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2025-01-10 17:03:03光譜式檢測方法: 光譜式檢測方法是一種基于物質與光相互作用原理的分析技術，通過測量物質對光的吸收、發射或散射特性來獲取其成分、結構信息。該方法廣泛應用于環境監測、食品安全、藥物分析等領域。光譜式檢測具有非破壞性、高靈敏度、快速分析等特點，相比其他檢測方法，能提供更豐富的物質信息，是實現物質快速篩查與定量的重要手段。

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直播預告 | TauSense——為熒光成像提供新維度

激光共聚焦成像是一項非常成熟的技術，隨著光譜式檢測方法成為共聚焦成像的主流，對于多色成像/拆分也愈發成熟，利用不同熒光染料的發射光譜的不同來進行多通道拆分能夠滿足大多數情況下的需求

 徠卡顯微系統(上海)貿易有限公司 374
2022-05-23
熒光成像激光共聚焦成像光譜式檢測方法

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2023-05-04 11:18:26測樣服務 | 土壤樣品室內全波段光譜測樣方法: 土壤樣品室內全波段光譜測樣方法北京理加聯合科技有限公司是生態環境領域領先的儀器供應商和技術服務提供商，在為用戶提供精密儀器和技術服務的同時，我們還為客戶提供樣品測樣服務。并于2019年成立了專業的測試服務公司: 北京松盛華嘉測技術有限公司，致力于為用戶提供更高質量的樣品測試服務。自2020年起，北京松盛華嘉測技術有限公司已為多家科研單位及院校提供土壤樣品室內全波段光譜樣品測試服務，并獲得了客戶的認可和好評。本文簡要介紹室內土壤樣品全波段光譜測量方法使用儀器及參數ASD FieldSpec 4地物光譜儀是野外遙感研究的明星光譜儀產品，用于高精度測量地物（植物、土壤、礦物、水體、積雪、大氣等）或其他物體在可見-近紅外波段的光譜反射率、透射率及輻射能量。兼顧高光譜分辨率與低噪聲，同時擁有更高的光譜分辨率和準確度。測量過程中我們使用了FieldSpec 4 HR NG型地物光譜儀，其具有卓越的光譜分辨率，SWIR區采用InGaAs檢測器，在350nm到2500nm的全光譜范圍進行1875波段（編碼通道）的檢測，提供更小的采樣間隔（采樣帶寬），確保可以檢出樣品更細微的光譜特征。性能指標：土壤預處理將處理好的土壤樣品盛裝在直徑為75mm，深度為18mm的培養皿中，進行光譜測量之前，先用尺子沿土壤表面朝同一方向刮平備用。測量方法（1）接觸式測量光譜測量全過程在暗室內（或用反射率為0的黑布覆蓋）進行，使用光源：光源杯/接觸式探頭作為唯一光源，測量之前及測量過程中根據需要利用白板進行標定，每個樣品根據用戶要求選取n1個樣品點采集光譜，每個樣品點重復測量n2條光譜數據，共n1*n2條光譜數據，取平均值作為該樣品反射率光譜值。（2）非接觸測量光譜測量全過程在暗室內進行，使用ASD室內光源：鹵素燈作為唯一光源，光源距離樣品50cm，其照射方向與豎直方向成30°（或60°）角，光纖視場角25°，光纖距離樣品表面中心X＜1.5Y cm，Y為土壤容器直徑。測量之前及測量過程中根據需要利用白板進行標定，每個樣品測量n1（根據研究需要而定）個樣品點，每個樣品點重復測量n2條（根據研究需要而定）光譜數據，共n1*n2條光譜數據，取光譜反射平均值作為該樣品原始反射率光譜值。（3）接觸式測量與非接觸測量的優點對比接觸式測量優點：無需考慮白板與樣品高度不一致帶來的誤差，且完全不用擔心環境的影響。非接觸式測量優點：測量面積大，代表性更好，可反應整個樣品的光譜結果。測試案例照片分享使用以上方法，結合高精度ASD FieldSpec 4 HR NG型地物光譜儀可以準確測量土壤樣品全波段光譜，得到精準的光譜數據。如您對相關測試指標感興趣或者想進一步了解相關測量方法，歡迎與我們聯系：聯系我們葛歡：13911460845微信：GH13015026205郵箱：gehuan@li-ca.com

