光谱进行动态分类

粒度指常指矿物或颗粒的直径(毫米、微米)大小。沉积物颗粒的大小对沉积物的成岩作用有较大的影响，因此沉积岩矿物组成的粒度大小可以反映沉积岩结构的主要特征，是岩石岩性的主要评价指标，同时对于其性质和潜在用途有着非常重要的影响，例如，在同等孔隙度条件下，颗粒越粗，对应的渗透率越大。石灰岩是一种典型的沉积岩，在建筑、冶金、化工、塑料、涂料、食品等工业领域有着广泛应用。而粒度是石灰岩的分类与利用的关键因素之一，不同工业用途对于矿物粒度的要求也不同。如在冶金工业中，炼铁所需的石灰石粒度在15-60mm，烧结则要求粒度≤3mm。以往的研究表明，拉曼光谱信号和背景的强度取决于所测试样品的颗粒及其大小。研究人员在此基础上研究了钙质材料的拉曼信号强度变化和相关背景强度随晶粒尺寸的变化，并开发出一种可以从拉曼光谱中提取平均晶粒尺寸定量信息的方法。研究人员对来自不同意大利采石场的一组沉积钙质岩样品进行岩石学分类，然后进行拉曼光谱分析，同时还对相应的微球和结晶方解石粉末样品进行了分析，发现拉曼信号与粒径之间存在明显的相关性，并获得了校准曲线。实验实现了拉曼信号和背景强度对晶粒和粒径的可重复行为，因此证明了从前者的测量中获得后者的半定量信息的可能性。该成果可以在石灰工业领域以及各种科学环境和其他材料生产链中加以利用。由于设备便携，该技术在采石时期就可以对石灰岩进行快速分析并分类，有利于有利于缩短石灰石材料的生产周期，减少成本。

一台最先进的成像光谱仪将被用于测量温室气体（包括甲烷和二氧化碳）排放，其在被运送到美国旧金山Planet Labs洁净室进行测试与调整之后，将于近期安排发射任务。该成像光谱仪将使非营利组织Carbon Mapper能够精确定位和测量太空中的温室气体来源。该成像光谱仪可以监测温室气体——甲烷和二氧化碳该科学仪器由美国宇航局（NASA）位于南加州的喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory）设计和建造，将成为非营利性组织Carbon Mapper领导的一项收集温室气体点源排放数据工作的一部分。该成像光谱仪是围绕为NASA机载活动和太空任务开发的技术而构建的，将提供有关“超级排放源（super-emitters）”的目标数据。“Carbon Mapper coalition”是一个公私合作项目，由Carbon Mapper组织及其合作伙伴领导，包括喷气推进实验室、Planet Labs、美国加州空气资源委员会、落基山研究所（Rocky Mountain Institute）、亚利桑那州立大学（Arizona State University）和亚利桑那大学（the University of Arizona）。该科学仪器是一种先进的成像光谱仪，可以测量地球表面反射并被地球大气中的气体吸收的数百个波长的光。不同的气体（包括甲烷和二氧化碳）吸收不同波长的光，留下的光就是成像光谱仪可以识别的光谱“指纹”。这些肉眼看不见的红外光谱“指纹”可以表明和量化大量温室气体排放的情况。在离开喷气推进实验室之前，该成像光谱仪经过了一系列关键测试，以确保它能够承受发射的严酷和太空的恶劣条件。工程师们让光谱仪经受了类似于火箭进入轨道时所承受的强烈振动，以及它在太空真空中所经历的极端温度。此外，还使用甲烷样本来测试位于喷气推进实验室真空室中的完整仪器的性能——该成像光谱仪产生了清晰的甲烷光谱“指纹”。根据在成像光谱仪测试期间采集的数据生成的甲烷光谱“指纹”（来源：喷气推进实验室）“我们很高兴看到记录的甲烷光谱特征数据。这对于即将进行的太空监测来说是个好兆头！”喷气推进实验室的仪器科学家罗伯特格林（Robert Green）说道。“这次交付对我们来说是非常令人兴奋的一步，因为我们的团队现在可以开始卫星集成的最后阶段。”Planet Labs新任务高级总监杰夫吉多（Jeff Guido）表示，“这一里程碑是政府、慈善事业和行业以创新方式发挥彼此优势以打造具有全球影响潜力的卓越能力的绝佳范例。”该成像光谱仪是Carbon Mapper更广泛努力减少温室气体排放的一部分，旨在调查全球甲烷和二氧化碳的点源排放。Planet Labs正在与喷气推进实验室合作建造第二台成像光谱仪，相关研发团队将继续并肩工作，以提供新的温室气体监测功能。关于Carbon MapperCarbon Mapper是一个非营利性组织，致力于促进及时采取行动以减少温室气体排放。其使命是通过在设施规模上提供精确、及时且可访问的数据来填补新兴的全球甲烷和二氧化碳监测系统生态系统的空白，以支持基于科学的决策和行动。该组织正在领导碳测绘卫星的开发，并得到由Planet Labs、喷气推进实验室、美国加州空气资源委员会、亚利桑那大学、亚利桑那州立大学和RMI组成的公私合作伙伴关系的支持，相关资金来自High Tide Foundation、Bloomberg Philanthropies、格兰瑟姆环境保护基金会，以及其它慈善捐助者。

今天，国家药监局发布了关于调整《医疗器械分类目录》部分内容的公告（2022年第30号），对27类医疗器械涉及《医疗器械分类目录》内容进行调整。此番调整涉及PCR仪、微生物质谱鉴定系统、质谱检测系统、液相色谱分析仪器等。（点击下方附件查看完整版本）国家药品监督管理局2022年第30号公告附件.docx.docx其中让医美届最为关注的是，自2024年4月1日起，射频治疗仪、射频皮肤治疗仪类产品未依法取得医疗器械注册证不得生产、进口和销售。为进一步深化医疗器械审评审批制度改革，依据医疗器械产业发展和监管工作实际，按照《医疗器械监督管理条例》《医疗器械分类目录动态调整工作程序》有关要求，国家药监局决定对《医疗器械分类目录》部分内容进行调整。现将有关事项公告如下：　　一、调整内容　　对27类医疗器械涉及《医疗器械分类目录》内容进行调整，具体调整内容见附件。　　二、实施要求　　（一）对于附件中调整涉及的09-07-02射频治疗（非消融）设备中射频治疗仪、射频皮肤治疗仪类产品，自本公告发布之日起，可按《医疗器械注册与备案管理办法》（国家市场监督管理总局令第47号）的规定申请注册。自2024年4月1日起，射频治疗仪、射频皮肤治疗仪类产品未依法取得医疗器械注册证不得生产、进口和销售。　　射频治疗仪、射频皮肤治疗仪类产品相关注册人、生产企业应当切实履行产品质量安全主体责任，全面加强产品全生命周期质量管理，确保上市产品的安全有效。自本公告发布之日起，射频治疗仪、射频皮肤治疗仪类产品相关注册人、生产企业应当主动向所在地（进口产品为代理人所在地）省级药品监督管理部门报告产品按医疗器械研制注册计划、适用的安全性标准承诺、生产质量管理体系及运行情况、顾客投诉处置及不良事件制度和执行情况等。省级药品监督管理部门应当建立企业信用档案，加强对该类产品注册人、生产企业的检查，督促企业落实主体责任、加快完成产品注册，健全质量管理体系。自2024年4月1日起，未取得医疗器械生产、经营许可（备案）的企业，不得从事相关产品的生产和销售。　　（二）对于调整内容的其他产品，自本公告发布之日起，药品监督管理部门依据《医疗器械注册与备案管理办法》《关于公布医疗器械注册申报资料要求和批准证明文件格式的公告》等，按照调整后的类别受理医疗器械注册申请。　　对于已受理尚未完成注册审批（包括首次注册和延续注册）的医疗器械，药品监督管理部门继续按照原受理类别审评审批，准予注册的，核发医疗器械注册证，并在注册证备注栏注明调整后的产品管理类别。　　对于已注册的医疗器械，其管理类别由第三类调整为第二类的，医疗器械注册证在有效期内继续有效。如需延续的，注册人应当在医疗器械注册证有效期届满6个月前，按照改变后的类别向相应药品监督管理部门申请延续注册，准予延续注册的，按照调整后的产品管理类别核发医疗器械注册证。　　医疗器械注册证有效期内发生注册变更的，注册人应当向原注册部门申请变更注册。如原注册证为按照原《医疗器械分类目录》核发，本公告涉及产品的变更注册文件备注栏中应当注明公告实施后的产品管理类别。　　（三）各级药品监督管理部门要加强《医疗器械分类目录》内容调整的宣贯培训，切实做好相关产品审评审批和上市后监管工作。国家药品监督管理局2022年第30号公告附件.docx.docx

肉类富含丰富的蛋白质和营养物质，不仅能够满足我们的味蕾，还能够提供我们身体所需的能量和营养。随着肉类需求的增加，大规模的肉类生产和运输过程中，肉类的速冻可以一定程度保持食物的新鲜度和口感。然而，关于速冻解冻的肉类，和新鲜肉类的混淆，让人难以分辨。首尔大学的研究人员利用高光谱成像技术，做了相关的研究。使用高光谱成像仪和机器学习对新鲜和冻融牛肉进行分类由于对安全、可食用肉类的需求的不断增加，冷冻储存技术得到了不断改进。然而目前存在解冻肉在处理和销售过程中被进行了错误的标记，宣称为新鲜肉类，这可能导致消费者受到误导或产生安全隐患。在这项研究中，使用高光谱图像数据构建了一个机器学习（ML）模型，用于区分新鲜冷藏、长期冷藏和解冻的牛肉样本。通过四种预处理方法，共准备了五个数据集来构建ML模型。使用PLS-DA和SVM技术构建了模型，其中应用散点校正和RBF核函数的SVM模型性能最佳。结果表明，利用高光谱图像数据立方体，可以构建区分新鲜肉类和非新鲜肉类的预测模型，这可以成为肉类储存状态常规分析的快速、非侵入性方法。安装在暗室中的高光谱数据采集系统的配置示意图基于此，来自首尔大学的研究人员使用Resonon Pika L 高光谱成像仪，在近红外光谱的400-1000 nm波段内获取高光谱图像数据立方体，进行了相关研究。在本研究中，图像采集系统安装在暗室中，以确保完全消除外部光并能够采集高光谱图像。将九个样本同时放置在哑光黑色板上，通过移动相机获取高光谱图像数据立方体。所有样品均经过光学稳定处理，在采集高光谱数据之前将它们置于实验环境中 20 分钟，消除由肌红蛋白/氧肌红蛋白含量差异引起的巧合差异。随后，通过分离红色肉部分，从高光谱数据立方体中提取了（ROI）的光谱，确保了只有红色部分肉的光谱被提取用于分析。这个过程产生了高质量的数据集，适用于后续的分析和解释。使用四种预处理技术（MSC、SNV转换、一阶Savitzky–Golay滤波和最小-最大归一化）对提取的光谱进行模型开发。本研究获取的高光谱数据立方体中的光谱图像。(a–c) 分别为“新鲜”、“受损”和“冷冻”样品的 630–650 nm 平均图像；(d-f)分别为“新鲜”、“受损”和“冷冻”样品的 540-560 nm 平均图像。用于构建肉样本分类模型的高光谱数据立方体中的光谱。(a) 实验数据的完整光谱；(b) 每个实验组的平均光谱（实线）以及加减标准差后的光谱（虚线）。研究结论这篇文章研究了使用NIR高光谱成像仪，对牛肉进行分类，区分其“新鲜”、“受损”和“冷冻”状态。通过将韩国产牛肉样品划分为新鲜冷藏、长期冷藏和解冻状态，共获得了九个高光谱图像数据立方体，并通过滴水损失测试定量分析了牛肉样品的状况。本研究共收集了4950个光谱图像，将其80%用作训练集，20%用作测试集。在构建机器学习模型时，使用了四种预处理方法，包括MSC和SNV用于校正，Savitzky-Golay 1st滤波器用于平滑，Min-Max用于归一化，以及原始数据，共准备了五个数据集。采用PLS-DA和SVM技术构建模型，其中SVM模型使用了四个核函数。评估模型性能时，准确性是主要指标，同时对“新鲜”类别的F1分数进行了估计，以独立验证生鲜肉分类的性能。测试集的准确率在几乎所有模型中都超过90%，主要错误是由于未能正确区分“受损”和“冻结”类别。具有散点校正和RBF核函数的SVM模型表现最佳，其准确度达到96.57%，“新鲜”类别的F1分数为100%。研究结果表明，通过纯化高光谱图像数据立方体筛选的光谱可以构建一个预测模型，用于区分新鲜肉和非新鲜肉。这些模型在未来的实际肉类采购场所中具有可行性。

