:1. 污染物的檢測(cè),如塑料、木頭和骨頭。2. 化學(xué)和營養(yǎng)特性的量化,包括pH值、糖分、脂肪含量、水分和鹽的含量。單靠高光譜成像并不能解決所有問題。但它可以作為一種補(bǔ)充技術(shù),尤其是對(duì)于X-射線。高光譜成像不能穿透樣品,而X射線可以穿透樣品,可以清楚的看到產(chǎn)品中間的污染物。然而,由于X射線檢測(cè)是依賴于密度的變化,因此它既不能表征營養(yǎng) ...
成像可見/近紅外光譜作為汽車油漆識(shí)別工具的評(píng)價(jià))作者: K.B.Ferreira, A.G.G.Oliveira, A.S.Gon?alves. J.A.Gomes重點(diǎn):?區(qū)分不同汽車制造商(大眾,雷諾,沃爾沃,通用,福特,菲亞特,起亞,標(biāo)致,現(xiàn)代,日產(chǎn),雪鐵龍和本田)相同的油漆顏色(白色,灰色,銀色,黑色,紅色) o在PCA聚類分析中,除黑色外的所有顏色均達(dá)到100%分離(根據(jù)制造商聚類)四、文件檢驗(yàn)?應(yīng)用領(lǐng)域: o變更文件(如變更日期、編號(hào)) o偽造簽名優(yōu)于其他技術(shù):目前的分析技術(shù)需要實(shí)驗(yàn)室分析,或者使用文檔檢查器,或者使用破壞性慢速技術(shù),但I(xiàn)Q提供了現(xiàn)場(chǎng)對(duì)可疑文檔的即時(shí)分析。文章題目: ...
系統(tǒng)的干擾。紅外光譜是獲得振動(dòng)光譜的另一種常用方法。紅外光譜和拉曼光譜的選擇規(guī)則是不同的。紅外光譜對(duì)偶極子的變化很敏感,而拉曼光譜對(duì)極化率的變化敏感。這使得IR和拉曼成為用于特定化學(xué)鍵組的良好工具。對(duì)于成像和顯微鏡應(yīng)用,在紅外或拉曼光譜之間進(jìn)行選擇時(shí),還要考慮兩個(gè)其他重要因素:1)空間分辨率需求。紅外光譜法使用紅外光作為光源。拉曼可以使用可見光或近紅外(NIR)激光器進(jìn)行激發(fā)。由于可見光或NIR激光的波長要很短,因此拉曼顯微鏡的空間分辨率可以達(dá)到亞微米范圍。另一方面,IR光具有幾微米的波長。對(duì)于許多顯微鏡應(yīng)用來說,空間分辨率被認(rèn)為是差的。 2)水在紅外區(qū)域具有很強(qiáng)的吸收能力。對(duì)于富含水的環(huán)境( ...
究說明應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)可以監(jiān)測(cè)和反演植物體內(nèi)的各種營養(yǎng)元素、可溶性糖、淀粉和蛋白質(zhì)等其他生理生化參數(shù)。藥用植物與其他植物在植物高光譜中的響應(yīng)機(jī)制相似,如應(yīng)用近紅外光譜進(jìn)行中藥材品質(zhì)識(shí)別已有大量研究成果。與其他植物相比,中藥材的品質(zhì)一般為植物的次生代謝產(chǎn)物,如生物堿、黃酮、苷類、香豆紊類等,僅以單一有效成分或者以主要有效成分進(jìn)行評(píng)價(jià),是不能全面反映中藥材質(zhì)量優(yōu)劣的;多數(shù)藥材的品質(zhì)是多種成分共同作用的結(jié)果,有些中藥材中不同成分之間有特定的配比關(guān)系。因此,應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)中藥材品質(zhì)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是,找到優(yōu)質(zhì)藥材中各有效成分的光譜特征,建立各有效成分與特征光譜之間的綜合關(guān)系模型和基于高光譜特征的優(yōu) ...
00nm)近紅外光譜的每個(gè)像素。這些可以通過相關(guān)的處理算法轉(zhuǎn)換成脂肪含量。在此,我們?cè)?個(gè)樣本上建立回歸模型并進(jìn)行校正,并應(yīng)用于剩下的2個(gè)樣本(表1中用*表示)。 我們使用了perClass Mira軟件來處理數(shù)據(jù)。圖1: 40x20掃描儀上的FX17(左)和掃描儀樣品托盤上的樣品示例(右)回歸模型結(jié)果如表1和圖2所示。這說明FX17是一種適合于精確測(cè)量肉糜脂肪含量的工具圖2: 脂肪含量預(yù)測(cè)定量模型回歸圖紅點(diǎn)表示校準(zhǔn)樣品,綠點(diǎn)表示驗(yàn)證樣品高光譜成像除了可以測(cè)量樣品中的脂肪含量外,還可以測(cè)量其分布(圖3)圖3: 肉類樣本上的脂肪分布示例(這里是樣品4)上海昊量光電為Specim FX系列相機(jī)中國 ...
選擇。水在近紅外光譜范圍內(nèi)具有很強(qiáng)的吸收特性,因此使用specim FX17來檢測(cè)水含量是自然而然且卓有成效的。它使用近紅外光譜結(jié)合化學(xué)測(cè)量算法,以定量的方式顯示了水分含量。由于高光譜成像會(huì)將光譜學(xué)與成像技術(shù)相結(jié)合,因此FX17高光譜相機(jī)還可以繪制水分的空間分布情況,這對(duì)某些應(yīng)用(如精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和肉類加工)非常重要。在本研究案例中,我們測(cè)量了肉沫樣品中的水分含量。水分含量與新鮮度程度密切相關(guān),因此它需要被精確測(cè)量,尤其是在打包之前。在這項(xiàng)研究中,Atria(Kauhajoki Finland)提供了10個(gè)肉沫樣本。同時(shí),為了準(zhǔn)確知道它們的含量,specim也從第三方實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了測(cè)量。 (Seila ...
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