自动重测量

半导体晶圆表面的接触角测试是半导体制造中常见的一项表面质量评估方法，其重要性在以下几个方面：1、粗糙度评估：半导体晶圆表面的粗糙度会对接触角产生影响，接触角测试可以用来评估晶圆表面的粗糙度，从而评估其表面质量。表面清洁评估：半导体晶圆表面的杂质和污染物会影响接触角的测量结果，接触角测试可以用来评估晶圆表面的清洁程度。2、表面处理评估：半导体晶圆表面的各种表面处理，如刻蚀、沉积、退火等会影响接触角的测量结果，接触角测试可以用来评估这些表面处理对晶圆表面性质的影响。3、界面张力评估：在半导体制造中，各种材料的粘附和分离过程都涉及到界面张力的变化，接触角测试可以用来评估晶圆表面和各种材料之间的界面张力。综上所述，半导体晶圆表面的接触角测试可以用来评估晶圆表面的粗糙度、清洁程度、表面处理效果和界面张力等方面的性质，对半导体制造过程中的表面质量控制具有重要的意义。晶圆全自动接触角测量仪详细参数：技术参数KZS-50图片硬件外观接触角平台长12寸圆平台（6寸、8寸、12寸（通用）扩展升级整体扩展升级接触角设备尺寸670x690x730mm（长*宽*高）重量35KG样品台样品平台放置方式水平放置 样品平台工作方式三维移动样品平台样品承重0.1-10公斤仪器平台扩展可添加手动，自动倾斜平台，全自动旋转平台，温控平台，旋转平台，真空吸附平台调节范围Y轴手动行程400mm，精度0.1mmX轴手动，360°自动旋转，精度0.1mm测试范围0-180°测量精度高达0.01°测量面水平放置样品平台旋转全自动旋转平台仪器水平控制角位台可调，镜头可调，样品平台可调滴液滴液系统软件控制自动滴液，精度0.1微升，自动接液测试注射器高精密石英注射器，容量500ul针头直径0.51mm，1.6mm表面张力测试滴液移动范围X轴手动调节80mm，精度0.01mmZ轴自动调节100mm，精度0.01mm滴液系统软件控制自动滴液泵滴液模组金属丝杆滑台模组镜头/光源光源系统单波冷光源带聚光环保护罩，寿命60000小时以上光源调节软硬共控镜头可移动范围滑台可调100mm镜头远心变倍变焦定制镜头镜头倾斜度±10°，精度0.5°相机帧率/像素300fps（可选配更高帧率）/300万像索电源电源电压220V，功率60W，频率60HZ漏电装置带漏电装置保护软件部分软件算法分辨率拟合法、弧面法、θ/2、切线法、量角法、宽高法、L-Y法、圆法、椭圆法、斜椭圆法测量方式全自动、半自动、手动拟合方式 分辨率点位拟合，根据实际成像像素点完全贴合图像拍摄支持多种拍摄方式，可单张、可连续拍摄，支持视频拍摄，并一键测量。左右接触角区分支持分析方法座滴法、纤维法、动态润湿法、悬滴法、倒置悬滴法、附着滴法、插针法、3D形貌法、气泡捕获法分析方式 润湿性分析、静态分析、实时动态分析、拍照分析、视频分析、前进后退角分析保存模式Word、EXCEL、谱图、照片、视频总结1、晶圆接触角测量可以订制，适用于各种半导体制造中常用的6英寸、8英寸、12英寸等尺寸的晶圆。2、高精度测量：可以在非常小的范围内准确测量晶圆表面的接触角，具有高度的重复性和准确性。3、多功能性：晶圆接触角测量仪通常具有多种测试模式，可以测量不同类型的表面处理，如刻蚀、沉积、清洗等过程对接触角的影响，可以提供全面的表面质量评估。4、高效性：晶圆接触角测量仪可以在非常短的时间内完成多个晶圆的测量，提高了实验的效率。5、自动化程度高：晶圆接触角测量仪通常具有自动化控制和数据处理系统，可以自动完成晶圆的定位、测量和数据处理，减少了实验人员的工作量和误差。晶圆接触角测量仪是一种专门用于测量半导体晶圆表面接触角的仪器。相比传统的接触角测量仪，它具有以下优势：1、适用于大尺寸晶圆：晶圆接触角测量仪通常具有较大的测试平台，能够容纳大尺寸的晶圆，适用于半导体制造中常用的6英寸、8英寸、12英寸等尺寸的晶圆。2、高精度测量：晶圆接触角测量仪使用高精度的光学传感器和计算算法，可以在非常小的范围内准确测量晶圆表面的接触角，具有高度的重复性和准确性。多功能性：晶圆接触角测量仪通常具有多种测试模式，可以测量不同类型的表面处理，如刻蚀、沉积、清洗等过程对接触角的影响，可以提供更全面的表面质量评估。3、高效性：晶圆接触角测量仪可以在非常短的时间内完成多个晶圆的测量，提高了实验的效率。4、自动化程度高：晶圆接触角测量仪通常具有自动化控制和数据处理系统，可以自动完成晶圆的定位、测量和数据处理，减少了实验人员的工作量和误差。综上所述，晶圆接触角测量仪具有高效、高精度、多功能等优点，在半导体晶圆表面处理和质量控制中具有广泛的应用前景。