利用原子力显微镜进行的自动缺陷复检可以以纳米级的分辨率在三维空间中可视化缺陷，因此纳米级成像设备是制造过程的一个重要组成部分，它被视为半导体行业中的理想技术。结合原子力显微镜的三维无创成像，使用自动缺陷复查对缺陷进行检测和分类。伴随光刻工艺的不断进步，使生产更小的半导体器件成为可能。 随着器件尺寸的减小，晶圆衬底上的纳米级缺陷已经对器件的性能产生了限制。 因此对于这些缺陷的检测和分类需要具有纳米级分辨率的表征方法。 由于可见光的衍射极限，传统的自动光学检测（AOI）无法在该范围内达到足够的分辨率，这会损害定量成像和随后的缺陷分类。 另一方面，使用原子力显微镜 (AFM) 的自动缺陷复检 (ADR)技术以 AFM 常用的纳米分辨率能够在三维空间中可视化缺陷。 因此，ADR-AFM 减少了缺陷分类的不确定性，是半导体行业缺陷复检的理想技术。 缺陷检查和复检 随着半导体器件依靠摩尔定律变得越来越小，感兴趣的缺陷（DOI）的大小也在减小。DOI是可能降低半导体器件性能的缺陷，因此对工艺良率管理非常重要。DOI尺寸的减小对缺陷分析来说是一个挑战：合适的表征方法必须能够在两位数或一位数纳米范围内以高横向和垂直分辨率对缺陷进行无创成像。 传统上，半导体行业的缺陷分析包括两个步骤。第一步称为缺陷检测，利用高吞吐量但低分辨率的快速成像方法，如扫描表面检测系统（SSIS）或AOI。这些方法可以提供晶圆表面缺陷位置的坐标图。然而，由于分辨率较低，AOI和SSIS在表征纳米尺寸的DOI时提供的信息不足，因此，在第二步中依赖高分辨率技术进行缺陷复检。对于第二步，高分辨率显微镜方法，如透射或扫描电子显微镜（TEM和SEM）或原子力显微镜（AFM），通过使用缺陷检测的缺陷坐标图，对晶圆表面的较小区域进行成像，以解析DOI。利用AOI或SSIS的坐标图可以最大限度地减少感兴趣的扫描区域，从而缩短缺陷复检的测量时间。 众所周知，SEM和TEM的电子束可能会对晶圆造成损伤，所以更佳的技术选择应不能对晶圆产生影响。那么选择采用非接触测量模式的AFM可以无创地扫描表面。不仅有高横向分辨率，AFM还能够以高垂直分辨率对缺陷进行成像。因此，原子力显微镜提供了可靠的缺陷定量所需的三维信息。 原子力显微镜 通过在悬臂末端使用纳米尺寸的针尖对表面进行机械扫描，AFM在传统成像方法中实现了最高的垂直分辨率。除了接触模式外，AFM还可以在动态测量模式下工作，即悬臂在样品表面上方振荡。在这里，振幅或频率的变化提供了有关样品形貌的信息。这种非接触AFM模式确保了以高横向和垂直分辨率对晶圆表面进行无创成像。由于自动化原子力显微镜的最新发展，原子力显微镜的应用从学术研究扩展到了如硬盘制造和半导体技术等工业领域。该行业开始关注AFM的多功能性及其在三维无创表征纳米结构的能力。因此，AFM正在发展成为用于缺陷分析的下一代在线测量解决方案。 使用原子力显微镜自动缺陷复检 基于 AFM 的缺陷复检技术的最大挑战之一是将缺陷坐标从 AOI 转移到 AFM。最初，用户在 AOI 和 AFM 之间的附加步骤中在光学显微镜上手动标记缺陷位置，然后在 AFM 中搜索这些位置。然而，这个额外的步骤非常耗时并且显着降低了吞吐量。另一方面，使用 AFM 的自动缺陷复检从 AOI 数据中导入缺陷坐标。缺陷坐标的导入需要准确对准晶圆以及补偿 AOI 和 AFM 之间的载物台误差。具有比 AOI 更高位置精度的光学分析工具（例如Candela）,可以减少快速中间校准步骤中的载物台误差。以下 ADR-AFM 测量包括在给定缺陷坐标处的大范围调查扫描、缺陷的高分辨率成像和缺陷分类。由于自动化，测量过程中用户不必在场，吞吐量增加了一个数量级。为了保持纳米级的针尖半径，使多次后续扫描依旧保持高分辨率，ADR-AFM 采用非接触式动态成像模式。因此，ADR-AFM 可防止探针针尖磨损并确保对缺陷进行精确地定量复检。图1：用AOI和ADR-AFM测定的缺陷尺寸的直接比较，见左侧表格。右侧显示了所有六种缺陷的相应AFM形貌扫描。突出的缺陷称为Bump，凹陷的缺陷称为Pit。 AOI和ADR-AFM的比较 图1比较了 AOI 和 ADR-AFM 对相同纳米级缺陷的缺陷复检结果。AOI 根据散射光的强度估计缺陷的大小，而 ADR-AFM 通过机械扫描直接缺陷表面进行成像：除了横向尺寸外，ADR-AFM 还测量缺陷的高度或深度，从而可以区分凸出的“bump”和凹陷的“pit”缺陷。 缺陷三维形状的可视化确保了可靠的缺陷分类，这是通过 AOI 无法实现的。当比较利用 AOI 和 ADR-AFM 确定缺陷的大小时，发现通过 AOI 估计的值与通过 ADR-AFM 测量的缺陷大小存在很大差异。对于凸出的缺陷，AOI 始终将缺陷大小低估了一半以上。 这种低估对于缺陷 4 尤其明显。在这里，AOI 给出的尺寸为 28 nm ，大约是 ADR-AFM 确定的尺寸为 91 nm 的三分之一。 然而，在测量“pit”缺陷 5 和 6 时,观察到了 AOI 和 ADR-AFM 之间的最大偏差。 AOI将尺寸在微米范围内的缺陷低估了两个数量级以上。 用 AOI 和 ADR-AFM 确定的缺陷大小的比较清楚地表明，仅 AOI不足以进行缺陷的成像和分类。图 2：ADR-AFM 和 ADR-SEM 之间的比较，a) ADR-SEM 之前遗漏的凸出缺陷的 AFM 图像。 ADR-SEM 扫描区域在 AFM 形貌扫描中显示为矩形。 b) 低高度 (0.5 nm) 缺陷的成像，ADR-SEM 无法解析该缺陷。 c) ADR-SEM 测量后晶圆表面上的电子束损伤示例，可见为缺陷周围的矩形区域。 ADR-SEM和ADR-AFM的比较 除了ADR-AFM，还可以使用 ADR-SEM 进行高分辨率缺陷复查。ADR-SEM根据AOI数据中的DOI坐标，通过SEM测量进行自动缺陷复检，在此期间，高能电子束扫描晶圆表面。虽然SEM提供了很高的横向分辨率，但它通常无法提供有关缺陷的定量高度信息。为了比较ADR-SEM和ADR-AFM的性能，首先通过ADR-SEM对晶圆的相同区域进行成像，然后进行ADR-AFM测量（图2）。AFM图像显示，ADR-SEM扫描位置的晶圆表面发生了变化，在图2a中，AFM形貌显示为矩形。由于ADR-AFM中ADR-SEM扫描区域的可见性，图2a说明ADR-SEM遗漏了一个突出的缺陷，该缺陷位于SEM扫描区域正上方。此外，ADR-AFM具有较高的垂直分辨率，其灵敏度足以检测高度低至0.5nm的表面缺陷。由于缺乏垂直分辨率，这些缺陷无法通过ADR-SEM成像（图2b）。此外，图2c通过总结高能电子束对样品表面造成的变化示例，突出了电子束对晶片造成损坏的风险。ADR-SEM扫描区域可以在ADR-AFM图像中识别为缺陷周围的矩形。相比之下，无创成像和高垂直分辨率使ADR-AFM非常适合作为缺陷复检的表征技术。

光谱信息可视为材料的独特“指纹”，利用无处不在的智能手机，实现检测、记录、分析材料的光谱信息，一直是科学家和消费者所期待的。由于线上药店和药品供应链的不断增加，假药甚至已逐渐威胁到了公共健康安全。而拉曼光谱可以为药物分类识别提供有价值的信息。据麦姆斯咨询报道，近日，韩国三星综合技术院（Samsung Advanced Institute of Technology）、忠南大学（Chungnam National University）、成均馆大学（Sungkyunkwan University）和韩国中央大学（Chung-Ang University）组成的科研团队在Nature Communications期刊上发表了以“Drug classification with a spectral barcode obtained with a smartphone Raman spectrometer”为主题的论文。三星综合技术院的Un Jeong Kim和Suyeon Lee为该论文的共同第一作者，通讯作者为三星综合技术院的Hyuck Choo。这项研究重点展示了基于智能手机的拉曼光谱仪，该设备足以用于药物分类。该拉曼光谱仪是由三星Galaxy Note 9智能手机图像传感器上的二维（2D）带通滤波器周期阵列与紧凑型外置拉曼模块组成。该图像传感器所捕获的拉曼强度图被定义为类似于传统条形码的拉曼光谱条形码，即能够进行定位、识别和/或跟踪功能的机器可读光学标签。研究中，利用卷积神经网络（CNN）对药物的11种主要成分进行分类，准确率高达99.0%。光谱条形码的优势在于：它可以识别药物的品牌名称和未知药物的主要成分。将光谱条形码与红绿蓝（RGB）成像系统所获信息相结合，或直接应用图像识别技术，这种基于材料固有特性的标签系统将促进基础研究的进步并有望获得更多商业机遇。图1为基于智能手机的拉曼光谱仪和光谱条形码示意图。光谱条形码即通过智能手机拉曼光谱仪获取的2D拉曼强度图，智能手机内嵌了用于分类的人工智能（AI）算法。拉曼信号由一个集成了785 nm激光二极管的紧凑型外置模块来产生和收集。小型化的外置拉曼模块安装于Galaxy Note 9的后置摄像头上。图1 基于智能手机的拉曼光谱仪和数据处理分析的示意图研究人员演示了使用智能手机拉曼光谱仪进行药物分类的实验。该研究选择了三种常见疾病（高血压、糖尿病和高脂血症）最常用的处方药和三种非处方药（维生素B6、维生素C和对乙酰氨基酚）来进行药物分类实验。图2显示了在高血压、糖尿病、高脂血症和其他非处方药中发现的11种主要成分的代表性光谱条形码。图2 11种主要药物成分的代表性光谱条形码图3呈现了基于光谱条形码技术的药物分类数据处理示意图。当与CNN相结合时，拉曼光谱可成为预测药物主要成分甚至药物品牌的强大工具。图3 光谱条形码编码及数据处理分析的示意图图4展现了用于对药物主要化学成分进行分类的混淆矩阵。混淆矩阵主要用于评估药物分类的准确性、比较药物实际类别，并利用分类算法预测药物类别。图4 54种药物主要成分分类的混淆矩阵有时可能需要识别同一药物组中药物的名称和品牌，这是因为不同药物品牌特定的添加剂或涂层会影响药物在体内的作用过程，例如吸收速度或过敏反应。图5显示了三种品牌二甲双胍药物（Diabex 1000mg、Dybis、Glu-M SR）的光谱条形码及其光谱。图5 具有相同主成分的药物的光谱条形码比较综上所述，该研究介绍了利用基于智能手机的拉曼光谱仪获得光谱条形码的构想和实验。与安装光栅和CCD的市售光谱仪相比，尽管由于带通滤波器阵列和CMOS图像传感器的固有特性，智能手机拉曼光谱仪仍获得了相对较低的光谱分辨率和信噪比（SNR）；但作为便携式光谱仪，其品质因数（Q因数）仍足够高，而且功耗低。只需要外部光源和收集光学元件就可以从药物样品中激发并收集其拉曼信号，无需额外将电路板连接到智能手机。这使得这款智能手机光谱仪更为紧凑（外置模块最小化），用途更广泛。在智能手机光谱仪中集成人工智能功能，可使开发的光谱仪功能更加强大。实验结果表明：（1）利用包含弱拉曼信号的光谱条形码进行药物分类，对药物主要成分识别和药物品牌识别的准确率分别为99.0%和79.5%。（2）通过结合CNN处理药物的RGB图像，可将药物品牌识别的准确率提高到83.2%。未来，通过减小通道（CH）尺寸到像素级并增加通道阵列密度，利用智能手机摄像头有望同时测量目标的光谱和形态信息，即实现高光谱成像。这将大大提高光谱仪的便携性和可用性，在智能手机领域开辟新的应用。这项研究获得了韩国国家研究基金（NRF-2021R1F1A1062182、NRF- 2020R1A6A1A03047771、NRF-2021R1A2C1010747）和韩国卫生福利部（HR21C0885）的资助和支持。论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-023-40925-3

作者: Sang-Joon Cho, Park Systems Corp.副总裁兼研发中心总监、Ilka M. Hermes, Park Systems Europe 首席科学家利用原子力显微镜进行的自动缺陷复检，通过纳米级的分辨率在三维空间中可视化缺陷。因此，纳米级成像设备是制造过程的一个重要组成部分，它被视为当今半导体行业中最理想的技术。结合原子力显微镜的三维无创成像，使用自动缺陷复查对缺陷进行精确检测和准确分类。 与时俱进的光刻工艺使得生产的半导体器件越来越微小化。器件尺寸一旦减小，晶圆衬底上的纳米级缺陷就限制了器件的性能使用。因此对于这些缺陷的检测和分类需要具有纳米级分辨率的表征技术。由于可见光的衍射极限，传统的自动光学检测（AOI）无法在该范围内达到足够的分辨率，进而损害定量成像和随后的缺陷分类。而原子力显微镜 (AFM) 自动缺陷复检 (ADR)技术则有效地解决了该问题。该技术利用 AFM 常用的纳米分辨率，能够在三维空间中可视化缺陷，大大减少了缺陷分类的不确定性。因此，ADR-AFM 成为了当今半导体行业缺陷复检最理想的技术。缺陷检查和复检由于摩尔定律，半导体器件变得越来越小，需要检查的缺陷（DOI）大小也在减小。DOI可能会降低半导体器件性能的缺陷，因此对工艺良率的管理非常重要。DOI尺寸的减小对缺陷分析来说是一个挑战。合适的表征技术必须能够在两位数或一位数纳米范围内以高横向分辨率和垂直分辨率对缺陷进行无创成像。一般来说，半导体行业的缺陷分析包含两个步骤。第一步：缺陷检测。利用吞吐量虽高但低分辨率的快速成像方法，如扫描表面检测系统（SSIS）或AOI。这些方法可以提供晶圆表面缺陷位置的坐标图。然而，由于分辨率较低，AOI和SSIS在表征纳米尺寸的DOI时提供的信息不足，接下来需要依赖高分辨率技术进行缺陷复检。第二步：缺陷复检。利用高分辨率显微镜方法，如透射电子显微镜(TEM)或扫描电子显微镜(SEM)或原子力显微镜（AFM）。通过使用缺陷检测的缺陷坐标图，对晶圆表面的较小区域进行成像，以解析DOI。利用AOI或SSIS的坐标图可以最大限度地减少检查的扫描区域，从而缩短缺陷复检的测量时间。众所周知，SEM和TEM的电子束可能会对晶圆造成损伤，而非接触测量模式的AFM则有效地避免了该影响。它不仅可以无创地扫描表面，还有高横向和垂直分辨率对缺陷进行成像。因此，原子力显微镜能提供可靠的缺陷定量所需的三维信息。原子力显微镜通过在悬臂末端使用纳米尺寸的针尖对表面进行机械扫描，AFM在传统成像方法中可达到最高的垂直分辨率。除接触模式外，AFM还可以启用动态测量模式，即悬臂在样品表面上方振荡。由此，振幅或频率的变化提供了有关样品形貌的信息。这种非接触AFM模式确保了以高横向和垂直分辨率对晶圆表面进行无创成像。随着自动化原子力显微镜的更新发展，原子力显微镜的应用越来越广泛，从学术研究扩展到了如硬盘制造和半导体技术等工业领域。该行业开始关注AFM的多功能性及其在三维无创表征纳米结构的能力。因此，AFM正发展成为用于缺陷分析的新一代在线测量解决方案。使用原子力显微镜自动缺陷复检AFM 缺陷复检技术的最大挑战之一是将缺陷坐标从 AOI 转移到 AFM。基于此，用户最初会在 AOI 和 AFM 之间的附加步骤中，手动在光学显微镜上手动标记缺陷位置，然后在 AFM 中搜索这些位置。然而，这个额外的步骤不仅非常耗时还大大降低了吞吐量。另外，使用 AFM 的自动缺陷复检需要从 AOI 数据中导入缺陷坐标。而缺陷坐标的导入需要准确对准晶圆及精减AOI 和 AFM 之间的载物台误差。位置精度比AOI 更高的光学分析工具（例如Candela）,可以有效减少中间校准步骤中的载物台误差。以下 ADR-AFM 测量包括在给定缺陷坐标处的大范围调查扫描、缺陷的高分辨率成像和缺陷分类。自动化的测量过程无需用户在场，吞吐量还增加了一个数量级。为了保持纳米级的针尖半径和连续扫描依旧保持高分辨率，ADR-AFM 采用非接触式动态成像模式。因此，ADR-AFM 可有效防止探针针尖磨损并确保对缺陷进行精确地定量复检。△图1：用AOI和ADR-AFM测定的缺陷尺寸的直接比较，见左侧表格。右侧显示了所有六种缺陷的相应AFM形貌扫描。突出的缺陷称为Bump，凹陷的缺陷称为Pit。AOI和ADR-AFM的比较图1比较了 AOI 和 ADR-AFM 在相同纳米级缺陷下所产生的不同缺陷复检结果。AOI 根据散射光的强度估计缺陷的大小，而 ADR-AFM 则通过机械直接扫描缺陷表面进行成像。除了横宽，ADR-AFM 还测量缺陷的高度或深度，从而可以区分凸出的“bump”和凹陷的“pit”缺陷。可视化的缺陷三维形状确保了缺陷分类的可靠性和精确性，而这些是AOI无法实现的。当对比分别利用 AOI 和 ADR-AFM 确定缺陷的大小时，我们发现通过 AOI 估计的值与通过 ADR-AFM 测量的缺陷大小存在很大差异。对于凸出的缺陷，AOI 始终将缺陷大小低估了一半以上。这种低估对于缺陷 4 尤其明显。在这里，AOI 给出的尺寸为 28 nm ，大约是 ADR-AFM 确定的 91 nm 尺寸的三分之一。在测量“pit”缺陷 5 和 6 时,我们观察到了 AOI 和 ADR-AFM 之间的最大偏差。AOI将尺寸在微米范围内的缺陷低估了两个数量级以上。上述比较清楚地表明，仅用AOI不足以进行缺陷的成像和分类。△图2：ADR-AFM 和 ADR-SEM 之间的比较，a) ADR-SEM 之前遗漏的凸出缺陷的 AFM 图像。ADR-SEM 扫描区域在 AFM 形貌扫描中显示为矩形。b) 低高度 (0.5 nm) 缺陷的成像，ADR-SEM 无法解析该缺陷。c) ADR-SEM 测量后晶圆表面上的电子束损伤示例，可见为缺陷周围的矩形区域。ADR-SEM和ADR-AFM的比较除了ADR-AFM， ADR-SEM 也可以进行高分辨率的缺陷复查。ADR-SEM根据AOI数据中的DOI坐标，通过SEM测量进行自动缺陷复检。在此期间，高能电子束扫描晶圆表面。虽然SEM提供了很高的横向分辨率，但它通常无法提供有关缺陷的定量高度信息。为了比较ADR-SEM和ADR-AFM的性能，首先需要通过ADR-SEM对晶圆的相同区域进行成像，然后通过ADR-AFM进行测量（图2）。AFM图像显示，ADR-SEM扫描的晶圆表面发生了变化，在图2a中，AFM形貌显示为矩形。由于ADR-AFM中ADR-SEM扫描区域的可视性，图2a表明ADR-SEM遗漏了一个突出的缺陷，该缺陷位于SEM扫描区域正上方。此外，ADR-AFM具有较高的垂直分辨率，其灵敏度足以检测高度低至0.5nm的表面缺陷。由于缺乏垂直分辨率，这些缺陷无法通过ADR-SEM成像（图2b）。此外，图2c通过总结高能电子束对样品表面造成的变化示例，突出了电子束对晶片造成损坏的风险。ADR-SEM扫描区域可以在ADR-AFM图像中识别为缺陷周围的矩形。相比之下，无创成像和高垂直分辨率使ADR-AFM非常适合作为缺陷复检的表征技术。结论随着现代技术不断创新，半导体器件尺寸不断减小，原子力显微镜作为一种高分辨率、无创的缺陷分析方法在半导体工业中的作用越来越明显。AFM自动化的测量简化并加快了之前AFM在缺陷表征方面低效的工作流程。AFM自动化方面的进展是引入ADR-AFM的基础。在ADR-AFM中，缺陷坐标可以从之前的AOI测量中导入，随后基于AFM的表征不需要用户在场。因此，ADR-AFM可作为缺陷复检的在线方法。特别是对于一位或两位级纳米范围内的缺陷尺寸，ADR-AFM补充了传统的AOI性能，AFM的高垂直分辨率有助于进行可靠的三维缺陷分类。非接触式测量模式确保了无创伤的表面表征，并有效防止AFM针尖磨损，从而确保在许多连续测量中能够依旧保持精准的高分辨率。