2024-08-02 10:50:02步入式恒溫恒濕試驗箱油分離器故障診斷與排除方法: 摘要：本文詳細闡述了步入式恒溫恒濕試驗箱油分離器可能出現的故障類型、有效的診斷步驟以及相應的排除方法。通過對常見故障的分析和解決措施的介紹，幫助維護人員快速準確地處理油分離器的問題，確保試驗箱的正常運行。一、引言步入式恒溫恒濕試驗箱中的油分離器對于保證制冷系統的正常運行至關重要。然而，由于各種原因，油分離器可能會發生故障，影響試驗箱的性能。及時準確地診斷和排除故障對于維持設備的穩定運行具有重要意義。二、常見故障類型（一）油分離效果不佳表現為潤滑油在制冷劑中含量過高，可能導致壓縮機潤滑不足、冷凝器和蒸發器換熱效率降低。（二）油分離器堵塞造成制冷系統壓力異常升高，壓縮機負荷增大，甚至出現停機保護。（三）內部部件損壞如濾網破裂、分離元件變形等，影響油分離器的正常工作。三、故障診斷步驟（一）觀察運行參數檢查壓縮機的吸氣壓力、排氣壓力、油溫、油壓等參數，與正常范圍進行對比，判斷是否存在異常。（二）檢查外觀查看油分離器的表面是否有油污、泄漏痕跡，連接部位是否松動。（三）分析潤滑油情況抽取潤滑油樣本，檢查其顏色、粘度和雜質含量，判斷是否有混入制冷劑或受到污染。（四）測量系統壓力使用壓力傳感器測量制冷系統的高低壓側壓力，判斷是否符合正常工作范圍。四、故障排除方法（一）油分離效果不佳的處理檢查油分離器的安裝是否正確，如有偏差進行調整。更換老化或損壞的密封件，確保密封性良好。（二）油分離器堵塞的解決關閉試驗箱，拆卸油分離器進行清洗，去除內部的污垢和雜質。檢查并清理制冷系統的過濾器，防止雜質再次進入油分離器。（三）內部部件損壞的修復更換破裂的濾網或變形的分離元件。對油分離器進行全面的檢查和維修，確保其結構完整性。五、預防措施（一）定期維護按照設備的維護手冊，定期對油分離器進行檢查、清潔和保養。（二）使用優質潤滑油選擇符合設備要求的高質量潤滑油，減少雜質和積碳的產生。（三）監測運行狀態持續關注試驗箱的運行參數，及時發現異常并采取措施。六、結論通過對步入式恒溫恒濕試驗箱油分離器故障的準確診斷和及時排除，可以有效保障試驗箱的正常運行，延長設備的使用壽命。同時，加強預防措施能夠降低故障發生的概率，提高設備的可靠性和穩定性。

2023-08-18 16:41:48QY-800S 管式土壤水分儀 FDR原理檢測: 土壤水分測量儀又名非接觸式白管水分儀、土壤墑情測量儀，是一款以介電常數原理為基礎的傳感器。能夠針對不同土層的土壤水分含量進行動態觀測，而且是進行快速、準確、全面地觀測，讓人們實現對土壤的高度感知。土壤水分測量儀采用分層設點的觀測結構，地面配置一個溫度觀測點，地下土壤每隔10cm 配置一個土壤溫濕測點，觀測相對應范圍內的土壤溫濕度。如下圖所示：二、產品特色●集成一體化，將物聯網通訊終端、數據存儲和處理單元、高性能電池和主傳感器在一個PVC管中集成。●各項數據“碼”上知道，通過手機微信掃描設備（測量儀）的二維碼，即可隨時隨地快速瀏覽與查詢數據。●發射的高頻探測波，可以穿透塑料管，有效感知土壤環境。●不會受土壤中鹽離子的影響，化肥、農藥、灌溉等農業活動不會影響測量結果，數據。●傳感器的電極沒有直接與土壤接觸，避免電力對土壤及土壤中的植物的干擾。三、技術參數◆土壤濕度測量范圍：干土—飽和土測量精度：±3% 分辨率：0.1%◆土壤溫度測量范圍：-30℃～70℃ 測量精度：±0.3℃ 分辨率：0.1℃◆記錄間隔：30 分～24 小時（可調）◆測點間距：10cm◆輸出方式：4G無線傳輸◆存儲容量：16M◆數據查看：Web 網頁系統平臺遠程查看◆供電方式：太陽能電池板+鋰電池組合供電◆防護外殼：U-PVC◆防護等級：IP67◆工作環境：-40℃～85℃◆結構外觀：集成管式（柱式）

