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北京睿光科技有限责任公司
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解决方案
食用油成分拉曼光谱分析解决方案
应用领域
食品/农产品检测样品
食用植物油检测项目
营养成分食用油不仅是营养的主要来源，也是食品工业重要的基础材料。与动物脂肪相比，植物油中单不饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸的含量较高，因此其重要性与日俱增。在本应用说明中，使用拉曼光谱仪结合化学计量学软件分析了橄榄油、山茶油、花生油、葵花籽油和菜籽油的主要成分。
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原位监测水分诱导的多态性转变
应用领域
制药/生物制药检测样品
化药新药研发检测项目
含量测定拉曼光谱学是制药工业中广泛使用的物理表征技术;常见的是用来识别活性药物成分(API)的不同多态形式。药物、辅料和包装材料的物理和化学性能取决于蒸汽的存在和与蒸汽的相互作用。拉曼光谱和蒸汽吸附技术的结合可以更好地了解制药材料的蒸汽-固体相互作用，因为它与结构特性有关。
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拉曼光谱在定量分析乙醇中的尿素
应用领域
制药/生物制药检测样品
化药制剂检测项目
含量测定尿素被广泛用作氮素释放的肥料，并且 90%以上的尿素产量被用于农业。众所周知，尿素还能与脂肪酸形成复合物，这些复合物已被用于复杂混合物的分离和纯化过程。在这篇应用说明中，我们会介绍用拉曼光谱法对乙醇中的尿素浓度进行量化，并展示如何用这种方法来确定尿素在与硬脂酸的固体包合物中的百分比。
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低频拉曼光谱学在材料化学成分分析中的应用
应用领域
材料检测样品
其它检测项目
/拉曼光谱学是一种有利的分析工具，可以根据分子的旋转和振动模式来测量分子结构和确定材料的化学成分。B&W Tek 的 BAC102 系列 E 级探头可以实现低至 65cm-1的低频，为更宽的测量范围提供了一个经济的解决方案。图 1显示了 L-天冬酰胺的指纹区以及经过转换得到的低频斯托克斯位移；注意 200cm-1以下的三个主峰。通过低频区域的显示为蛋白质表征[1]、多态性检测和鉴定[2]以及材料相位和结构测定等应用提供了关键信息。
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拉曼光谱对碳材料进行分析的应用
应用领域
材料检测样品
碳材料检测项目
/拉曼光谱是表征碳纳米材料的有效手段之一，因为它在测试时具有快速、选择性和非破坏性等特性。通常而言，碳材料的拉曼光谱相对简单，但也可以根据峰的位置、形状和相对强度揭示大量有关内部微晶结构的信息。基于石墨烯材料的拉曼光谱可以通过三个主要峰来表征：G 带、D带和 2D 带。
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拉曼光谱在法医学中的应用（爆炸残留物和易燃液体）
应用领域
公安/司法检测样品
司法鉴定检测项目
/受到电视连续剧和电影的影响，法医和法医学如今已成为非常流行的术语。受到这些电视剧的启发，大多数人通常会将这些术语与犯罪现场调查（CSI）、目视检查和证据恢复联系起来。然而，法医学所涉及的内容远不止犯罪现场调查，还包括大量的科学技术、学科和研究，如法医遗传学、化学、信息学、人类学、昆虫学、弹道学、指纹学、文件鉴别、声学和语言学。每个法医的学科只能对限定的证据进行处理，并进行高度特定的研究，提供的特定信息也只是关于犯罪调查某些方面，因此会出现某个学科可能在某些犯罪调查中起到决定性的作用，但在另一些犯罪调查中却是可有可无的[1]。
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为法医学（保护、执行与调查）提供的解决方案
应用领域
公安/司法检测样品
司法鉴定检测项目
/在法医调查中，执法人员、实验室技术人员、犯罪现场调查人员和许多其他人员都面临着材料鉴定的巨大挑战。在调查过程中，技术人员需对火药的残留物、滥用药物、毛发样品、化学前驱动体等材料进行例行检查。传统上，技术人员需使用不同的鉴定方法从各种法证样本中收集结果。虽然某些技术是实验室准确鉴定的理想选择，但也有许多技术，如拉曼光谱法，可直接在现场或实验室对多种法证样本的类型进行成功鉴定。拉曼光谱法已被缉获毒品分析科学工作组（SWGDRUG；2016 年 7.1 版）列为 A 类分析方法。