利用原子力显微镜进行的自动缺陷复检可以以纳米级的分辨率在三维空间中可视化缺陷，因此纳米级成像设备是制造过程的一个重要组成部分，它被视为半导体行业中的理想技术。结合原子力显微镜的三维无创成像，使用自动缺陷复查对缺陷进行检测和分类。伴随光刻工艺的不断进步，使生产更小的半导体器件成为可能。 随着器件尺寸的减小，晶圆衬底上的纳米级缺陷已经对器件的性能产生了限制。 因此对于这些缺陷的检测和分类需要具有纳米级分辨率的表征方法。 由于可见光的衍射极限，传统的自动光学检测（AOI）无法在该范围内达到足够的分辨率，这会损害定量成像和随后的缺陷分类。 另一方面，使用原子力显微镜 (AFM) 的自动缺陷复检 (ADR)技术以 AFM 常用的纳米分辨率能够在三维空间中可视化缺陷。 因此，ADR-AFM 减少了缺陷分类的不确定性，是半导体行业缺陷复检的理想技术。缺陷检查和复检随着半导体器件依靠摩尔定律变得越来越小，感兴趣的缺陷（DOI）的大小也在减小。DOI是可能降低半导体器件性能的缺陷，因此对工艺良率管理非常重要。DOI尺寸的减小对缺陷分析来说是一个挑战：合适的表征方法必须能够在两位数或一位数纳米范围内以高横向和垂直分辨率对缺陷进行无创成像。传统上，半导体行业的缺陷分析包括两个步骤。第一步称为缺陷检测，利用高吞吐量但低分辨率的快速成像方法，如扫描表面检测系统（SSIS）或AOI。这些方法可以提供晶圆表面缺陷位置的坐标图。然而，由于分辨率较低，AOI和SSIS在表征纳米尺寸的DOI时提供的信息不足，因此，在第二步中依赖高分辨率技术进行缺陷复检。对于第二步，高分辨率显微镜方法，如透射或扫描电子显微镜（TEM和SEM）或原子力显微镜（AFM），通过使用缺陷检测的缺陷坐标图，对晶圆表面的较小区域进行成像，以解析DOI。利用AOI或SSIS的坐标图可以最大限度地减少感兴趣的扫描区域，从而缩短缺陷复检的测量时间。众所周知，SEM和TEM的电子束可能会对晶圆造成损伤，所以更佳的技术选择应不能对晶圆产生影响。那么选择采用非接触测量模式的AFM可以无创地扫描表面。不仅有高横向分辨率，AFM还能够以高垂直分辨率对缺陷进行成像。因此，原子力显微镜提供了可靠的缺陷定量所需的三维信息。原子力显微镜通过在悬臂末端使用纳米尺寸的针尖对表面进行机械扫描，AFM在传统成像方法中实现了最高的垂直分辨率。除了接触模式外，AFM还可以在动态测量模式下工作，即悬臂在样品表面上方振荡。在这里，振幅或频率的变化提供了有关样品形貌的信息。这种非接触AFM模式确保了以高横向和垂直分辨率对晶圆表面进行无创成像。由于自动化原子力显微镜的最新发展，原子力显微镜的应用从学术研究扩展到了如硬盘制造和半导体技术等工业领域。该行业开始关注AFM的多功能性及其在三维无创表征纳米结构的能力。因此，AFM正在发展成为用于缺陷分析的下一代在线测量解决方案。使用原子力显微镜自动缺陷复检基于 AFM 的缺陷复检技术的最大挑战之一是将缺陷坐标从 AOI 转移到 AFM。最初，用户在 AOI 和 AFM 之间的附加步骤中在光学显微镜上手动标记缺陷位置，然后在 AFM 中搜索这些位置。然而，这个额外的步骤非常耗时并且显着降低了吞吐量。另一方面，使用 AFM 的自动缺陷复检从 AOI 数据中导入缺陷坐标。缺陷坐标的导入需要准确对准晶圆以及补偿 AOI 和 AFM 之间的载物台误差。具有比 AOI 更高位置精度的光学分析工具（例如Candela）,可以减少快速中间校准步骤中的载物台误差。以下 ADR-AFM 测量包括在给定缺陷坐标处的大范围调查扫描、缺陷的高分辨率成像和缺陷分类。由于自动化，测量过程中用户不必在场，吞吐量增加了一个数量级。为了保持纳米级的针尖半径，使多次后续扫描依旧保持高分辨率，ADR-AFM 采用非接触式动态成像模式。因此，ADR-AFM 可防止探针针尖磨损并确保对缺陷进行精确地定量复检。图1：用AOI和ADR-AFM测定的缺陷尺寸的直接比较，见左侧表格。右侧显示了所有六种缺陷的相应AFM形貌扫描。突出的缺陷称为Bump，凹陷的缺陷称为Pit。AOI和ADR-AFM的比较图1比较了 AOI 和 ADR-AFM 对相同纳米级缺陷的缺陷复检结果。AOI 根据散射光的强度估计缺陷的大小，而 ADR-AFM 通过机械扫描直接缺陷表面进行成像：除了横向尺寸外，ADR-AFM 还测量缺陷的高度或深度，从而可以区分凸出的“bump”和凹陷的“pit”缺陷。 缺陷三维形状的可视化确保了可靠的缺陷分类，这是通过 AOI 无法实现的。当比较利用 AOI 和 ADR-AFM 确定缺陷的大小时，发现通过 AOI 估计的值与通过 ADR-AFM 测量的缺陷大小存在很大差异。对于凸出的缺陷，AOI 始终将缺陷大小低估了一半以上。 这种低估对于缺陷 4 尤其明显。在这里，AOI 给出的尺寸为 28 nm ，大约是 ADR-AFM 确定的尺寸为 91 nm 的三分之一。 然而，在测量“pit”缺陷 5 和 6 时,观察到了 AOI 和 ADR-AFM 之间的最大偏差。 AOI将尺寸在微米范围内的缺陷低估了两个数量级以上。 用 AOI 和 ADR-AFM 确定的缺陷大小的比较清楚地表明，仅 AOI不足以进行缺陷的成像和分类。图 2：ADR-AFM 和 ADR-SEM 之间的比较，a) ADR-SEM 之前遗漏的凸出缺陷的 AFM 图像。 ADR-SEM 扫描区域在 AFM 形貌扫描中显示为矩形。 b) 低高度 (0.5 nm) 缺陷的成像，ADR-SEM 无法解析该缺陷。 c) ADR-SEM 测量后晶圆表面上的电子束损伤示例，可见为缺陷周围的矩形区域。ADR-SEM和ADR-AFM的比较除了ADR-AFM，还可以使用 ADR-SEM 进行高分辨率缺陷复查。ADR-SEM根据AOI数据中的DOI坐标，通过SEM测量进行自动缺陷复检，在此期间，高能电子束扫描晶圆表面。虽然SEM提供了很高的横向分辨率，但它通常无法提供有关缺陷的定量高度信息。为了比较ADR-SEM和ADR-AFM的性能，首先通过ADR-SEM对晶圆的相同区域进行成像，然后进行ADR-AFM测量（图2）。AFM图像显示，ADR-SEM扫描位置的晶圆表面发生了变化，在图2a中，AFM形貌显示为矩形。由于ADR-AFM中ADR-SEM扫描区域的可见性，图2a说明ADR-SEM遗漏了一个突出的缺陷，该缺陷位于SEM扫描区域正上方。此外，ADR-AFM具有较高的垂直分辨率，其灵敏度足以检测高度低至0.5nm的表面缺陷。由于缺乏垂直分辨率，这些缺陷无法通过ADR-SEM成像（图2b）。此外，图2c通过总结高能电子束对样品表面造成的变化示例，突出了电子束对晶片造成损坏的风险。ADR-SEM扫描区域可以在ADR-AFM图像中识别为缺陷周围的矩形。相比之下，无创成像和高垂直分辨率使ADR-AFM非常适合作为缺陷复检的表征技术。结论随着现代技术中半导体器件尺寸的不断减小，原子力显微镜作为一种高分辨率、无创的缺陷分析方法在半导体工业中的作用越来越明显。AFM测量的自动化简化并加快了之前AFM在缺陷表征方面低效的工作流程。AFM自动化方面的进展是引入ADR-AFM的基础，在ADR-AFM中，缺陷坐标可以从之前的AOI测量中导入，随后基于AFM的表征不需要用户在场。因此，ADR-AFM可作为缺陷复检的在线方法。特别是对于一位或两位级纳米范围内的缺陷尺寸，ADR-AFM补充了传统的AOI，AFM的高垂直分辨率有助于可靠的三维缺陷分类。非接触式测量模式确保了无创伤表面表征，并防止AFM针尖磨损，从而确保在许多连续测量中能够维持高分辨率。作者:Sang-Joon Cho, Vice President and director of R&D Center, Park Systems Corp.Ilka M. Hermes, Principal Scientist, Park Systems Europe.

中国科学院安徽光学精密机械研究所承担的科技项目“浮标式多参数水质自动监测系统研制及水华预警系统研究”近日通过安徽省科技厅组织的专家验收。该项目应用叶绿素a荧光光谱特征分析原理，研制了拥有自主知识产权的水体藻类快速监测仪系统，可实现藻类浓度的原位实时分类测量，可应用于水华和赤潮的预警。　　项目负责人、安光所环境光学研究中心副主任张玉钧介绍说，由于工业污染等因素，近年来我国大型的湖泊与水库富营养化日益严重，水华持续高频次发生。该项目针对水体富营养化连续监测及蓝藻水华预警的需求，研制了浮标式多参数水质自动监测及水华预警系统，可实现水体藻类浓度及相关水质参数的连续自动监测和蓝藻水华的短期预测。　　湖泊浮标作为水质多参数传感器的平台，实现了湖泊水质的自动、在线、连续监测。它具有机动灵活、实时、准确度高、测量参数多、代表性好、全天候、动态、连续测量等优点。即使在恶劣环境，在其他现场监测手段都难以或无法实施监测的时候，湖泊浮标仍能有效工作，是世界各国对湖泊和水库水质监测的发展趋势。　　张玉钧说，项目研制的水质监测系统自2009年8月开始在巢湖进行示范运行。目前系统已正常运行两年，成功实现了巢湖夏秋水质参数及藻类连续在线监测和水华预警。项目的研究成果对及时、准确地掌握我国湖库水环境变化信息，增强水华灾害预测能力，保障饮用水安全，降低水华灾害造成的损失具有重要的理论意义及实用价值，并能够为各级环境管理部门进行湖库水环境资源综合管理，制定保护水环境的重大决策和长远规划提供及时、准确、可靠的监测数据和技术支撑。