本篇承接上文，《使用ReacSight增强生物反应器阵列以实现自动测量和反应控制（上）》（点击查看）。2.2反应性光遗传控制和酵母连续培养的单细胞解析特性作者首次应用ReacSight策略的动机是酵母合成生物学应用。在这种情况下，精确控制合成路径并在定义明确的环境条件下测量其输出，并具有足够的时间分辨率和范围是至关重要的。光遗传学为控制合成路径提供了一种极好的方法，生物反应器支持的连续培养是对环境条件进行长时间严格控制的理想方法。为了测量单个细胞的路径输出，细胞术提供了高灵敏度和高通量。因此，借助ReacSight策略，利用台式细胞仪作为测量设备，组装了一个完全自动化的实验平台，实现了对酵母连续培养物的反应性光遗传学控制和单细胞解析表征（图2a）。补充说明2提供了平台硬件和软件的详细信息，此处仅讨论关键要素。八个反应器与移液机器人相连，这意味着每个时间点都会填满一列取样板。虽然机器人可以接触到三列细胞仪输入板，但作者仅使用一列，由机器人进行广泛清洗，以实现小于0.2%的残留，使用免疫磁珠进行验证。通常在机器人平台上安装两个倾翻箱和两个取样板（2×96=192个样本），因此，在没有任何人为干预的情况下，八个反应器中的每一个都有24个时间点。为了实现基于细胞数据的反应性实验控制，作者开发并实施了算法，以在重叠荧光团之间执行自动选通和光谱反褶积（图2b）。作者首先通过对组成性表达来自染色体整合转录单位的各种荧光蛋白的酵母菌株进行长期恒浊培养来验证平台的性能（图2c）。荧光团水平的分布是单峰的，随着时间的推移是稳定的，正如在具有组成型启动子的稳定生长条件下所预期的那样。mNeonGreen和mScarlet-I在单色和三色菌株之间的分布完全重叠。这与从强pTDH3启动子表达一个或三个荧光蛋白对细胞生理学的影响可以忽略不计的假设是一致的，并且三色菌株中转录单位的相对位置（mCerulean第一，mNeonGreen第二，mCarlet-I）对基因表达的影响很小。与单色品系相比，三色品系中测得的mCerulean水平略高（~15%）。这可能是由于反褶积中的残余误差造成的，与自荧光和mNeonGreen相比，mCerulean的亮度较低加剧了这种误差。为了验证平台的光遗传学能力，作者构建了一个基于EL222系统17的光诱导基因表达路径并对其进行了表征（图2d）。正如预期的那样，应用不同的蓝光开-关时间模式导致荧光团水平的动态分布覆盖范围很广，从接近零水平（即几乎无法与自体荧光区分）到超过强组成启动子pTDH3获得的水平。高诱导表达水平的细胞间变异性也很低，变异系数（CV）值与pTDH3启动子相当（0.22vs0.20）。作者组装的第一个平台使用了一个预先存在的定制光生生物反应器阵列。这种设置有几个优点（可靠性、工作容量范围广），但其他实验室无法轻易复制。由于ReacSight架构的模块化，可以通过将这个定制的生物反应器阵列与最近描述的开放硬件、光遗传学就绪的商用Chi.生物反应器（图2a（右图））交换，快速构建具有类似功能的平台的第二个版本。为了验证该平台的另一版本的性能，作者使用图2d中相同的菌株进行了光诱导实验，并获得了各种光诱导曲线的极好的反应器到反应器再现性。图2基于ReacSight的自动化平台组装，实现对酵母连续培养物的反应性光遗传学控制和单细胞解析表征。a平台概述。OpentronsOT-2移液机器人用于将支持光基因的多生物反应器连接到台式细胞仪（GuavaEasyCyte14HT，Luminex）。机器人用于稀释细胞仪输入板中的新鲜培养样本，并在时间点之间清洗。“点击”Python库pyautogui用于创建细胞仪仪器控制API。定制算法是在Python中开发和实现的，用于实时自动选通和去卷积细胞数据。使用定制的生物反应器装置（左图）或Chi生物反应器（右图）组装了两个版本的平台。