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制药材料鉴别的拉曼光谱解决方案
应用领域
制药/生物制药检测样品
化药新药研发检测项目
含量测定拉曼光谱学为制药行业的质量控制、质量保证和生产可追溯性引入了全新有价值的分析能力。这对该行业目前实行的原料鉴定及验证带来了巨大的改变，通常在仓库中就可完成测试，而不需要将样品送到实验室1。小型化和模块化的拉曼设备性能有了明显的提高，在多数情况下，能够得到与大型台式仪器和显微镜相同品质的数据。
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拉曼定量分析光谱预处理解决方案
应用领域
制药/生物制药检测样品
化药新药研发检测项目
含量测定拉曼光谱学因其可以无损测量、快速分析以及可以同时进行定性和定量分析的能力，已经成为制药和化学工业过程分析中日益普遍的技术。光谱预处理算法通常应用在定量光谱数据分析中，是为了在加强光谱特征的同时尽可能地减少与所讨论分析物无关的变异性。
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聚合物鉴定和表征的拉曼光谱解决方案
应用领域
石油/化工检测样品
聚乙烯(PE)检测项目
/拉曼光谱学可对未知样品进行分子鉴定，这方面的优势得到了广泛的认可，因此，该技术已被常规应用于制药、医疗诊断、法医分析、食品和农业等领域。最近，在塑料和各种聚合物的表征方面，拉曼光谱学也得到了广泛认可，不仅可用于定性鉴定，还可用于像定量分析这种要求更高的应用。以前，需要通过湿化学技术、色谱分离或对样品有破坏性的灼烧试验，才能将这些材料溶解并分析。
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短波红外相机在配备SWIR摄像头司机夜视系统（DVE）的应用
应用领域
电子/电气检测样品
信息技术类设备检测项目
/许多当前的DVE系统采用被动热成像系统，该系统增强了驾驶员在诸如黑暗、雾、烟或灰尘等恶劣视觉条件下操作时的视觉能力，见图1。然而，这些系统有局限性。很难确定一个人是朋友还是敌人，也很难知道一个物体是否有威胁。当前的DVE通常不足以让驾驶员避免危险。简而言之，改善驾驶员的视野有可能显著降低安全风险并提高整体任务效率。
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钞票真伪鉴别应用方案
应用领域
纺织/印染检测样品
印染检测项目
/假钞在每个社会都是一个问题，Raptor photonics的OWL InGaAs相机可以超越几乎所有常规检查，这款相机能够观察到钞票防伪标志的部分em光谱，并以不同的方式出现。
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深度制冷直接探测CCD相机在XUV、软X射线和极紫外（EUV）光谱中的应用
应用领域
半导体检测样品
传感器检测项目
/在研发过程中，工程师发现发现这种直接检测CCD和光栅的组合可以简化设置。使用宽度为25um或更小的狭缝，可以很容易地检测到汞184.9nm的发射线。这意味着可以在不制冷的传感器甚至光谱仪中没有真空的情况下观察到汞发射线。以这种方式在空气和环境温度CCD探测器中操作，可以在工作台上设置和聚焦251MX仪器。在初始测试期间，不需要操作真空系统或提高探测器的性能。
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短波红外相机在半导体检测领域的应用
应用领域
半导体检测样品
光电器件检测项目
硅片在制造过程中，异物颗粒和缺陷可能出现在晶圆的顶部 、底部、内部或之间。随着晶片厚度的减小,背面缺陷的检测变得越来越重要。缺陷包括被捕获的空气、气穴、微裂纹和其他由光子发射引起的细微特征,找到这些缺陷的位置是很重要的，缺陷起初不会影响芯片的功能，但未来会影响芯片的可靠性。
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无人机快速巡检太阳能电池板解决方案
应用领域
能源/新能源检测样品
太阳能检测项目