近年来，随着全球新能源电动汽车的快速发展，锂电池的消耗量也迅速增加，镍、钴和稀有金属等原材料作为制造电池的常用材料，其需求量也骤然激增。面对与日俱增的需求和全球供应链的紧张，许多国家出现了原材料短缺的问题，废旧锂电池回收是获取原材料的重要来源之一。回收锂电池行业虽然热门，但是它的“水也很深"，想要赚大钱不仅要有专业的回收设备，还要懂得行内话，了解锂电回收的“行话"，还能让你判断对方在圈内的“道行"。手持材料分析光谱仪|怎么区分锂电池分类的成分-1、按正极材料分：“铁锂"：即磷酸铁锂电池；“钴锂"：即钴酸锂电池；“锰锂"：即锰酸锂电池；“三元"：即三元锂电池；手持材料分析光谱仪|怎么区分锂电池分类的成分-2、按产品形态分：“铝壳"：即方形锂电池“钢壳"：即圆柱锂电池；“聚合物/铝塑膜"：即软包锂电池。手持材料分析光谱仪|怎么区分锂电池分类的成分-3、按用途分：消费类锂电池；动力锂电池；储能锂电池。可以为锂电回收行业提供系统的解决方案，为了帮助刚入行或者想要入行的客户快速了解锂电回收行业， 不同类型的锂电池价格可是天差地别，区分锂电池的种类，来给废料定价，是达到现场结算的基础；快速收货，以免上当，是回收的目的！千万别把铁锂的当成三元的带回家！手持光谱仪正极片及粉中镍（Ni）、钴（Co）、锰（Mn）等元素的成分检测；废旧电池负极材料铜箔中铜（Cu）含量的检测、电池金属外壳及粉料中成分检测；可以对大量废旧电池进行现场检测和快速分类；数秒便可判断出废旧电池的型号和成分含量；为购销双方在交易时，作出迅速判断提供必要的信息依据林巴斯合金分析仪是一种XRF光谱分析技术，可用于确定物质里的特定元素，同时将其量化。在这个飞速发展的时代，无论是什么行业，对于效率的要求就非常高了。　　SciAps手持合金分析仪之所以被各个厂家和企业青睐，SciAps手持式合金分析仪设备耗电量低，适合野外检测，避测过程中电量不足导致实验中断的现象发生，弥补了大多数合金分析仪续航时间短这一共性缺陷。SciAps手持式合金分析仪重量仅有1.54公斤，这一特性也让它在野外检测工作中奠更受欢迎。

被晒化的大地，被烘懒的万物，被汗水侵蚀的燥热......在烈日高悬的夏日，谁不想听见一声冰镇西瓜裂开的清脆，让清凉香甜的瓜瓤锁住一整个夏天的炙热。作为夏日最解暑的水果，西瓜集万千宠爱于一身，也受到了霜霉病的青睐。霜霉病菌会在潮湿的环境中迅速繁殖，尤其是在温暖的夏季。这种病害会对西瓜植株造成严重的危害，从而影响果实的品质和口感。在佛罗里达州的西瓜产量受到霜霉病的严重影响后，为了有效防治西瓜霜霉病，佛罗里达大学的研究团队进行了相关研究。利用航空、地面遥感和机器学习进行西瓜霜霉病严重程度的识别和分类佛罗里达州的西瓜产量受到包括霜霉病（DM）在内的各种病害的不利影响。准确的病害识别对于实施及时有效的管理策略至关重要。遥感工具，例如无人机（UAV）和高光谱成像，已被用于作物病害检测。先前的研究已成功利用遥感和机器学习（ML）对鳄梨和番茄等其他作物进行了病害检测。但是，关于使用遥感检测西瓜病害的研究有限。这项研究的目标是利用机器学习模型和光谱植被指数（VI）来检测和分类西瓜中霜霉病的不同严重程度。在这项研究中，来自佛罗里达大学的研究团队通过Resonon Pika L室内平台系统（5个病害阶段：低、中（1和2水平）、高和非常高）及野外机载系统（2个阶段：低和高）分别测量了西瓜健康叶片和DM感染叶片的高光谱图像，选择感兴趣区域（ROI），将各种植被指数（VI）作为识别病害阶段的指标。利用多层感知器（MLP）和决策树（DT）两种分类模型来区分健康和DM感染植物。使用MLP来选择能够识别DM及其病害程度的最佳VI。（A）健康西瓜叶片和不同严重程度阶段的受DM感染的叶片（作为示例）：（B）低（该图像包括感兴趣区域的示例）；（C）中；（D）高。（E）Pika L高光谱相机在实验室中收集高光谱数据。田间DM严重程度阶段：（A）低；（B）高；（C）基于无人机的高光谱成像系统；（D）校准防水布。【结果】（A）5个病害严重程度（DS）阶段西瓜叶片的光谱反射特征（在实验室收集）；（B）健康（H）和五个DS阶段西瓜叶片的相关系数。MLP和DT方法在实验室中区分健康（H）和西瓜DM几个DS阶段的分类结果。（A）田间收集高光谱图像的光谱反射特征；（B）健康、低和高霜霉病严重程度阶段西瓜植株的相关系数。MLP和DT方法检测田间西瓜感病植株与健康植株的分类结果。【结论】所选的最佳光谱VI对不同严重程度霜霉病的检测和识别具有较高的特异性和敏感性。由于叶片组成的微小变化（与健康植物相比），低DS阶段获得了较低的分类结果。MLP方法在高和非常高DS阶段（87-90%）获得了最高的分类结果，而DT方法在所有DS阶段获得了较低的分类结果（与MLP相比）。一些VI可用于DS阶段病害检测和分类。利用高光谱成像识别最重要的VI来检测和识别多个DS阶段将进一步增强病害检测的理解和特异性。未来的工作包括开发一种简单且廉价的基于无人机的传感器，该传感器基于之前的研究和开发，仅测量窄波段的光谱反射率（例如定制的多光谱相机），以特定波长为中心，用于田间DM早期检测。

历时近3年，完成“看见并定位”气体泄漏的创新之举，丰富安全预警监测手段… … 在前不久落幕的全国大学生课外学术科技作品“挑战杯”上，由南京大学电子科学与工程学院教授曹汛带领的科研团队，凭借项目“化工气体泄漏智能眼——光谱视频相机及预警系统”荣获主体赛道一等奖。指导老师曹汛年轻有为，他不仅是最年轻的国家科技三大奖一等奖完成人之一、“80后”国家重大仪器项目负责人，还是今年“中国青年五四奖章”获得者。“从实验室阶段的技术路径调研、原理验证与光学系统搭建，到样机阶段设计完善硬件、进行算法研发，最后对系统进行测试与优化，历时近3年。最终，在曹汛老师的悉心指导下，团队成员们攻坚克难，完成了‘看见并定位’气体泄漏的创新之举。”信息与通信工程专业博一学生周凯来是南大计算成像实验室成员之一，从研究生阶段便跟着曹汛从事光谱成像领域的科学研究。“永远保持兴趣和热爱，凡事只要热爱，就不会觉得太苦闷。”这是曹汛对学生最常说的话。也正是凭着自己对科研的热爱，为了攻克动态光谱成像“卡脖子”难题，他甘坐“冷板凳”，始终保持专注，钻研处于空白地带的动态高光谱成像技术，推动光谱成像由“静”至“动”跨越，引领动态高光谱成像国际科技前沿。这项研究成果不仅得到诺贝尔奖得主的积极关注和引用，还被多个国际权威机构评价为该领域数十年以来的“革命性进展”。对于普通大众来说，动态光谱成像是个完全陌生的新名词，然而在化工企业领域，这项技术却扮演着化工安全监测“智能眼”的重要角色。气体泄漏是化工企业火灾爆炸事故的基本原因之一，传统监测技术存在易受环境影响、监测范围小、报警滞后等问题，新兴的光谱视频监测技术也面临着被国外所垄断的困境。气体监测最大的困难在于要监测的泄漏气体看不见、摸不着，形状在不断变化，也没有清晰的边界和颜色特征，所以比传统目标的监测难度大大增加。“经过不断试验打磨，我们针对常见的化工泄漏气体，专门设计了光谱智能预警监控系统，实现气体泄漏的快速感知、实时监测与及时预警，优先防范和化解化工生产和环境污染的重大危险源。”在很长一段时间里，曹汛和团队成员马不停蹄，跑遍了全国上百个化工生产园区，“目前该系统已成功应用于全国10余个省市的大型化工园区和重点企业，大大降低了各类化工安全生产重大事故的发生。”在课题组成员眼里，曹汛是他们的“科研领路人”，而在曹汛的科研探索道路上，也有一位令他印象深刻的“人生导师”——南大校友、“两弹一星”元勋程开甲院士。“作为南京大学的一名教师，程院士第一次踏入罗布泊后，把一生中最好的20多年时光献给了茫茫戈壁，为科研倾注了全部的心血和才智。如何做一个纯粹的青年科技工作者，在所在领域作出成绩，程院士就是最好的榜样。”曹汛说，除了科研，他最喜欢做的事便是和学生们一起，未来还将带领他们将个人发展与国家需求相结合，在科研领域继续“追光之旅”。

水稻作为一种常见的粮食作物，在中国有着悠久的种植历史，种植地在南北方皆有分布。为了在有限的耕地上养活日益增长的人口，科学家们一直在不断探索，减少病害，提高稻米产量。稻瘟病被称为“水稻癌症”，广泛分布于世界各稻区，而且有可能发病于水稻的各生育期，是一种毁灭性的真菌病害，全球每年因稻瘟病造成的产量损失达数千万吨，威胁着全球的粮食安全。江苏省农业生产条件得天独厚,素有“鱼米之乡”的美誉，作为我国水稻种植大省，早在古代就流传着“苏湖熟，天下足”的谚语，现如今也是我国南方最大的粳稻生产省份。来自南京农业大学的一组研究团队，在2018-2021年在江苏省对稻瘟病的检测展开了相关研究。稻瘟病（RB，由稻瘟病原菌引起）是全球水稻生产中最具破坏性的疾病，其可造成重大产量损失，并日益威胁着全球粮食安全，且这一问题在2公顷的亚洲小农系统中更加严重。据统计，稻瘟病侵染每年引起的水稻产量损失能够养活全球6000万人。因此，用通用指标准确检测稻瘟病的发生对于早期病害预防和蔓延控制至关重要，但迄今尚未得到解决，且改善这种病害的早期预警在大多数亚洲小农户田块的可行性和准确性仍未得到充分实现。现有的检测RB发生的方法主要依赖于经验丰富的专业人员的目视检查，这需要较高的时间和劳动成本。最近，已证明反射光谱在揭示多空间尺度上由病原体侵染引起的复杂生理和光谱变化方面，以及在早期阶段检测症状方面具有巨大潜力，然而，是否可以开发一种多空间尺度上RB检测的通用方法仍然知之甚少，利用卫星图像揭示小农户田块稻瘟病扩散潜在热点的研究报道有限。且现存的病害检测模型大多忽略了空间相关性，在表征病原体侵染的时间动态方面缺少合理性。基于此，在本研究中，来自南京农业大学的一组研究团队在2018-2021年以中国东部的江苏省3个地点（以水稻和冬小麦轮作种植为特征的农业平原地区）为例，进行了7个实验，开展室内接种侵染试验、田间自然侵染试验、及实地调查测量，使用ASD FieldSpec 4 Hi-Res光谱仪测量感染及健康样品叶片和冠层的光谱反射率。基于实测的高光谱数据和哨兵-2图像数据，结合线性判别分析（LDA）、简单线性回归及热点分析，确定两年（2018年和2019年）中单波段对健康和感染叶片的可分性、构建稻瘟病敏感植被指数（RIBI）、建立回归模型以评估RIBI在不同尺度对稻瘟病发生的识别精度和对病情指数（DI）的估算能力、及进行RB的时空动态监测。研究区和采样位置；彩色方块表示采样点的位置；彩色圆点表示现场采样点本研究方法流程图水稻叶片(A)和冠层(B)反射率对病原菌侵染的响应。(A)表示接种后不同天数收集的健康叶片和RB感染叶片的平均反射率（DAIs），(B)在400-2400nm范围内显示水稻近冠层反射率【结果】 在近地冠层尺度上RIBI（A：RIBInir，B：RIBIred）与DI之间的关系散点图 (A) 基于哨兵-2A数据的健康水稻和具有不同病害指数（DI）的感染植株的冠层光谱特征。(B)DI与RIBInir（来自哨兵-2A的664.6 nm、782.8 nm和1614 nm波段）的关系散点图。2020年不同天数（DOY）受侵染（橙色）和健康（绿色）水稻植株之间的RIBInir（a，c）和NDVI（b，d）的雨云图，位于两个地点（第一行：Tangcao，第二行：Taiping）。基于哨兵-2A卫星图像检测到的小农户田块潜在的RB扩散趋势的热点图【结论】本研究构建了两种RIBI，即RIBInir =（R753-R1102）/（R665+R1102）和RIBIred =（R753-R1102）/（R665+R1102），用于健康和受感染叶片的分类和疾病指数的冠层尺度量化。叶片尺度测量结果表明，在2018年、2019年及2020年田间条件下，RIBInir和RIBIred在温室条件下对感染和健康样本分类的总体准确性较高(2018：RIBInir: 81.41% RIBIred:84.62%，2019：RIBInir:81.30% RIBIred:90.37%，2020：RIBInir:86.36% RIBIred:89.39%)。RIBIred对两年内RB发生和RB感染发作的检测具有较高的敏感性和特异性。此外，在多尺度评估了DI-RIBInir关系。与传统的VIs（近地：R20.47，卫星：R20.54）相比，所提出的RIBInir与地面光谱（R2=0.73）和哨兵-2A图像（R2=0.78）的DI的相关性更显著，更强的DI-RIBInir关系归因于使用了两个近红外（NIR）波段，这有助于增强由病原体侵染诱导的NIR区域的独特光谱响应，与广泛研究的可见区域相反。多时间分析结果表明，卫星衍生的RIBInir（R2=0.78）与DI的相关性始终强于传统VIs（R20.54），并成功捕获RB侵染和恢复的时间动态。另外，RIBInir和热点分析的结合成功地捕捉到了小农户田块潜在的稻瘟病扩散的田内热点。总之，本研究扩展了叶片对RB的光谱响应，为星载探测RB的发生提供了有希望的结果。且这些结果支持使用RIBInir和公开可获得的卫星图像来跟踪区域病原体侵染情况，并促进亚洲小农农场关于病害控制和干预的决策，为量化野外病害发生和检测潜在热点提供新的机遇。