b选通和反褶积算法说明。例如，显示了重叠荧光团mCerulean和mNeonGreen之间的反褶积。c多代单细胞基因表达分布的稳定性。从pTDH3启动子驱动的转录单位中组成性表达mCerulean、mNeonGreen或mCarlet-I的菌株（“三色”菌株），整合到染色体中，在浊度调节器模式下生长（OD设定值=0.5，上限图），每小时采集一次细胞仪（垂直绿线）。所有时间点的荧光强度分布（通过高斯核密度估计进行平滑）（选通、反褶积和前向散射归一化后，FSC）用不同的颜色阴影绘制在一起（下图）。RPU：相对启动子单位（见方法）。为了简单起见，未显示“三色”的OD数据，与其他类似。d基于EL222系统的光驱动基因表达电路的特性。应用三种不同的开-关蓝光时间剖面图（底部），每45分钟采集一次细胞仪。门控、去卷积、FSC标准化数据的中位数如图所示（顶部）。此图中显示的所有生物反应器实验均在同一天与定制生物反应器平台版本并行进行。源数据作为源数据文件提供。2.3使用光实时控制基因表达为了展示平台的反应性光遗传控制能力，作者开始动态适应光刺激，以便将荧光团水平保持在不同的目标设定点。这种用于体内基因表达调控的电子反馈有助于在存在复杂细胞调控的情况下剖析内源性路径的功能，并有助于将合成系统用于生物技术应用。作者首先构建并验证了光诱导基因表达的简单数学模型（图3a）。将三个模型参数与图2d的表征数据进行联合拟合，得到了良好的定量一致性。考虑到模型假设的简单性，这一点值得注意：光激活下的mRNA生成速率恒定，每mRNA的翻译速率恒定，mRNA（大部分降解，半衰期为20分钟）和蛋白质（大部分稀释，半衰率为1.46小时）的一级衰变。因此，当实验条件得到很好的控制并且数据得到适当的处理时，人们可以希望用一小套简单的过程来定量地解释生物系统的行为。然后，作者将拟合模型合并到模型预测控制算法中（图3b）。该算法与ReacSight事件系统一起，实现了对不同反应器中不同目标的荧光水平的精确实时控制（图3c）。为了进一步证明平台的稳健性和再现性，作者在几个月后进行了另一个单8反应器实验，涉及两个荧光团目标水平的四个重复反应器运行。所有的重复都能很好地跟踪目标，并且控制算法决定的光分布在相同目标的重复之间非常相似，但并不完全相同。作者还研究了之前使用的诱导系统在更长时间尺度上的遗传稳定性。遗传稳定性是工业生物生产的一个重要因素。作者观察到，EL222驱动的mNeonGreen蛋白的诱导可以持续5天以上，并且具有很好的稳定性（图3d顶部）。更进一步，作者测试了同一蛋白的分泌版本是否表现出类似的表达稳定性。作者观察到，诱导约2天后细胞水平显著降低。细胞异质性也增加了（图3d右侧）。为了弥补细胞水平的下降，作者将表达盒整合成多个拷贝（三次，串联染色体插入）。诱导后，获得了非常高的荧光水平（图3d底部）。令人惊讶的是，这些水平比非分泌蛋白高一个数量级，并伴随着强烈的应激，正如未折叠蛋白应激报告所反映的那样（pUPRmScarletI）。诱导后，细胞内蛋白质水平逐渐下降。细胞内蛋白质水平显示出明显的双峰分布，强烈的遗传不稳定性迹象（图3d右侧）。最后，当以最大诱导水平的三分之一诱导时，相同的三重拷贝结构表现出非单调行为：高水平初始反应，随后细胞内水平缓慢下降，如完全诱导的三重结构，随后长期内部高蛋白水平的非预期缓慢恢复（图3d底部）。这种恢复可以通过细胞适应高生产需求来解释，或者更可能的是，通过选择高产亚群来解释，该亚群能够更好地保存HIS3选择标记，即使在完全培养基中也具有轻微的生长优势。这个实验证明了作者的平台能够执行长时间的实验，并以相对较高的时间分辨率提供单小区信息。此外，它促使探索和利用营养素可用性对健康和压力的影响。图3闭环：使用光实时控制基因表达。a光驱动基因表达电路的简单ODE模型拟合到图2d的表征数据。拟合参数为γm=2.09h−1，σ=0.64RPU小时−1，γFP=0.475小时−1km被任意设置为等于γm，以仅允许从蛋白质中值水平识别参数。b实时控制基因表达的策略。每小时进行一次细胞仪采集，在选通、反褶积和FSC归一化后，数据被送入模型预测控制（MPC）算法。