太阳能电池板光伏(PV)太阳能电池板在使用过程中会出现一些缺陷和故障，例如裂纹、破裂电池、互连、分流等；而电致发光(EL)成像能够在排查缺陷和故障方面提供高精度的检测结果。此外，电致发光（EL）成像技术由于其可以呈现更高的细节和与注入载流子密度直接相关的特点而被广泛关注和应用。但由于晶体硅发光信号比太阳光低几个数量级，所以过去这种技术通常只能在室内进行，如果在户外测量，也只能在黄昏到黎明的这段时间进行，无法在白天使用。这大大限制了这个功能强大的技术用于公用事业大规模检测的潜力。
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短波红外相机在天文领域的应用
应用领域
航空航天检测样品
航天检测项目
/在地面上进行红外天文观测，受地球大气的限制很大。大气中的水汽、二氧化碳、臭氧等分子，吸收了红外波段大部分的天体辐射，只有几个透明的大气窗口可供地面观测使用，在这些窗口中被指定的红外测光系统为J（1.2微米）、H（1.6微米）、K(2.2微米)、L（3.6微米）、M（5.0微米）、N（10.6微米）和Q（21微米）。短波红外相机通常可以涵盖J波段与H波段，可用于红外天文观测。
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无人机上使用SWIR相机进行植被遥感
应用领域
农/林/牧/渔检测样品
其他检测项目
植物病虫害牧草质量监测（FFM）分析传统上使用生物量取样来计算每公顷生物量产量（t ha-1）。目前的研究项目正在研究使用基于无人机（uav）的遥感系统的反射光谱学方法。近年来有结果证明，这种系统主要适用于精准农业，如作物和草地的生物量。
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等效350米光学望远镜的长基线光学干涉成像
应用领域
航空航天检测样品
航天检测项目
/长基线光学干涉仪是地面观测站在高分辨率、可见光和红外波长下研究宇宙的仪器。干涉仪的工作原理与传统成像望远镜是不同的。星光用一些小望远镜捕捉到，这些望远镜之间的间距可达几百米。每个望远镜的输出都是一个直径约10cm的准直光束。这些光束被中继到集中实验室，尺寸缩小直径约1cm，然后与来自其它望远镜光束结合在探测上形成干涉条纹，通过对多对组合光束的条纹图形分析，可以重建被观察目标的图像。
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昼夜节律和视交叉上核（SCN）神经元的研究
应用领域
制药/生物制药检测样品
化药新药研发检测项目
临床前研究生物钟是生物体内的一种无形的"时钟"，实际上是生物体生命活动的内在节律性。由于缺乏对生物节律调节机制的认识，当前国际上尚未能研究出基于生物节律的有效治疗药物。近期，军事科学院军事医学研究院李慧艳研究员团队和张学敏院士团队合作在该领域取得重大原创性突破，他们发现特定神经元的纤毛是调控节律的细胞器，并将这一原创性发现在学术期刊《Science》发表了相关研究论文。
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SWIR成像助力多巴胺释放及传播过程研究
应用领域
制药/生物制药检测样品
化药新药研发检测项目
临床前研究神经元在高度专用的汇合点连接，形成复杂的网络。单个细胞通过释放化学信号（或神经递质），如多巴胺，在这些“突触”上进行交流。尽管突触在大脑中起着核心作用，但准确测量神经递质释放的位点及它们扩散的范围仍然是一个挑战。为了解决这一局限性，Janelia团队开发了一种测量神经元释放神经递质的新方法，利用一种使用荧光纳米传感器的技术。
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近红外二区小动物活体荧光成像
应用领域
制药/生物制药检测样品
化药新药研发检测项目
临床前研究研究人员在500-900nm光谱范围进行探测时，由于光散射和组织自发荧光，带来成像深度浅，背景高。在过去的五年中，人们对在1000-1700nm光谱范围进行NIR-II/SWIR成像探测，很大地降低了这些影响，对～3mm成像深度实现单细胞分辨率，对～1cm成像深度实现更有效的分辨率。
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深度制冷CCD相机助力便携式XRD/XRF的文化遗产保护工作
应用领域
其他检测样品
其他检测项目
文化遗产保护在文化遗产保护领域，XRD和XRF是非常有用的技术，但这通常需要从被测物品中收集样本，具有破坏性；或者把物体带到实验室或同步加速器设施中，这不但昂贵、耗时且不实用。总部位于美国的艺术有限责任公司开发了一种便携式XRD/XRF系统，使艺术历史学家和保护科学家能够在现场应用XRD和XRF技术。