2013年9月23日，&ldquo 近红外光谱应用新进展&rdquo 专场研讨会如期召开。闵顺耕教授做题为《从NIR 2013看近红外光谱技术发展动态》的综述性报告，报告中介绍了NIR 2013的概况以及会上所展现出来的近红外光谱新技术。中国近红外光谱专家一行（第二排左二为闵顺耕教授）NIR 2013概况 　　 NIR 2013 于2013年6月2-7日在法国召开，各领域的专家学者500余人汇集一堂，共同探讨近红外光谱分析技术在食品、农业、环境、医药以及其他产业的应用。NIR 2013聚焦于近红外光谱技术在土壤、生物医学领域的应用，以及在生态、考古、工业等领域的特殊应用。全球主要的近红外仪器与软件供应商都参加了此次会议。 而且，就像上文所说，中国近红外光谱专家一行众人也参加了此次会议。　　NIR 2013上进行的报告以及交流的海报近400篇，其中，食品领域所占比例最大。　　NIR 2013上关于近红外成像方面的报告共有10多篇，其中，农产品质量安全领域的研究最多。　　近红外新技术新仪器新方法　　散射-吸收光谱新装置　　传统的近红外光谱仪通常测定的是总漫反射强度，包括了化学成分的吸收和物质对光的反射两部分。而这一新装置将样品放置在两个积分球之间，利用两个积分球分别测定漫反射光谱和透射光谱，漫反射光谱与样品的组织结构、物性有关，透射光谱与样品的组成(浓度)有关。　　时间/空间分辨近红外光谱应用　　而能够分别测定光子吸收强度和光子散射强度的两种独立信息的光谱仪器还有另外一种类型，即时间/空间分辨漫反射光谱仪。对于浑浊样品，在其不同位置进行光谱检测，因为光在样品中传输的距离不同、光传输到不同位置的时间也不一样，通常是纳秒或皮秒级，即形成了时间/空间分辨近红外光谱。　　时间分辨近红外光谱仪器的研制已有10多年的历史，但是具体的物质测试应用则是近年来开展的。目前，光源和检测器的光谱范围扩大是此类仪器研发的发展方向。　　散射介质中的气体吸收光谱　　NIR2013上展出的近红外气体分析仪器至少有4种，其中一个是利用770nm、980nm两种波长，15米光程测定气体中甲烷、水、氧气三种成分的含量，该仪器主要用于天然气和环境监测中。近红外在气体检测中的应用值得重视。　　漫反射成像技术　　传统的漫反射成像，由于光的漫反射使得光斑变大，空间分辨率下降。现在的检测技术利用一些手段使得检测集中在照射区，照射区之外的漫反射不进行测定。目前，已有的手段包括通过光纤定位检测或利用不同波长的光成像，再通过软件进行重构，及通过硬件、软件两方面技术实现了高分辨成像。　　闵顺耕教授也介绍了近红外技术发展趋势，主要包括近红外成像技术、仪器微型化技术、近红外时间/空间分辨光谱技术、化学计量学方法与数据利用、近红外在线分析、食品品质与安全领域等。撰稿人：刘丰秋

由中国分析测试协会和中关村材料试验技术联盟发布的团体标准《质谱仪器分类与代码》于于2024年1月5日发布，标准将于4月5日开始实施。　　质谱仪器作为质谱技术作为一种高灵敏、高分辨的分析技术，越来越受到关注和重视，其在食品、环境、制药、医疗以及学术研究等行业的应用也日益广泛。而在中国质谱界，对于日渐丰富的质谱仪器品类，如何更好的分类质谱仪器势在必行，于是本标准也在业内专家大力支持下应运而生。　　《质谱仪器分类与代码》标准的分类原是按仪器结构和原理对质谱仪器进行分类，具体按照联用技术、离子化技术、质量分析器三个维度划分。分类方法采用分面分类法，包括按照联用技术划分、按照离子化技术划分、按照质量分析器类型划分。　　分类方法　　采用分面分类法，按“分面—亚面—类目”建立类表结构体系。根据质谱仪器的结构组成分为三个分面，每一分面根据对应的原理逐次分为若干亚面或若干类目。　　分面一：按照联用技术划分　　根据质谱仪器联用技术分为直接离子化分析、色谱联用以及常用非色谱联用三个亚面。根据不同的色谱类型分为液相色谱、气相色谱、离子色谱、薄层色谱、超临界流体色谱、毛细管电泳 6 个类目 各类目再根据该色谱原理不同，再逐一划分。常用非色谱联用分为热解吸、流式细胞术、激光烧蚀 3 个类目。　　1) 直接离子化分析 　　2) 色谱联用划分为：　　a) 液相色谱包括：　　—液相色谱 　　—高效液相色谱 　　—超高效液相色谱 　　—多维液相色谱 　　b) 气相色谱包括：　　—气相色谱 　　—全二维气相色谱 　　c) 离子色谱 　　d) 超临界流体色谱 　　e) 薄层色谱 　　f) 毛细管电泳 　　3) 常见非色谱联用划分为：　　a) 热解吸 　　b) 流式细胞术 　　c) 激光烧蚀。　　4) 其他。　　分面二：按照离子化技术划分　　根据离子化原理不同，对常用的离子化技术进行分类。分为轰击离子化、电喷雾离子化、化学离子化、致离子化、放电离子化、热离子化、场致离子化七个亚面。各亚面根据该种离子化原理是否有不同细分，再逐一划分若干类目。　　1)轰击离子化包括：　　a) 电子轰击离子化 　　10T/CAIA/YQ 008—2024/T/CSTM 01082—2024　　b) 快速原子轰击离子化 　　c) 二次离子化 　　2) 电喷雾离子化包括：　　a) 电喷雾离子化 　　b) 解吸附电喷雾离子化 　　c) 纳升电喷雾离子化 　　d) 脉冲直流电喷雾离子化 　　e) 电喷雾萃取离子化 　　f) 电喷雾辅助激光解吸离子化 　　g) 极性反转电喷雾离子化 　　3) 化学离子化包括：　　a) 化学离子化 　　b) 大气压化学离子化 　　c) 质子转移反应 　　4) 光致离子化包括：　　a) 基质辅助激光解吸离子化 　　b) 单光子离子化 　　c) 多光子离子化 　　d) 激光解吸离子化 　　5) 放电离子化包括：　　a) 介质阻挡放电离子化 　　b) 辉光放电离子化 　　c) 低温等离子体离子化 　　d) 电晕放电离子化 　　e) 解吸电晕束离子化 　　f) 火花放电离子化 　　g) 电感耦合等离子体离子化 　　6) 热离子化 　　7) 场致离子化包括：　　a) 场解吸离子化 　　b) 场离子化 　　8) 其他。　　分面三：按照质量分析器类型划分　　根据质谱仪器的主质量分析器(输出最终分析结果的质量分析器)的不同原理，划分为五个亚面，分别为四极杆质量分析器、飞行时间质量分析器、离子阱质量分析器、磁质量分析器、傅里叶变换质量分析器。各亚面根据该种质量分析器原理不同，再逐一划分若干类目。　　1) 四极杆质量分析器 　　2) 飞行时间质量分析器包括：　　a) 直线飞行时间质量分析器 　　b) 单次反射飞行时间质量分析器 　　c) 多次反射飞行时间质量分析器 　　3) 离子阱质量分析器包括：　　11T/CAIA/YQ 008—2024/T/CSTM 01082—2024　　a) 二维离子阱质量分析器 　　b) 三维离子阱质量分析器 　　4) 磁质量分析器包括：　　a) 单聚焦质量分析器 　　b) 双聚焦质量分析器 　　5) 傅里叶变换质量分析器包括：　　a) 静电阱质量分析器 　　b) 离子回旋共振质量分析器 　　6) 其他。　　本文件起草单位：广东省麦思科学仪器创新研究院、广州禾信仪器股份有限公司、暨南大学、宁波大学、中国计量科学研究院、中国广州分析测试中心、赛默飞世尔科技(中国)有限公司、杭州谱育科技发展有限公司、宁波华仪宁创智能科技有限公司、常州磐诺仪器有限公司、中国科学院苏州生物医学工程技术研究所、上海质谱仪器工程技术研究中心、北京东西分析仪器有限公司、江苏天瑞仪器股份有限公司、钢研纳克检测技术股份有限公司、苏州安益谱精密仪器有限公司、北京清谱科技有限公司、山东英盛生物技术有限公司、安捷伦科技(中国)有限公司、珀金埃尔默企业管理(上海)有限公司、岛津企业管理(中国)有限公司、西北核技术研究院。本文件主要起草人：朱芷欣、刘丹、周振、黄正旭、罗德耀、周志恒、丁传凡、丁力、黄泽建、陈江韩、徐牛生、俞晓峰、姚继军、闻路红、周向东、程文播、王世立、韩娜、刘召贵、沈学静、张小华、高俊海、景叶松、朱颖新、王海鉴、朱敏、潘晨松、洪义、李磊、陈政阁、黎彦、刘虎威、李志明、沈小攀。附件：TCAIAYQ 008—2024TCSTM 01082—2024《质谱仪器分类与代码》.pdf

近期，全国疫情卷土重来，确诊数字大幅增长，部分城市学校停课、企事业单位停摆，疫情对经济生活的影响再度显现，科学仪器行业也再次面临新冠疫情带来的冲击。疫情之下，我们看到了特殊时期仪器同行们的守望互助，以及抗疫路上科学仪器人的最美“逆行”...... 对此，仪器信息网特别开展了“2022年仪器圈抗击新冠疫情纪实”专题活动，广泛征集科学仪器企业在本轮抗击疫情中的突出事迹，展示弘扬仪器圈英勇抗击疫情的事迹与精神。本期，让我们一起来看一下，珀金埃尔默的抗疫纪实。2022年初，新冠变异毒株奥密克戎席卷而来，它所引发的新一轮疫情传播速度快、传染性强，致使多地陷入紧急防控状态。3月，吉林、深圳、上海等地更是先后进入封控管理… … 一场艰巨的抗疫狙击战迅速打响。医护工作者逆行而上，白衣为甲，用行动诠释着医者的责任与担当；无数志愿者挺身而出，不计得失，为居民奔走忙碌。在珀金埃尔默，也有这样一群最可爱的人，他们用实实在在的行动诠释着使命和担当。正面阻击奥密克戎，与白衣天使并肩作战2月22日，武汉报告多例本土阳性感染病例，经鉴定为奥密克戎变异株，疫情防控警报再次拉响。在精准防控的基础上，武汉提出对某些重点区域开展全员核酸检测，位于武汉市的11家城市检测基地全线参与核酸筛查，这11家基地有6家采用了珀金埃尔默的全自动高通量新冠病毒核酸检测系统Explorer G3。时间紧，任务重，珀金埃尔默武汉同事第一时间与用户进行对接，为了保障检测工作的顺利开展， 4名工程师提前奔赴武汉，对设备进行细致维护，帮助用户熟悉标准操作规范。核酸筛查过程从2月22日持续到3月13日，这段时间珀金埃尔默的工程师与白衣天使们并肩作战，夜以继日，全力保障武汉大筛查的通量和质量。Explorer G3自动化系统也再次展现强大实力，在两轮大筛查工作中，检测量高达60万余人次，以自动化、高通量的先进技术，为用户真真切切地解决了筛查通量压力和人员配置压力。科学研究不能停，仪器服务不停摆在珀金埃尔默，服务工程师就是这样一群“钢铁侠”般的存在，他们常常全天24小时在线，不是奔走在客户现场，就是在远程解答客户咨询，凭借精湛的技术，为客户排忧解难。进入3月，上海的疫情防控日趋严峻，不断有园区被封闭管控。位于漕河泾的一家医疗器械研发中心实验室是珀金埃尔默的客户。由于疫情管控，客户所在园区接到通知将于4月1日开始封闭，人员只进不出。客户当时正处于某认证项目的关键节点，但科学家被隔离无法进行现场实验，珀金埃尔默工程师接到客户需求后，携带生活物资，于3月30日紧急抵达实验室，在闭园期间坚守实验室，帮助客户执行实验。疫情管控下，实验室生活条件更为艰苦，工程师克服种种不便，坚守岗位，帮助客户确保实验数据完整。“急客户所急，想客户所想”，这不是一句口号，而是珀金工程师们实实在在的行动，像这样的例子还有很多：• 3月中旬，珀金埃尔默工程师奔赴某知名跨国药企张江研发中心，为避免居住小区随时被隔离的风险，工程师连续驻扎客户现场30多天，以确保生产设施正常运行。• 3月29日，全球领先透析药物公司气体告急，珀金埃尔默工程师紧急调配资源，3小时内帮助客户解决气体供应问题。• 3月23日，江西某医药化工客户出现仪器故障，由于疫情原因，工程师被封控在家无法上门，他立刻与客户联系，通过网络远程指导客户进行故障排除，并将录制好的视频以及详细的故障排除作业指导书第一时间提供给客户，以最快的速度帮助客户解决了问题。勠力同心，全力以赴保供货自3月初上海疫情开始以来，试剂、耗材等产品的进口清关和国内物流遇到了很大的压力。珀金埃尔默生命科学业务有不少客户是CRO企业，项目持续进行是他们最重要的生命线。深知客户的需求，珀金埃尔默立刻启动应急响应方案，将产品根据运输条件进行分类，部分滞留管控地区的货物，公司不惜向海外基地重新下订单，另辟路径，以求尽快抵达客户实验室。在此过程中，团队积极与北京海关、上海海关沟通备案，以最快的速度选择中转仓库，安排物流，全力缓解客户燃眉之急。珀金埃尔默诊断部门肩负着为众多医院、采供血系统等医疗机构提供检测试剂和仪器的使命。疫情封控导致部分区域物流停滞，极大地影响了公司向医疗机构的日常检测试剂供应。面对客户的急切需求，公司紧急调动资源，出台应急预案，在响应各地防疫政策的前提下，最终采用专车发货的方式为客户进行配送，尽最大努力保障医疗机构的检测能力，满足血站血液筛查的物料需求，为疫情期间非疫区向疫区的血液支援提供了有力的保障。守护母婴健康，独立实验室 “疫”线坚守在肆虐的疫情下，上海以及邻近的昆山和太仓高速出入口相继面临封控管理，给珀金埃尔默苏州医学实验室的检测业务带来极大的挑战。实验室承接的主要是妇幼健康相关的样本检测，关系千家万户的幸福，责任在肩，刻不容缓。实验室立即启动紧急物流应对方案，在杭州建立物流中转站。需寄往苏州实验室的检测样本和实验耗材先抵达杭州，再由杭州进行转运。在这个过程中，浙江地区妇幼健康团队的3位同事，一马当先，积极配合物流部同事成功完成样本转运，全力保证前端客户正常检测报告周期，保障实验室业务尽可能顺利开展。那些可爱的大白里，也有珀金埃尔默的“大白“在上海封控期间，频繁的核酸检测给医务人员增加了巨大的工作量，在众多踊跃报名的社区志愿者中，也有珀金埃尔默的“大白”，帮助老人申请登记码，维持核酸检测现场秩序，避免居民的无序流动。同样在这个特殊时期，如何实现蔬菜水果鸡蛋自由，成了很多上海市民的头等大事，珀金埃尔默多位热心同事在各自小区担当着“团长”大任，各显身手，找资源，计需求，消杀，派送都不落，保驾护航“菜篮子”。更有同事将公司发放的蔬果关爱礼包分享给了有需要的邻里。疫情无情，人有情。正是这些心中有爱，有理想，有担当的人，让我们透过疫情的阴霾，一次次看到希望与感动。春已来，疫终散。在这关键时刻，珀金埃尔默将继续响应抗疫要求，积极调动技术和资源，勠力同心，与客户及合作伙伴携手并肩，共渡难关，一同待花开疫散，人间皆安。珀金埃尔默供稿