该算法使用该模型搜索10个周期为30分钟的工作循环（即5小时的后退地平线）的最佳占空比序列，以跟踪目标水平。c四种不同目标水平的实时控制结果，在不同的生物反应器中并行执行（自定义设置）。左：单个单元格的中位数（控制值）。右：单细胞随时间的分布。请注意，所有绘图都使用线性比例。d表达系统的长期稳定性和蛋白质分泌的影响。表达EL222驱动的mNeonGreen荧光报告子的细胞，无论是否分泌，在浊度调节器中生长5天，每2小时进行一次细胞仪测量。表示整个实验期间的平均表达水平。荧光分布也显示在选定的时间点（诱导后0、6、48和120小时）。细胞也有分泌应激的荧光报告子（pUPRmScarlet-I）。还提供了三个拷贝中整合的mNeonGreen报告蛋白的分泌形式的结果。相关蛋白（mNeonGreen水平）和应激水平（mCarlet-I水平）分布的时间演变如补充图11和12所示。源数据作为源数据文件提供。曼森生物高通量菌株筛选平台技术上海曼森生物科技公司专注于高通量、自动化、智能化实验室技术产品开发，逐步形成了全自动化的高通量菌株筛选平台技术，可根据用户需求定制化高通量全自动菌株筛选平台。每天筛选通量可从几千到10万，是人工通量的几十倍上百；在传统生物技术上，加速工业化菌株的遗传进化，帮助提高底物转化率和产量提升；在合成生物技术上，可为选择的平台化合物表达菌株的遗传稳定性、表观遗传进化提升效率。此外高通量筛选必须有高通量的自动化分析检测技术支撑方能发挥最大价值。曼森高通量自动样品检测机器人文章来源：本文由中科院上海生命科学信息中心与曼森生物合作供稿排版校对：刘娟娟编辑内容审核：郝玉有博士

碳浸法（CIL）和碳浆法（CIP）回路都是氰化取金法工艺，这项工艺通过将金转化为水溶性复合物来从矿石中提取金（Au）。然后，利用活性炭从氰化工艺产生的碳浆或溶液中吸附含黄金的水溶性复合物，从而实现黄金的回收。之后，将吸附在活性碳上的黄金剥离下来，对黄金进行电解沉积处理，再对黄金进行熔炼，制成金条。监测活性炭中的金含量对于高效回收黄金至关重要。凭借我们在X射线荧光（XRF）和集成方面的专业知识，Gekko Systems与Evident达成了合作，使其Carbon Scout装置能够对碳进行多元素分析，初步的重点是获得实时的黄金回路库存信息。Carbon Scout是一个独立的地面采样系统，通过测量碳浓度以及来自CIL和CIP回路的碳浆样品中的多元素分析、pH值、溶解氧（DO）和密度，实现碳运动自动化。这有助于金矿运营商优化加工厂的效率，并通过确定每个罐的活性碳在矿浆中的分布情况（准确度为每升矿浆±0.5克碳）来减少水溶性黄金的损失。Carbon Scout提高了CIL/CIP回路中碳密度测量的准确性、规律性和一致性。现在，Carbon Scout可以结合Vanta M系列手持式XRF元素分析仪。Vanta系列是采矿业常用的先进便携式XRF（pXRF）设备系列。Vanta pXRF元素分析仪以其在恶劣条件下的可靠性和可重复性著称，能为固体和液体样品中的30多种元素提供准确的化学分析——从痕量级到百分比级，贯穿整个矿物循环。集成了Vanta pXRF元素分析仪的Carbon Scout与化验室结果的数据对比而下图是Vanta pXRF数据与来自不同矿场和认证参考材料的活性炭中金（Au）的实验室结果对比。结果表明便携式XRF元素分析仪和实验室的检测结果高度吻合。这些结果还表明Vanta分析仪有能力监测碳内的金吸附趋势，从而为做出矿物加工决策和进行实验室操作提供支持。实时监测碳上的金负载量奥林巴斯Vanta M系列分析仪的速度、准确性和精度使Carbon Scout能够实时监测矿场内每个罐中碳上的金负载量。矿场经理可以使用实时数据来确认任何罐均未超过所需的设定最高金负载量，并根据需要移动和脱附碳。此外，这些数据还能清晰地展现生产成果，并提前了解是否能在进行月末金矿盘点之前完成回收目标。通过借助数据来确认日常的黄金生产计算，生产团队对于做出矿石混合、吞吐量和非计划停产等决策便更有信心。借助Carbon Scout和Vanta M系列分析仪的集成硬件和软件，所有这些有价值的数据都可以在金矿加工控制系统中得到无缝整合。