2022-12-16 17:03:08【微光譜應用】基于近紅外光譜的煙葉成熟度檢測: 背景煙葉成熟度分為田間成熟度和烘烤成熟度。田間成熟度是煙葉在田間的生長情況。烘烤成熟度是烤制后煙葉成熟的情況。合適的田間成熟度是獲得高品質煙葉的基礎。煙葉田間成熟度影響著烤后質量的好壞，包括色澤、香氣、油分等。目前，鑒別煙葉田間成熟度的方法是通過煙農肉眼鑒別，鑒別質量參差不齊、效率低且可靠性差。因此，建立一種能直接在田間鑒別煙葉成熟度的方法很有必要。研究方法本實驗采用近紅外光譜技術和圖像識別技術結合機器學習算法，建立相應的煙葉成熟度鑒別模型，最后通過分析對比各個模型的分類效果，尋找最合適的煙葉成熟度檢測方法。實驗主要于2019年在大理兩不同烘烤工場進行，選擇烤煙品種K326，上、中和下部位各采集鮮煙葉樣本2431、2401和2400個，共采集7232個樣本，每個樣本都進行了近紅外光譜的采集。圖1. 光譜采集位置分布示意圖實驗用海洋光學NIRQuest近紅外光譜儀采集樣本光譜，配件包含標準探頭和漫反射白板，積分時間為5 ms，光譜范圍為900-2500 nm，開機預熱30 min，優化光譜儀掃描條件后進行近紅外光譜掃描，掃描時每個樣本在視線范圍內避開主脈在左右兩側各取3個點掃描（見圖1），所有點的平均值作為該煙葉的代表光譜。數據采集及處理近紅外光譜含大量噪聲，預處理有助于提取和分析有用信息。不同預處理方法導致不同的預測結果。因此，為探索不同預處理方法對模型構建的影響，試算了一階導數、二階導數、標準正態變換（SNV）四種經典預處理方法、多元散射校正（MSC）結合Savitz-Golay平滑和歸一化進行對比分析。圖2. 煙葉近紅外光譜圖(a)原始光譜,(b)預處理后光譜從上部煙葉樣本訓練集中隨機抽取450個樣本，按2:1比例分組，選擇合適的預處理方法。實驗隨機重復五次，取平均值作為結果。發現與原始光譜比，預處理后的光譜鑒別準確度有所提高。經對比發現一階導數處理的光譜數據可獲得更好的分類結果。因此，在隨后的分類實驗中，選擇其作為上、中、下煙葉光譜的預處理方法。預處理前后的光譜如圖2所示。值得注意的是，不同的預處理方法對CNN模型的分類結果影響較小。這表明，與其他方法相比，用于開發NIR模型的CNN方法對預處理的依賴性較小。表1. 不同預處理方法的判別準確率（%）模型對比及結論作者隨后采用主成分分析法（PCA）對煙葉各成熟度水平的光譜數據進行聚類分析，發現樣本數據顯著重疊，無法分離。因此，有必要開發一種更強大的多分類方法來區分不同成熟度的煙葉。考慮到CNN強大的特征提取和學習能力，它可能是一個不錯的選擇。圖3. 上部煙葉五個成熟度水平NIR光譜方差的PCA得分圖為對比CNN模型的性能，建立了KNN、BPNN、SVM和ELM模型進行比較分析。證實了CNN模型在區分煙葉成熟度方面的出色分類能力。表2. CNN和其他四種方法的預測結果（%）結論本實驗研究了近紅外光譜結合深度學習方法對新鮮煙葉成熟度水平進行分類的潛力。近紅外光譜技術是一種非常有用的工具，可準確、無損地測定煙葉的內部和外部品質。實驗表明，CNN方法具有很強的特征提取和學習能力，對分類精度有著有利的影響。為進一步準確識別煙葉成熟度、研制煙葉采收機奠定基礎，從而提高煙葉的生產效益。特別鳴謝特別感謝云南煙草農業研究院陳頤老師及貴州大學煙草學院老師及其實驗室其他成員的工作及對海洋光學的支持和信任。