光谱技术是一门历史久远的传统技术，从1666年牛顿第一个色散实验开始，就注定了它的不朽。随着光电技术的发展，光电直读光谱仪成为光谱技术重要发展领域，成功造就了一个伟大的产业，为近现代的材料科学及其他科学领域的发展做出了重要贡献。世界上第一台商品化光电直读光谱仪于1946年问世，到目前已经将近70年，光电直读光谱分析已成为一项成熟的分析技术，几乎所有的钢铁企业、有色金属企业、铸造及机械加工企业，以及其他采用金属及其合金进行加工的行业都利用光电直读光谱仪进行生产过程及产品质量控制。　　近5年来的直读光谱仪行业的形态，有点像汽车产业的发展势态：国外产品及技术已经非常成熟，新技术的研究和整合活动处于低谷，迫于国内产品的竞争压力，部分厂商推出一些低成本低性能的产品，在一些传统的高端产品上，受制于成熟的技术平台和产品构架，会做一些小的改进和模块整合，以获得少量的差异化，没有革命性技术平台和产品结构的改进 而国内的产品和技术虽然涉足行业也有几十年的时间，但真正有所发展的，也就十年时间左右，而获得较大发展的，恰恰是最近5年的时间里。国内产品技术仍处于追随阶段，品牌影响力还不够，要想获得发展，必要提升技术和性能等级，达到国际同等的层次，为客户提供高性价比的产品，才能使国内外达到合理的平衡竞争状态，最终惠及客户以及行业发展。何等相似的产业格局，促使我们思考直读光谱的发展变化及国产直读光谱该何去何从?国产直读光谱仪想要崛起，光靠产品供应商的努力还不够，还需要产业上下游提供相应的环境支持以及用户意识形态的支持。　　在技术方面，近年来CCD技术得到较好的发展，几乎所有进口品牌推出了CCD产品，我司于5年前推出国内第一款CCD全谱直读光谱仪产品M5000，目前已经得到市场验证认可，累计销售额已超亿元。CCD和PMT是业界争论的一个焦点，本人认为这两个技术不能简单评判哪种更好,而是各有各的优势和局限性。PMT有着噪声低、动态范围大等特点，应用比CCD要久远的多，但既然CCD能够进入光谱分析领域，一定程度上代替PMT，一定有其特有的优势，而这种优势就在于全谱测量上，它为光谱分析技术的发展提供了更多的可能性。例如谱线选择更灵活，背景和干扰的评判更准确等。CCD已经成为光谱分析仪器的重要发展方向，这一点已经得到绝大多数人的认可，但任何一种新技术取代旧技术都需要一个过程。CCD面临的主要问题是噪声和读出速度，如果这两点能够得到很好的解决，PMT很可能会退出直读光谱市场。目前，ICP仪器上CCD通过制冷很好的解决了噪声的问题，基本取代了PMT，在直读光谱领域，CCD一定会获得相同的成绩。　　在光源技术上，国外数字火花光源已经发展的较为成熟，国内还有不少光谱仪采用传统的LC输出，或用简单的LC组合切换来组成类似的有限数字化逻辑控制光源，但这些都不能避免电容精度差，温漂大而导致光源稳定性差的问题。我司的M5000所使用的数字光源是采用N组高频电源组成的全数字逻辑控制光源，可形成任意激发波形。这是当前主流的数字化激发光源。这项技术对于直读光谱分析意义重大，它可以针对不同的分析对象提供最佳的激发条件，从而获得最好的分析结果。遗憾的是国内在这方面的研究相对较少，许多技术资料还停留在70年代，我司在光源应用方面已经开展了近5年的研究，虽然取得了一些成果，但还有很多的工作可做，后续国产同行们也需要加强这方面的研究，针对不同的激发对象，研究合适的激发条件，使光谱仪分析性能获得进一步提高。　　除了火花/电弧光源数字化之外，激光诱导激发源(LIBS)也是近年来比较热门的一项激发技术。LIBS不仅可以直接分析火花/电弧光源所擅长的金属导电固体样品，还可以分析其他固体、液体甚至气体样品，制样方便，分析速度快，同时还能够实现微区分析和在线检测，是应用前景很广的一项光源技术。目前该技术还有一些技术难点需要攻克，但不久的将来，LIBS一定会获得更广阔的应用空间。　　在光谱仪整体功能和软件上，国外仪器近几年发展不大，仅在一些细节上进行了优化，如界面整体风格的美化、操作模式的改变和中文操作软件发布等。相比较国产仪器在这方面取得了更大的进步。我司推出的M5000在这几年一直致力于改善客户体验，例如硬件上的易维护设计，软件上增加的曲线现场扩展、质控、牌号识别、智能分析、维护提醒等一系列有助于提高客户使用便捷性的功能。我个人认为能否踏踏实实做好一款软件恰恰是一个仪器厂商能否用心做产品，做好产品的一个重要标志，广大仪器厂商应该更多的从用户使用便利性方面好好打造。　　当前中国大大小小有十来家直读光谱仪生产厂家，但在国内接近3000台直读光谱仪的市场容量，国产产品仪器仅仅只占三分之一左右，而且客户都集中在中低端。一方面，部分厂商，用低价获得销路，但低价使得企业的正常利润受到损害，无法实现良性发展，导致产品品质不能得到有效保障，用户对国产设备的信任进一步降低，使得用心做产品，有优秀产品的一些厂商面临很大的阻力去让用户信任国产产品，这是这个急功近利时代的悲哀。另一个悲哀是：部分优秀的国产直读光谱仪虽然已经完全满足当前冶金等高端用户的实际分析需求，但由于品牌影响力不够，客户长期使用进口直读光谱仪的习惯等原因，这些高端客户还是太过迷信进口产品 与此同时，一些进口二三线品牌也推出了一些与国产优秀产品价格差不多的低端型号，来参与竞争。尽管这些进口低端产品的性能品质远不如国产同价位产品，但由于打着进口品牌的旗号，还是获得相当部分迷信进口产品的用户。改变需要过程，实现光谱仪器的中国梦还任重道远，如果直读光谱仪各厂家之间能改变思维，在竞争中合作，让一部分厂商精心打造产品，而一部分厂商好好经营渠道，是否能获得厂商与厂商之间、厂商与用户之间的共赢?是否比随便低价丢给用户一个粗制滥造的产品更加对客户负责，对社会负责?希望大家共同托起国产光电直读光谱仪的明天。　　(作者：聚光科技原子光谱研发总监 寿淼钧) 　　注：本文系仪器信息网读者来信投稿，仪器信息网刊载此文只出于传递读者观点的目的，并不代表仪器信息网认同本文表达的观点。

一年之计在于春，一年好景在春耕，春耕生产是一年一度农业生产的首要任务，是实现农业增效、农民增收的重要环节，眼下，全国各地春耕生产正在进入复苏阶段。做好春耕生产田间管理，提前开展病虫害防治准备工作，对于打赢“虫口夺粮”战役至关重要。 病虫害测报是防治病虫害发生的前提条件，也是农业生产的“哨口”。为助力春耕生产，从2月份开始，托普云农有序开展了“植保开灯巡检服务”行动。本次行动涉及范围主要包括病虫害监测点相关设备的保养维护和三区三带布防区中高空测报灯的维护，为实现及时监测预警病虫害灾情提供硬件支撑，助力植保部门快速制定防治方案，有效保障粮食安全。 今年，托普云农对人员、物资等方面进行了周密部署，在公司各部门的密切配合下，巡检服务行动正在如火如荼地进行中。根据全国各区域病虫害监测点分布图，公司分批派出“精兵强将”，实地进行设备巡检维护，全方位保障监测点设备的正常运转。清理虫仓、修整设备环境、调试设备性能… … 公司服务人员绝不放过任何一处细节，用实际行动诠释托普云农服务的高标准、严要求。托普云农病虫害监测点 在巡检过程中，公司服务人员的足迹遍布大江南北，从油菜花盛开的四川到水稻抽穗的江苏，从艳阳高照的北方到偶有阴雨的南方，公司服务人员们一直都奋战在一线现场，夜以继日、马不停蹄地辗转于各个监测点之间，以专业的服务理念为客户带去优质服务。在服务过程中，服务人员白天不辞辛苦，夜晚挑灯夜战，攀高俯低，不惧风雨，积极发扬不怕苦、不怕累的服务精神，全身心投入监测点的巡检工作，为客户带去贴心细致的服务。 在全体巡检人员的配合下，截至目前，托普云农已经完成9个省份的巡检工作，到达约180+个病虫害监测点、维护约330+台监测设备… … 接下来，更多北方省份的巡检服务也即将开启。白天专业巡检夜间依旧坚守偶尔化身“武林高手”天朗气清在线淋漓大雨无阻泥潭奋战方显“服务本色” 作为“科技兴农，服务助农”的高新企业，托普云农一直注重升级服务体系，持续开展技术团队专题培训，旨在打造一支全心全力为用户服务的优质团队，为客户及行业提供专业、及时、本地化的优质服务。

推进能源绿色低碳转型，加快产业绿色提质……6月19日，东莞市人民政府正式印发实施《东莞市碳达峰实施方案》，重点实施能源领域降碳行动、工业领域降碳行动、绿色低碳全民行动、低碳示范创建行动等“碳达峰十二大行动”，积极探索有东莞特色的碳达峰路径，为全省实现碳达峰作出东莞贡献。根据方案总体目标，“十四五”期间，东莞产业结构和能源结构优化调整取得明显进展，重点行业能源利用效率持续提升，能源基础设施建设持续加强，新型电力系统加快构建，绿色生活方式得到广泛推行，有利于绿色低碳循环经济发展的政策体系进一步完善。“十五五”期间，产业结构调整取得重大进展，以先进制造业为根基的现代产业全面构建，重点领域绿色低碳发展模式基本形成，清洁低碳安全高效的能源体系初步建立，绿色生活方式成为公众自觉选择，绿色低碳循环经济发展政策体系基本健全。到2030年，非化石能源消费比重完成省下达目标任务，单位地区生产总值能耗、二氧化碳排放完成省下达目标任务，确保2030年前实现碳达峰。发展新能源光伏发电达200万千瓦当前，东莞能源资源禀赋及能源、工业、建筑、交通等重点领域降碳任务较重，需以产业结构优化和能源结构调整为重点，加快绿色低碳安全高效的能源体系建设，深入推进重点领域、行业节能减碳，多措并举促进目标任务实现。方案明确，在能源领域降碳行动方面，东莞要通过持续压减煤炭消费总量，提升天然气高效利用水平，合理调控成品油消费，发展新能源和清洁能源等举措来实现降碳目标。具体行动上，将推进沙角电厂等燃煤机组退役，有序推进造纸等行业企业自备电厂“煤改气”工作，推进天然气在商业、居民生活等领域的高效利用。 同时，引导一批布局不合理、经营不规范的储油库退出，到2030年底，全面优化调整东莞市储油库布局。在新能源发展方面，不断优化能源供应模式，支持新型分布式储能项目建设，积极推进电力源网荷储一体化和多能互补发展。以“整镇光伏”推广示范为重点，大力推进公共建筑、工业厂房、商业楼宇等领域的光伏项目建设，因地制宜创新各类“光伏+”综合利用商业模式，支持分布式光伏发电新材料、技术、新业态先行先试，鼓励更多市场主体参与光伏产业链建设。到2025年底，光伏发电装机容量达到150万千瓦左右，清洁能源装机比例力争达到80%以上。到2030年，光伏发电装机容量达到200万千瓦左右。此外，东莞还将积极争取藏东南清洁能源基地送电东莞，在保障电力供应安全情况下，适度增加调入绿电。并加快构建新能源占比逐渐提高的新型电力系统，推进电网智能化、数字化转型，打造大湾区一流智能数字电网。开展需求侧电气化程度提升下的电网适应性研究，推广以分布式“新能源+储能”为主体的微电网和电动汽车有序充电。到2025年，东莞新型储能装机容量要达20万千瓦。产业绿色转型高技术制造业增加值比重提高到42%作为制造业名城，东莞工业领域降碳行动显得尤为重要。方案提出，在工业领域降碳行动中，要坚决遏制高耗能高排放低水平项目盲目发展，推动产业结构绿色转型，大力发展绿色低碳产业。方案明确，东莞要建立管理控制清单，对高耗能高排放低水平项目分类处置、动态监管。并整改不符合要求的高耗能高排放低水平项目，严控高耗能高排放低水平增量项目，不予审批不符合能耗双控要求的新项目。到2030年，造纸等重点行业整体能效水平和碳排放强度达到国际先进水平。对于耗能较大的造纸行业，要科学有序推进造纸企业“煤改气”，支持企业进行生产设备升级及技术工艺改造，推广应用绿色清洁生产技术，提高能源利用效率，降低能源消耗，从源头减少废物产生。鼓励能耗低、工艺设备先进、生产效率高的龙头企业通过兼并重组、收购等方式，进一步推动东莞低效造纸产能退出。产业绿色转型方面，坚持高品质建设七大战略性新兴产业基地，重点布局高附加值、低消耗、低碳排放的重大产业项目。实施新一轮企业倍增计划，做大做强重点企业梯队，充分发挥龙头企业和重大项目带动作用。推进传统产业提质增效，推动纺织服装鞋帽、食品粮油、现代家具、造纸及纸制品、玩具及文体用品、化工制品、包装印刷等优势传统产业向高端化、智能化、绿色化、品牌化发展，做精做优传统产业。根据行动要求，到2025年，东莞高技术制造业增加值占规模以上工业增加值比重提高到42%。发展低碳产业方面，推动以新型储能、新能源汽车、高性能电池、新型能源利用等为主导的新能源产业加快发展，培育绿色发展新动能。全社会共参与推行绿色低碳生活方式绿色低碳，需要全社会共同参与。方案提出，要实施绿色低碳全民行动，通过推行绿色低碳生活方式，加大宣传教育力度，引导企业履行社会责任等，形成全社会共同参与的良好风尚。接下来，东莞将深化居民碳普惠试点，完善低碳生活、低碳消费、低碳生产的正向激励机制，创作多样化的生态文化产品，引导市民全面深入践行绿色消费理念和绿色生活方式。同时推广使用绿色产品，推进政府绿色采购、绿色办公。并严控商品过度包装，积极推进减塑行动，坚决制止餐饮浪费行为。鼓励发展二手交易市场，推进电子产品、家电、书籍等二手商品的重复使用。宣传方面，将支持和鼓励公众、社会组织对节能降碳工作进行舆论监督，广泛凝聚社会共识，引领全社会共同推进实现碳达峰、碳中和目标。

