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智能引擎系列光谱仪可根据不同产业需求,如:光电LED、生医领域、膜厚量测、环境检测,选配合适的高灵敏度传感器(8款)、光栅(15种以上)及软硬件控制模式,加上32位RISC微控制器组成,拥有精简架构及最佳化之光谱分析核心,Czerny-Turner光学设计提供高光学分辨率、高灵敏度、低杂散光、以及快速光谱反应速度。使用者可藉由台湾超微光学公司提供之电脑软件--SpectraSmart 控制。拉曼光谱仪--智能引擎5号具优异性能、组配弹性大、应用范围广泛及优异的性价比,是目前OtO最热销的产品 。
拉曼光谱仪--智能引擎5号仪器特性:
近红外加强背照式CCD
拉曼光谱仪、近红外(NIR)光谱仪
高信噪比、高动态范围
高灵敏度、超高分辨率、低杂散光 (杂散光比例可达0.01%)
优异的「温湿度」与「撞震」稳定性
可选配「连续高速曝光」模式 (Continuous High-Speed Exposures)
免费图谱处理软件(SpectraSmart),提供您最好的用户体验、技术和支持
推荐机种
类别 | 型号 | 波段范围 | 狭缝 | 分辨率 | 信噪比 | 曝光时间 | 动态范围 | 热稳定性 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
拉曼检测 | SE2050 | 790-1010 nm | 50 um | 0.8 nm | 500 | 5 ms-65 s | 5000 | 0.027 nm/℃ |
精选机种
类别 | 型号 | 波段范围 | 狭缝 | 分辨率 | 信噪比 | 曝光时间 | 动态范围 | 热稳定性 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
近红外表现最佳 | SE2050 | 790-1010 nm | 50 um | 0.8 nm | 500 | 5 ms-65 s | 5000 | 0.027 nm/℃ |
拉曼光谱仪--智能引擎5号产品规格
项目 | 规格 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
光学设计 | Czerny-Turner光学结构 | ||||||
适用光谱波长 (nm) | V3 | V4 | DUVN | FUV | FUVN | VNIR | NIR1 |
400-500 | 300-850 | 200-1025 | 180-850 | 180-1100 | 350-1020 | 790-1010 | |
V | |||||||
近红外加强背照式CCD | 输出速度(Readout Rate):0.5 MHz | ||||||
狭缝宽度 | 10 / 25 / 50 / 100 / 200 / 300 um | ||||||
分辨率 | 0.2 ~ 10.5 nm | ||||||
曝光时间 | 5 ms ~ 65 sec | ||||||
信噪比 | 500 | ||||||
类比/数位 | 16 bits | ||||||
暗讯号 | 13 e-RMS | ||||||
杂散光 | < 0.15% | ||||||
滤光 | 2阶、3阶光排除 | ||||||
外观尺寸 | 86 (W) x 110 (D) x 31.4 (H) mm | ||||||
电源规格 | USB 支援电压 4.75V - 5.25V | ||||||
传输介面 | USB 2.0 @ 480 Mbps (高速) | ||||||
光纤接口 | SMA905 | ||||||
适用环境 | 温度: -30℃ 到 +70℃ 保存 & -10℃ 到 +50℃ 运作 湿度: 0% - 90% 非冷凝 |
OtO 台湾超微光学 近红外光谱仪--响尾蛇3号
型号:响尾蛇3号 1万 - 3万OtO 台湾超微光学 拉曼光谱仪--鹰眼5号
型号:鹰眼5号 1万 - 3万OtO 台湾超微光学 光纤光谱仪--智能引擎2号
型号:智能引擎2号 3万 - 5万白光干涉测厚仪Delta-NIR
型号:Delta-NIR 20万 - 50万拉曼光谱是一种散射光谱,因其具有非破坏性和精细如“指纹”的分辨能力以及不受水的干扰等优点,日益受到重视。
印度物理学家拉曼于1928年用水银灯照射苯液体,发现了新的辐射谱线:在入射光频率ω0的两边出现呈对称分布的,频率为ω0-ω和ω0 ω的明锐边带,这是属于一种新的分子辐射,称为拉曼散射,其中ω是介质的元激发频率。
A portable and low-cost spectral analytical system was developed and used to monitor real-time process parameters, i.e. total sugar content (TSC), alcohol content (AC) and pH during rice wine fermentation. Various partial least square (PLS) algorithms were implemented to construct models. The performance of a model was evaluated by the correlation coefficient (R p ) and the root mean square error (RMSEP) in the prediction set. Among the models used, the synergy interval PLS (Si-PLS) was found to be superior.
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光纤光谱仪智能引擎5号的使用方法?
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