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FLIR热像仪改善汽车设计与工程解决方案
应用领域
汽车及零部件检测样品
汽车电子电器检测项目
可靠性能汽车行业比任何其它行业在研发方面的投入都要多，目的便是为了生产出安全高效的高性能车辆。无论是研究新的设计还是测试汽车部件的新型增材制造技术，研究人员都需要借助高分辨率的红外热像仪，收集所需的图形和数据。
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FLIR A400/A500/A700系列的强大的集成方案
应用领域
机械设备检测样品
其他检测项目
工业检测和识别制造和工业过程中的热问题，便于您预防故障的发生，并营造更安全、更高效的工作环境。A系列热像仪提供图像流和智能传感器两种可选配置，以您的方式解决您特定的任务。
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OLED分子配向研究之滨松解决方案
应用领域
材料检测样品
光学材料检测项目
量子产率在OLED领域，通过提高器件的外量子产率（EQE），从而得到亮度更高、发光效率更好的产品是最热门的研究课题。因为器件的EQE为发光层内量子效率与输出耦合效率的乘积（EQE=PLQY×ηout）得出，所以为了提高器件的EQE，两种主要的手段就是：（1）提高发光层材料的内量子效率（PLQY）；（2）提升输出耦合效率（ηout）。
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利用红外投影仪促进 FLIR 热像仪的功能
应用领域
电子/电气检测样品
商用家电检测项目
红外投影仪航空航天和自动驾驶汽车设计验证与改进的未来依赖于回路中的硬件在环（HWIL 或 HIL）测试。这种方法需要将控制模块（例如导弹的制导、导航和控制模块）连接到生成模拟环境的软件，从而“欺骗”控制模块，使其如同与真实环境互动一样发挥作用。这样，研发团队就可以运行数以百计或千计的测试场景，而无需承担现场测试相关的成本、时间或潜在风险。
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FLIR A6750无损测试与材料测试无损测试（NDT）/材料测试
应用领域
材料检测样品
聚合物基复合材料检测项目
材料缺陷FLIR红外热像仪具有锁定、瞬时探测和脉冲功能，可执行高级检测工作，如：无损测试（NDT）、应力制图，能分辨小至1 mK的温差。无损测试（NDT） 被广泛应用于在不造成损伤的情况下评估材料、元件或系统的性质。红外热像仪能够通过目标激发并观察目标面上的热力差异检测内部缺陷。红外热像仪是检测复合材料、太阳能电池、桥梁以及电子设备中存在的缺陷和故障点的宝贵工具，也是在执行材料测试时进行热应力制图的绝佳工具。
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OLED/TADF研究之滨松解决方案
应用领域
材料检测样品
光学材料检测项目
量子产率OLED（有机发光二极管，Organic Light-Emitting Diode）与LCD（液晶显示器，Liquid Crystal Display）是目前市场上主要的两类显示技术。其中，LCD发光是靠背光，通过控制液晶分子偏转决定像素中各个颜色的透光率；而OLED中直接控制像素点发光。OLED显示技术具有更薄的屏幕、高达百万的对比度（千倍于LCD）、较低耗电、极高反应速度/刷新速率等优点，而最令大众所熟知的优点则是（1）LED的黑色来自于光源本身不发光；而LCD的黑色来自于偏光片的阻挡；所以OLED相对LCD屏幕其黑色足够“纯正”。（2）OLED屏幕结构简单，易于做成“柔性屏”。
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LED荧光粉评价之滨松解决方案
应用领域
材料检测样品
半导体材料检测项目
量子产率如今，无论在显示器领域还是照明领域，LED以其节能、寿命等优势都有着非常重要的地位。而回顾LED的发展历程，由于LED芯片本身只能发出单色光的特性，如何得到白光的LED以满足照明和显示器应用的需求一直是一个非常重要的课题。
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