近日，CCTV13《朝闻天下》栏目重点播报了“开年新气象 环保在行动”新闻专题。在专题头条新闻《追踪臭氧污染 走航监测提供扎实防治数据》中，中国环境监测总站的专家团队在执行VOCs的走航监测任务。我们看到了一辆“与众不同”的车，它犹如一个“侦察兵”巡逻在北京周边的街头，这正是中国环境保护产业协会理事单位聚光科技旗下自孵化子公司谱育科技全系列自主研发的走航监测车。 自开年以来，各地环保部门纷纷开展空气质量监测工作，为新一年污染防治工作打下基础。在全国生态环境保护工作会议上也将“扎实推进蓝天保卫战”列为本年度的重点任务，其中“开展VOCs深度治理”是蓝天保卫战今年致胜局的重头戏。VOCs（挥发性有机物）和NOx是臭氧生成的重要的前体物，对其精准监测、追踪捕捉是有效预判和监测臭氧污染的关键。此次针对北京周边木材加工产业集群进行的VOCs污染源监测排查行动，环境监测总站出动的“秘密武器”正是一台“VOCs+ AQI六参”的走航监测车。该走航车配备了秒级响应的VOCs双通道走航监测系统（包含全自动气相色谱质谱联用仪、质子转移反应飞行时间质谱仪）以及国标法常规六参数（NOx、SO2、CO、O3、PM2.5、PM10）监测系统。VOCs+ AQI六参走航监测车在北京周边执行排查任务值得一提的是，“双质谱”加持走航监测技术的应用，车内搭载的质子转移飞行时间质谱（PTR-TOF）是目前最前沿的走航监测技术之一，填补了国产化高端质谱实时走航监测领域的空白。该设备具备高精度、高灵敏、高时空分辨的特点。总站专家团队识别区域内的VOCs异常情况通过巡回同步监测，利用“走航+定点、面测+点测、成像+数据、路径+定位”，对区域内VOCs浓度变化开展全面筛查，“精准成像”生成污染数值“热力图”，快速掌握区域内VOCs的分布情况和浓度范围，精准识别污染来源，动态监控污染因子变化，为圈定可疑隐性污染排放源提供快速精准的数据支撑。作为大气环境污染监测的“秘密武器”，这台由谱育科技全系列自主研发的走航监测车不仅可对空气六参数、VOCs等参数进行高精度的快速检测，还可扩展H2S/NH3、有机硫、有机胺等异味因子，实现污染源、企业边界点以及城市环境敏感点位的实时在线监测，机动化、大范围、多角度快速筛查污染组分，从而实现环境空气质量评价以及污染溯源。此外，除应用于常规例行走航、督查性巡查走航、联合执法走航外，还可用于突发性环境污染事故的应急监测、环境空气挥发性有机物污染组分信息调查、环境空气VOCs浓度水平以及变化规律的实时监测等多应用场景。行稳致远开新局，凝心聚力启新篇。当前我国蓝天保卫战也迎来决胜之局，各环保检测仪器制造企业一直以来都以国家政策为导向，持续研发优化大气污染全过程监测的高精尖产品。2023年，聚光科技仍将持续创新，为我国细颗粒物与臭氧协同管控提供趁手“兵器”，为守卫祖国这片蓝天贡献自己的一份力量！聚光科技（杭州）股份有限公司已经报名参加2023年4月13日—15日在北京举办的第二十一届中国国际环保展览会及2023环保产业创新发展大会。聚光科技展位号8A号馆8A425，谱育科技展位号1A号馆1A001。欢迎大家参观、指导。智慧赋能 聚焦前沿一所致力于环境大健康的生态医院

内外兼修，研究更透TESCAN又一重大突破，实现Spectral CT 分析成分技术，为显微 CT 成像引入新维度。Micro-CT用户现在“鱼与熊掌”可皆得：既能实现整个样品的无损原位成像，又能研究材料从内到外的成分信息，这只需一台TESCAN micro CT。1突破传统Breakthrough”2022年 6 月1日，捷克布尔诺——TESCAN ORSAY HOLDING a.s. 宣布首次用于显微CT 系统的新技术-Spectral CT 分析功能。它可在 TESCAN 先进的结构成像能力基础上，提供样品内部任何位置的化学信息。借助Spectral CT, 材料科学家们还可以看到材料成分和纯度的最细微变化，并且可以区分低对比度材料（例如聚合物），而仅使用传统 micro-CT 是无法做到这一点的。2看透结构识别成分Research value”TESCAN产品营销经理 Wesley De Boever 博士说：“Spectral CT 是 TESCAN 独特的尖端技术，极大地扩展了我们的显微CT 产品线的功能。“Micro-CT 提供了出色的结构信息，现在，使用 Spectral CT，客户还可以了解他们的样品中的成分，识别和区分化合物，并了解它们的浓度和密度。用传统的基于吸收的显微 CT 不可能完全识别出化学成分。”3不是一般的分析光谱Mechanism”Spectral CT的独特之处在于它不仅可以测量样本吸收了多少 X 射线，还可以计算单个 X 射线光子。通过将这些光子，根据它们在不同 bin 中的能量进行划分，可以分析光谱，从而精确计算样品的衰减系数。这使得用户可以计算密度，并查看使用传统显微 CT 看不到的不同材料之间的对比。用户还可以根据 k-edge成像识别未知矿物，从传统 CT 扫描中去除伪影，或计算样品中不同物质的浓度。4更多详情More Info”SpectralCT 是 TESCAN 的 UniTOM XL和CoreTOM的一个附件，UniTOM XL它是一种多功能的多尺度显微 CT系统，用于对各种样品进行高通量实验，而 CoreTOM 则用于地球科学中的多尺度显微 CT 研究。现有的 TESCAN UniTOM XL 或 CoreTOM 仪器也可以升级到Spectral CT，而不会影响系统的任何功能。它是一个完整的硬件/软件解决方案，集成到 micro-CT 系统中，非常易于使用，只需单击一下即可在micro CT和Spectral CT之间切换。完整的软件套件具有光谱数据的采集、重建和分析功能。 更多应用详情，请进入CT官网查看。【其它案例】搜索b站视频：TESCAN中国有关TESCAN Micro-CT前沿技术和部分应用已被“科技界4大杂志巨头”之一Wiley收录： 延伸阅读概览原位动态四维成像应用案例：天然砂岩的空隙尺度排水行为研究和石灰岩矿化过程研究前沿应用丨TESCAN Micro-CT 应用于风机叶片的结构缺陷研究前沿技术 | 当时间分辨率遇上空间分辨率 （上）3D打印 | 显微CT揭示：您的原位力学曲线精确吗？最高时间分辨X-CT惊艳亮相-真4D原位动态技术有关TESCAN

2023年5月17-19日，第十六届科学仪器发展年会（ACCSI 2023）在北京怀柔雁栖湖会展中心成功举办。会议期间，仪器信息网特别推出“国产科学仪器腾飞行动”展区。该展区全面展现了10年来仪器信息网在助力国产科学仪器发展方面做出的成绩。展区共分为三个模块，分别为产品篇（国产好仪器）、企业篇（创新100）、标准篇（企业标准“领跑者”）。 除了展现“国产科学仪器腾飞行动”风采，现场同期展出了16台入选“国产好仪器”名录的产品。展会期间，北京市人民政府副秘书长刘印春及怀柔区政府相关领导对展区及相关国产好仪器进行参观，并充分肯定了仪器信息网在推动国产仪器发展方面的工作和成绩。 以上内容选自仪器信息网凯尔测控试验系统（天津）有限公司很荣幸受邀参加了本次“国产科学仪器腾飞”活动，作为国产好仪器疲劳试验机企业代表，展示了获得“国产好仪器”的产品高频动态疲劳试验机 M-12000 凯尔测控是一家专业从事开发、生产、销售各类力学试验系统的国家高新技术企业，自2008年成立以来一直致力于发展新的测试方法，已申请授权与转让专利29项，软件著作权45项。先后与清华大学、北京大学、中科院金属所、中国工程物理研究院等国内著名高校、科研院所及军工单位建立密切合作，持续在航空、航天、核电等关键领域进行技术研发与投入。公司拥有各类力学性能试验机四个系列四十余个品种，主导产品电磁式疲劳试验系统、原位力学试验系统、原位双轴力学试验系统、拉扭多轴疲劳试验机等先进测试系统均有效填补国内空白，是国内疲劳试验测试系统的领军企业。 企业自2008年成立以来，根据仪器市场需求，不断创新出多种试验机机型，与国内著名高校、科研院所、央企保持紧密合作关系，公司的测试设备和测试技术用于航空、航天、核电等大国重器的制造研发。随着新材料的广泛应用，市场对各类材料可靠性能、疲劳性能、力学性能的测试需求更加旺盛。

近日，中国科学院审议确定首批创新研究院和卓越创新中心建设试点方案，正式启动研究所分类改革试点工作，中科院《&ldquo 率先行动&rdquo 计划暨全面深化改革纲要》(简称《&ldquo 率先行动&rdquo 计划》)组织实施工作进入起步开局阶段。　　首批试点建设的信息工程、微小卫星2个创新研究院，旨在面向国家重大需求，整合院内外优势力量，组织开展高水平协同创新。其中，信息工程创新研究院以信息工程研究所为主体，根据新的改革发展需要，调整内部结构，凝练科研目标，优化科研布局，进一步整合相关优势科研力量，充实和加强科研队伍，涉及声学研究所、计算机网络信息中心、计算技术研究所、高能物理研究所、半导体研究所5个研究所近100名科研骨干。信息工程创新研究院还将进一步加强和拓展与国家有关部门及企业、高校的实质性合作，围绕&ldquo 面向感知中国的新一代信息技术&rdquo 等重大战略目标，发挥信息科技领域国家战略科技力量的作用。　　微小卫星创新研究院将依托由中科院与上海市共建的上海微小卫星工程中心进行建设。该中心已有10余年发展基础，已成为我国航天科研领域的一支生力军。此次改革将围绕&ldquo 立足卫星技术创新，加快航天技术发展&rdquo 等战略目标，在院市共建基础上，进一步探索开放合作、协同创新的体制机制，充分整合和集聚政产学研用等各方面创新要素和优势资源，在我国空间科学卫星创新研制等方面发挥主力军作用。试点期间设立3个研究中心、4个卫星事业部、5个技术研究单元，形成科学分工、相互衔接、协调有序、富有活力的矩阵型、开放式创新管理模式，并积极探索建立激发科技人员创新积极性、加快科技成果转移转化的新机制。　　首批试点的量子信息与量子科技前沿、脑科学、青藏高原地球科学、粒子物理前沿、钍基熔盐堆核能系统等5个卓越创新中心，分别组建了理事会及管理团队，初步建立起核心和骨干科研队伍。同时，制定了中心章程、理事会章程、共享共建协议、任务书和考核评价、资源配置、人事管理等9项规章制度，基本形成了规范有序、系统配套、富有弹性、便于操作的规制体系，为建设试点工作提供了管理和运行规范。　　为充分发挥基础类研究所在学科、人才等方面的资源优势，中科院将依托中国科学院大学，在数学、物理、化学化工、生命科学、材料科学与光电技术、地球科学、资源环境、计算机与控制、电子电气与通信工程等领域，精心打造9个左右学科综合交叉、课程体系健全、师资力量雄厚、教育科研融合的基础学院，培育一批科教融合型卓越创新中心。根据实施方案，近期将从上述领域相关研究所调动和吸引100余名院士、300余位&ldquo 千人计划&rdquo 入选者和杰出青年科学基金获得者，共近1000名优秀科研骨干承担基础学院教学任务，积极探索促进科教深度融合新机制，努力取得科技创新和人才培养双丰收。　　从首批试点方案看，中科院研究所分类改革体现了以下政策导向和原则要求：一是分类定位、分类管理。明确定位，聚焦目标，既有共性政策保障，也着力建立分类管理和个性化支持的制度体系。二是整合力量、集成优势。根据建设定位，调整优化科研布局与内部结构，整合集成院内外优势力量和创新要素，不是简单地&ldquo 翻牌&rdquo 或&ldquo 拼盘&rdquo 。三是改革创新体制机制。加大对优秀科研骨干的支持，创造良好创新氛围，激发创新活力，让机构、人才、装置、资金、项目都充分活跃起来。四是开放合作、协同创新。创新研究院和卓越创新中心都与国家有关部门、地方政府、高校、企业等共建共享，着力清除各种有形无形的栅栏，打破各种院内院外的围墙，加强院内外开放和政产学研用合作，形成创新发展的强大合力。五是积极稳妥、求真务实。原则上，一个研究所只作为主要依托单位负责筹建四类机构(卓越创新中心、创新研究院、大科学研究中心、特色研究所)中的一个，核心骨干人员也只在一个研究机构全职工作(可兼职参与其他研究机构工作)，鼓励科研团队和人员跨机构流动。同时，坚持不刮&ldquo 一阵风&rdquo ，不搞&ldquo 一刀切&rdquo ，成熟一个启动一个，引导现有研究所在&ldquo 一三五&rdquo 规划基础上，进一步明确定位，找准目标，积极谋划和推进改革，培育和增强核心竞争力。　　研究所分类改革是中科院实施《&ldquo 率先行动&rdquo 计划》和全面深化改革的突破口，也是牵动其他各项改革的&ldquo 牛鼻子&rdquo 。通过先行试点，旨在开辟&ldquo 政策特区&rdquo 和&ldquo 试验田&rdquo ，积极探索改革，不断总结经验，树立标杆，引领创新。中科院首批确定的分类改革试点单位还包括空间科学、海洋信息技术、药物3个创新研究院，合肥、上海2个依托大科学装置群建设的大科学研究中心，目前正在按程序制订实施方案、进行论证决策。特色研究所试点工作方案将经冬季中科院党组扩大会议审议通过后实施。目前，中科院已明确四类科研机构的试点标准、启动程序和实施步骤，提出了近期工作的总体要求、重点任务和共性政策，研究所分类改革试点工作正在顺利有序推进。

4月19日上午，上海举行新冠肺炎疫情防控工作新闻发布会，市委常委、常务副市长吴清，市卫生健康委员一级巡视员吴乾渝，市商务委副主任周岚，市经济信息化委总工程师张宏韬，市临床检验中心主任胡晓波出席并介绍疫情防控最新情况。针对企业复工复产的防控指引，张宏韬表示，本轮疫情特别是3月中下旬以来，本市约有1000多家规模以上工业企业一直保持封闭生产状态，主要集中在能源、化工、电力、芯片、医药和必要防疫物资生产等领域，数万名企业员工已经在厂区坚持封闭生产了将近一个月，十分辛苦，为保障城市基本运行和产业链供应链稳定作出了贡献。根据当前疫情防控形势，按照国家有关部署和市委市政府要求，我们开始分类分批推动部分领域，尤其是具备封闭生产条件和疫情防控条件的重点企业复工复产。上海是重要的产业基地，对产业链供应链稳定影响较大。比如汽车产业链，很多地区都希望上海相关供应链配套企业供应产品。在推进复工复产中，我们主要把握两个重点：一是强化复工复产防控措施。严格的防护措施既是对企业负责，也是对员工负责。复工复产疫情防控指引（第一版）的具体内容已经发布，指引充分吸收了这一个月以来封闭生产企业在防控疫情方面的经验，也借鉴了兄弟省市好的做法。具体内容如下：由于行业不同、企业规模不同、场地空间不同、所处区域的疫情程度不同，对于每个企业来说，都需要制定针对性的方案，有一些要素是必须考虑的。比如要实行厂区的分级分区分类管理，把中高风险和低风险区分开，同一等级区域要划小管理单元，减少不同区域人员的流动接触；又比如要提高人员筛查频次，及早发现、及早处置；企业人员解封返岗进厂前，要设置一定的静默期再进入生产状态，避免与现有生产人员交叉接触；要高度重视企业内外结合部的管理。二是各方要共同支持企业复工复产。政府、行业组织、属地管理部门、园区和社会各个方面都行动起来，共同支持企业渡难关、保发展。企业要制定“一企一方案”，统筹疫情防控、经济发展和安全生产，各级政府部门和社会也要创造条件，既要支持一家一户企业个体，也要关注企业群体，解决共性问题。随着复工复产工作的推进，不同行业和企业遇到的问题既有共性，也有个性的，复工复产工作要随着疫情防控形势动态调整。共性问题主要集中在物流运输、人员返岗、产业链配套等方面，比如人员返岗，有些关键岗位员工可能处于封控区，楼里有阳性病例，目前还不具备返岗条件，企业要补充配置其他人员解决；还有的主机企业可以复工，但零部件配套企业还不具备条件，物流仓储这些条件也需要逐步配套适应，这些问题都需要做大量协调工作，有的要寻找可替换的方案。随着疫情形势的变化，市区各级部门会根据企业在复工复产中发现的问题，做出一些制度性安排，特别是在国家有关部门赴上海工作组的指导下，在兄弟省市的支援下，相信在大家的支持下，上海产业复工复产工作一定会稳步向前推进。

