便携手持式拉曼光谱仪Finder Edge

Finder Edge 系列手持式拉曼光谱仪是卓立汉光仪器有限公司应市场应用需求而开发出来的，该系列产品作为卓立汉光仪器有限公司光谱家族的新成员，它采用了空间耦合光学设计、电子学设计以及融合了科学的化学计量学算法，同时基于现场快速检测的宗旨，从而保证了仪器的操作简便，性能卓越、功能强大、智能操作、维护方便、环境实用性强等特点。该仪器可应用于医药、石油、化工、环保、食品、材料、公安、国防等领域。

便携手持式拉曼光谱仪Finder Edge产品特点

 无损、快速的检测方法 — 基于拉曼光谱分子指纹技术，无需制样， 几秒钟内即可给出准确的结果

 专为现场检测设计 — 小巧便携、经久耐用，能够透过玻璃，塑封袋、透明、半透明的容器直接检测

 可定制化应用软件 — 用户可根据不同行业特点及使用功能需求进行定制，可为用户量身打造符合用户使用习惯的软件

 可定制化的外观设计 — 根据不同的行业检测需求，可为用户定制化设计外观（如食品安全快检车的OEM用户，可根据需求设计）

 无专业背景人员即可操作 — 采用一键式操作设计并融入强大专业的算法，只需按检测按钮即可快速得出准确的结果

 超长的续航能力 — 内嵌可充电电池，可在现场连续使用4-6小时

 专业软件、专业应用

食品、药品安全快速检测

随着新《食品安全》及《农产品质量安全法》等相关法律法规中明确规定，快速检测可以作为质监、工商、食品药品等政府管理部门进行初步筛查的手段，以及应国家“十三五”规划的“快检技术”需求，拉曼光谱因其无损快速的检测特点实现了对食品、药品（非法添加物、农药残留、兽药残留、真假药物等）的全方位、高灵敏度现场快速分析。

产品特点

 · 空间耦合光学设计，超高的整机灵敏度，小激光功率即可得到高信噪比的拉曼光谱，有效的避免强激光损坏样品的情况

 · 完整的解决方案，包括快速前处理、SERS增强技术、拉曼检测平台等

 · 多基质、多目标的快速检测，检测基质包括饲料、蔬菜、水果、肉类、食用油、养殖水 体、奶及奶制品、生物材料、化妆品 等，可检测目标包括违禁添 加物、禁用药物、色素、 食品添加剂、农药残留、抗生素、微生物等

 · 多种检测增强基底的选择，包括固相基底，溶胶型基底等

 · 可定制化的仪器产品方案，包括仪器的硬件外观设计、软件的功能需求设计、软件的算法需求、仪器的前端装置设计、仪器的整机需求重新设计等

 · 可构建大数据“食品药品智慧监管平台”从食品药品生产、流通、使用等环节系统分析为我国食品药品安全做有效监管

 · 根据用户需求，和用户一起建立科学的实验方法技术服务

国家管制品快速检测

由于拉曼光谱技术具有快速、简便、原位无损及免试剂并可直接对不同形态的样品进行测试等特点。拉曼光谱开始被引入禁毒、反恐等领域，成为缉毒、反恐、安检、边检、海关稽查等现场快速准确检测新式武器和优选的技术之一。Finder Edge 在现场使用方法是将测试头对着待检测样品，按下测试键，仪器会自动检索功能进行数据检索，确定检材是否谱图库收入中的一种，可在几秒之内准确得出准确结果。

检测种类

 · 麻醉药品和其它精神活性物质

 · 尚未列管的常被用于制毒的化学品

 · 易燃易爆物化学品

 · 剧毒化学品

 · 管制精神药品

 · 管制易制毒化学品

 · 易制爆化学品

 · 生化战剂

 · 其它化学品

产品特点

 · 强大的比对算法，现场对未知的固体，液体（包括水溶液和其他类型溶液）进 行快速身份识别，几秒钟内即可给出准确的结果

 · 嵌入式彩色触摸屏，简单、直观操作界面，可检测出被检测物品的名称和及样 品信息和处置机制，遇到违禁物品时，以不同的颜色预警

 · 可扩展的数据库功能，用户根据实际需求可自行构建数据库， 同时拥有用户管理功能对仪器的管理

 · 根据检测的需求，可对仪器的软件功能和硬件要求进行定制， 同时可根据样品 检测需求制定相应的解决方案

· 可构建“云计算”、“大数据监管分析”平台，将拉曼光谱技术融入大数据管 理体系，通过对数据的管理和分析，能够帮助禁毒部门毒情监控，犯罪预测等。

制药行业应用

应国家GMP 规定对原辅料、与药品直接接触的包装材料和印刷包装材料100% 全检的要求以及2015 版药典加入拉曼光谱法检测的需求，拉曼光谱技术在制药领域的质量控制（QC）尤为重要。

产品特点

 · 符合21 CRF part 11的产品规定

 · 简单、直观的结果显示，检测结果以“Pass/Fail”判定样品是否合格

 · 具有批处理功能，可以对同批次不同包装的样品编号批量测试，及报告批量处理，节省用户的工作量

 · 通过扫描“一维码”、“二维码”方式或手动输入方式快速调取数据库中待检测样品数据，实现快速比对检测

 · 具有可测试未知样品的功能，通过测试与数据库全部数据进行匹配，检测未知样品