2023-05-15 13:11:25乳品電子舌味覺檢測前處理方法: 乳制品涉及到的產品種類較多，如牛奶、酸奶、黃油、奶酪、芝士、奶油、乳飲料等，乳品的電子舌味覺檢測不同的樣品前處理的方式也是不同的，合適的前處理方式與測試結果的準確性有很大關系。1、牛奶可直接用于測定；＜注意＞常規使用的“兩步清洗"模式，可能會有殘留而影響到回味的CPA值測定，推薦使用“三步清洗"模式。2、乳酸菌飲料可直接用于測定；如果是冰箱冷藏儲藏的樣品需要提前拿出待溫度恢復至室溫后上機測試。3、牛奶咖啡等含牛奶的飲品可直接用于測定；如果是冰箱冷藏儲藏的樣品需要提前拿出待溫度恢復至室溫后上機測試。＜注意＞常規使用的“兩步清洗"模式，如果殘留較多影響到回味的CPA值測定，推薦使用“三步清洗"模式。4、酸奶液體酸奶（1）將樣品恢復至室溫；（2）充分攪拌；（3）攪拌均勻后的溶液作為待測樣品溶液；＜注意＞推薦使用“三步清洗"模式凝固型酸奶（1）將樣品恢復至室溫；（2）用玻璃棒充分攪拌至均勻；（3）準確稱取120g凝固型酸奶置于燒杯中；（4）加入120g純水（稀釋成原重量的2倍）；（5）使用電動打蛋器攪拌30秒；（6）再用玻璃棒充分混合均勻后的溶液作為待測樣品溶液；5、黃油含鹽黃油（1）取樣若干（>50g），以奶酪樣品為例，保證樣品一致；（2）混勻，將樣品放于食品料理機中，打碎攪拌1min；（3）稱量，確定樣品完全混勻后，準確稱取50g樣品于料理機中；（4）加水，按照1:5的比例添加40°的蒸餾水；（5）混勻，在料理機中混勻1min；（6）離心，確定樣品混合均勻后，放于離心機中離心，3000rpm，離心10min；（7）分層取樣，離心后靜置分層移液管取上清液測試。無鹽黃油（1）準確稱取15g無鹽黃油置于燒杯中（2）加入85g溫度為60℃的純水（3）使用電動打蛋器攪拌1分鐘（4）冷卻至室溫后，進行離心分離10分鐘（轉速為3000rpm）（5）取離心分離后的水層部分，并加入相當于水層部分重量一半的基準液（使最終稀釋后得到的樣品溶液中，基準液占比1/3）（6）充分攪拌均勻后，得到待測樣品溶液。6、芝士（1）準確稱取30g芝士置于食物料理器中；（2）加入120g溫度為40℃的純水（稀釋成原重量的5倍）；（3）使用食物料理器攪拌1分鐘；（4）冷卻至室溫后（用水冷卻后或冷卻后），離心分離10分鐘（轉速為3000rpm）；（5）取離心分離后的水層部分為待測樣品溶液。7、奶油（生奶油、鮮奶油）（1）準確稱取40g奶油置于燒杯中；（2）加入160g純水（稀釋成原重量的5倍）；（3）使用電動打蛋器攪拌1分鐘；（4）進行離心分離10分鐘（轉速為3000rpm）；（5）采取離心分離后的水層部分作為待測樣品溶液；＜注意＞含有動物性脂肪的情況下，請使用溫度為40℃的純水進行稀釋，并冷卻到室溫后（用水冷卻后）再進行離心分離處理。8、冰淇淋（1）待冷凍樣品恢復至室溫后，準確稱取50g置于燒杯中（2）加入100g純水（稀釋成原重量的3倍）（3）使用磁力攪拌器攪拌10分鐘（轉速為500～600 rpm），或者使用食物料理器或電動打蛋器攪拌1分鐘（4）進行離心分離10分鐘（轉速為3000rpm）（5）取離心分離后的水層部分作為待測樣品溶液。9、含牛奶產品牛奶布丁（1）準確稱取60g牛奶布丁置于食物料理器中；（2）加入180g純水（稀釋成原重量的4倍）；（3）使用食物料理器攪拌1分鐘；（4）所得的溶液作為待測樣品溶液；