4月19日上午，上海举行新冠肺炎疫情防控工作新闻发布会，市委常委、常务副市长吴清，市卫生健康委员一级巡视员吴乾渝，市商务委副主任周岚，市经济信息化委总工程师张宏韬，市临床检验中心主任胡晓波出席并介绍疫情防控最新情况，回答记者提问。 针对企业复工复产的防控指引，张宏韬表示，本轮疫情特别是3月中下旬以来，本市约有1000多家规模以上工业企业一直保持封闭生产状态，主要集中在能源、化工、电力、芯片、医药和必要防疫物资生产等领域，数万名企业员工已经在厂区坚持封闭生产了将近一个月，十分辛苦，为保障城市基本运行和产业链供应链稳定作出了贡献。根据当前疫情防控形势，按照国家有关部署和市委市政府要求，我们开始分类分批推动部分领域，尤其是具备封闭生产条件和疫情防控条件的重点企业复工复产。上海是重要的产业基地，对产业链供应链稳定影响较大。比如汽车产业链，很多地区都希望上海相关供应链配套企业供应产品。在推进复工复产中，我们主要把握两个重点： 一是强化复工复产防控措施。严格的防护措施既是对企业负责，也是对员工负责。复工复产疫情防控指引（第一版）的具体内容已经发布，指引充分吸收了这一个月以来封闭生产企业在防控疫情方面的经验，也借鉴了兄弟省市好的做法，具体内容已经在相关网站上公布了。 由于行业不同、企业规模不同、场地空间不同、所处区域的疫情程度不同，对于每个企业来说，都需要制定针对性的方案，有一些要素是必须考虑的。 比如要实行厂区的分级分区分类管理，把中高风险和低风险区分开，同一等级区域要划小管理单元，减少不同区域人员的流动接触；又比如要提高人员筛查频次，及早发现、及早处置；企业人员解封返岗进厂前，要设置一定的静默期再进入生产状态，避免与现有生产人员交叉接触；要高度重视企业内外结合部的管理。 二是各方要共同支持企业复工复产。政府、行业组织、属地管理部门、园区和社会各个方面都行动起来，共同支持企业渡难关、保发展。 企业要制定“一企一方案”，统筹疫情防控、经济发展和安全生产，各级政府部门和社会也要创造条件，既要支持一家一户企业个体，也要关注企业群体，解决共性问题。 随着复工复产工作的推进，不同行业和企业遇到的问题既有共性，也有个性的，复工复产工作要随着疫情防控形势动态调整。 共性问题主要集中在物流运输、人员返岗、产业链配套等方面，比如人员返岗，有些关键岗位员工可能处于封控区，楼里有阳性病例，目前还不具备返岗条件，企业要补充配置其他人员解决；还有的主机企业可以复工，但零部件配套企业还不具备条件，物流仓储这些条件也需要逐步配套适应，这些问题都需要做大量协调工作，有的要寻找可替换的方案。 随着疫情形势的变化，市区各级部门会根据企业在复工复产中发现的问题，做出一些制度性安排，特别是在国家有关部门赴上海工作组的指导下，在兄弟省市的支援下，相信在大家的支持下，上海产业复工复产工作一定会稳步向前推进。

Thermo Fisher Scientific周三宣布，已从生物技术仪器公司Propel Labs收购细胞分选技术。Propel Labs是Sidis的全资子公司，总部位于科罗拉多州的Fort Collins。根据协议，Propel Labs的Bigfoot光谱细胞分选技术将成为赛默飞世尔生命科学解决方案部门的生物科学业务的一部分。Thermo Fisher还将从Propel Labs招聘大约40名员工，而Propel Labs将继续作为一个独立的实体，仍然为现有客户服务。交易的财务条款没有披露。据Thermo Fisher 公司介绍，Bigfoot光谱细胞分选技术将通过提供更强大的分选能力、更快的吞吐量和新颖的安全特性来增强现有流式细胞仪的性能。具体来说，与其他技术相比，它在保持细胞活力和提高易用性的同时，将细胞分类速度提高了10倍，且拥有一个集成的II类生物密封系统。Thermo Fisher执行副总裁兼首席运营官Mark Stevenson在一份声明中表示：“我们期待着欢迎才华横溢的推动Propel Labs Bigfoot 的团队成员带来额外的流式细胞仪技术，研发能力，有助于进一步提升我们的细胞分析和细胞疗法研究业务。”

滨松借助独特的探测器技术、F/2.2大口径光学系统、极低杂散光设计，成功开发了一种新型光谱仪——滨松0PAL-Luxe 光谱仪。在 200 nm 至 900 nm 的光谱范围内达到2,500,000:1 的极高动态范围，比常规科研级光谱仪高2~3个数量级，满足强弱光谱信号同时测试的需求。产品特点2,500,000:1 动态范围F/2.2 相对口径200nm -900nm覆盖0.9nm光谱分辨率±0.1nm光谱准确度应用激光测试等离子体光谱薄膜测量吸光度测量颜色测量光化学拉曼光谱测试示例图1:激光测试图2：全息滤光片OD值的测量(532nm) 图3：薄膜厚度测量 图4：氮化镓的光致发光测量

近年来，我国寄递业快速发展，在服务生产、促进消费、便利生活、畅通循环等方面发挥了积极作用。但是，一些不法分子借助寄递企业网点分布广、运输交付快等优势便利，进行跨区域走私、贩运dupin等犯罪活动，特别是在疫情防控常态化条件下，“互联网＋寄递”已成为日益突出的贩毒方式。针对这一态势，公安部、国家邮政局、国家禁毒办决定，2021年9月1日至12月10日，集中时间、集中力量、集中攻坚开展百日行动，全力打击整治寄递渠道涉毒活动。今年8月份以来截至目前，烟台海关连续在70批次进境快件中查获含有违禁成分麻黄碱的减肥药，而麻黄碱是制造bingdu的主要原料。 这样的减肥药你敢吃吗？2021年4月1日，辽宁省大连市公安局禁毒支队成功破获跨国邮寄贩卖dupin案件，经对快递包裹进行开包、检查，发现藏在洗发水瓶中的疑似bingdu20条，重约500克。 洗发水瓶中藏bingdu9月10日，湖北武汉警方与北京警方联手查获一起通过寄递渠道寄运dupin案，对该包裹进行开箱检查，在枕芯内发现了一只透明塑料袋，袋内有一些透明晶体，疑似bingdu。 枕头藏bingdu除了伪装成邮寄品进行邮寄，新型dupin花样百出，除种类繁多以外，制毒者还为dupin制造了各类“伪装”，此类“伪装”dupin迷惑性极强，令人防不胜防。同时，一些看似平凡的药物，在滥用过后同样会成瘾，比如外表伪装成跳跳糖、奶茶、鸡尾酒等。也加剧了禁毒工作的难度。拉曼光谱非接触式检测，助力伪装dupin筛查厦门赛纳斯基于拉曼光谱技术研发了手持式1064nm拉曼光谱仪（SHINS-P1000）、手持式785nm拉曼光谱仪(SHINS-P700T)两款非接触式新型dupin检测仪器，特别适合现场快速安全鉴别，尤其是1064 nm波长的拉曼光谱仪可穿透快递包裹包材检测，拉曼光谱仪一键式采集检测操作，智能分析匹配，快速给出结果并警报提醒，且手持终端上能进行现场物证信息的输入和确认，便于办案现场迅速获取结果，及时办案。 厦门赛纳斯自主研发手持式拉曼光谱仪 革新技术（表面增强拉曼光谱技术）完美解决dupin检测难题针对伪装dupin、掺杂dupin（dupin含量0.01%）、强荧光干扰等dupin检测难题，厦门赛纳斯基于表面增强拉曼光谱技术还研发了dupin检测专用增强试剂和增强芯片，可现场快速鉴别多种新精神活性物质等新型dupin，具有灵敏度高、准确性高的检测特点，适用于固体、液体、黏稠胶状等检材，已实现200多种dupin（含70种以上芬太尼类、合成大麻素）的高灵敏特异定性鉴别，检出限低至pg~ng级别，特别适用于伪装dupin、制毒吸毒现场残留dupin、快递包裹表面残留dupin等场景检测。该方法拓展性强，对于层出不穷的新型dupin具有很好的适用拓展性，利用仪器自建库功能，可快速建立新型dupin数据库，迅速开展缉毒工作。 检测步骤

日前，国务院印发《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》（以下简称《行动方案》），明确了5方面20项重点任务。其中提出了以下目标，到2027年，工业、农业、建筑、交通、教育、文旅、医疗等领域设备投资规模较2023年增长25%以上；重点行业主要用能设备能效基本达到节能水平，环保绩效达到A级水平的产能比例大幅提升，规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率分别超过90%、75%；报废汽车回收量较2023年增加约一倍，二手车交易量较2023年增长45%，废旧家电回收量较2023年增长30%，再生材料在资源供给中的占比进一步提升。聚焦钢铁、有色、石化、化工、建材、电力、机械、航空、船舶、轻纺、电子等重点行业，围绕推进新型工业化，以节能降碳、超低排放、安全生产、数字化转型、智能化升级为重要方向，大力推动生产设备、用能设备、发输配电设备等更新和技术改造。加快推广能效达到先进水平和节能水平的用能设备，分行业分领域实施节能降碳改造。推广应用智能制造设备和软件，加快工业互联网建设和普及应用，培育数字经济赋智赋能新模式。有哪些是和环境领域息息相关的呢？加快建筑和市政基础设施领域设备更新围绕建设新型城镇化，结合推进城市更新、老旧小区改造，以住宅电梯、供水、供热、供气、污水处理、环卫、城市生命线工程、安防等为重点，分类推进更新改造。加快更新不符合现行产品标准、安全风险高的老旧住宅电梯。推进各地自来水厂及加压调蓄供水设施设备升级改造。有序推进供热计量改造，持续推进供热设施设备更新改造。以外墙保温、门窗、供热装置等为重点，推进存量建筑节能改造。持续实施燃气等老化管道更新改造。加快推进城镇生活污水垃圾处理设施设备补短板、强弱项。推动地下管网、桥梁隧道、窨井盖等城市生命线工程配套物联智能感知设备建设。加快重点公共区域和道路视频监控等安防设备改造。加快完善能耗、排放、技术标准对标国际先进水平，加快制修订一批能耗限额、产品设备能效强制性国家标准，动态更新重点用能产品设备能效先进水平、节能水平和准入水平，加快提升节能指标和市场准入门槛。加快乘用车、重型商用车能量消耗量值相关限制标准升级。加快完善重点行业排放标准，优化提升大气、水污染物等排放控制水平。修订完善清洁生产评价指标体系，制修订重点行业企业碳排放核算标准。完善风力发电机、光伏设备及产品升级与退役等标准。完善税收支持政策加大对节能节水、环境保护、安全生产专用设备税收优惠支持力度，把数字化智能化改造纳入优惠范围。推广资源回收企业向自然人报废产品出售者“反向开票”做法。配合再生资源回收企业增值税简易征收政策，研究完善所得税征管配套措施，优化税收征管标准和方式。

新闻速递：9月26日报道，重庆市奉节县公安局禁毒大队在一快递存放点查获三个快递包裹，包裹中伪装的"面膜"里查获大量液体冰毒，经称量，液体冰毒净重达3.5公斤。这样的“面膜”,你敢敷吗？近日，深圳邮局海关现场关员对一票过境快件进行图像检查时发现异常，经依法开包检查，发现包裹内4 支羽毛球拍的手柄处均夹藏有黑色塑料包装好的冰毒，总共4包，毛重120.16克，经现场检测结果为冰毒。 羽毛球拍手柄藏冰毒近年来，快速发展的寄递业在服务经济社会、方便百姓生活中发挥了积极作用，但是也存在一些不法分子利用寄递进行跨区域走私、贩运毒品等犯罪活动。不法分子利用寄递业作为贩毒渠道，大宗贩毒用物流、小宗贩毒用快递，成为毒品犯罪的重要特征。特别是在如今疫情防控常态化条件下，做好“互联网+寄递”渠道禁毒工作面临着复杂形势和严峻挑战。针对这一态势，公安部、国家邮政局、国家禁毒办决定，2021年9月1日至12月10日，集中时间、集中力量、集中攻坚开展寄递渠道禁毒百日行动，全力打击整治寄递渠道涉毒活动。除了伪装成快递包裹外，制du者还为毒品制造了各类“伪装”，如伪装成奶茶、开心水等饮料、止咳水、邮票等形式，此类“伪装”毒品迷惑性极强，令人防不胜防。加之，新型的毒品花样百出，种类繁多，也加剧了禁毒工作的难度。² 拉曼光谱非接触式检测，助阵伪装毒品筛查普识纳米基于拉曼光谱技术研发了PERS-HR650D手持式785 nm拉曼光谱仪、PERS-HR853D手持式1064 nm拉曼光谱仪两款非接触式新型毒品检测仪器，特别适合现场快速安全鉴别，尤其是1064 nm波长的拉曼光谱仪可穿透快递包裹包材检测，准确、简便。深谙中国用户使用习惯，拉曼光谱仪一键式检测操作，智能分析匹配，快速给出结果并警报提醒，且手持终端上能进行现场物证信息的输入和确认，便于办案现场迅速获取结果，及时办案。 普识纳米自主研发手持式拉曼光谱仪² SERS技术解决毒品检测难题针对伪装毒品、掺杂毒品（毒品含量0.01%）、强荧光干扰等毒品检测难题，普识纳米基于表面增强拉曼光谱（SERS）技术还研发了毒品检测专用增强试剂和增强芯片，可现场快速鉴别多种新精神活性物质等新型毒品，具有高灵敏度、高准确性的检测特点，适用于固体、液体、黏稠胶状等检材，已实现200多种毒品（含60种以上芬太尼类、合成大麻素）的高灵敏特异定性鉴别，检出限低至pg~ng级别，特别适用于伪装毒品、制毒吸毒现场残留毒品、快递包裹表面残留毒品等场景检测。该方法拓展性强，对于层出不穷的新型毒品具有很好的适用拓展性，利用仪器自建库功能，可快速建立新型毒品数据库，迅速开展缉毒工作。 普识纳米研发sers毒品检测技术适用各种场景² 轻松升级检测能力，助力全面禁毒目前已有一些禁毒机构已配备有拉曼光谱仪设备，但面对层出不穷的新型毒品和诡计多端的伪装技术，原有设备可能跟不上新的检测需求。对此，普识纳米研发了拉曼光谱仪功能升级“黑科技”产品——SERS智能处理器，内置表面增强拉曼光谱（SERS）数据库和高精密算法，与常规的拉曼光谱仪通讯联用（可适配市面大多数拉曼光谱仪），即可在原有常规拉曼检测上拓展sers检测能力，实现低浓度、强荧光的毒品检测，同时还可以扩充毒品、危化品等数据库，协助各缉毒禁毒部门进行全面有效打击毒品犯罪。sers智能处理器工作方式 新闻（图片）来源：中国禁毒网