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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。光纤光谱仪--智能引擎4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 。
光纤光谱仪--智能引擎4号仪器特性：
前照式CCD
平价＆好品质机种
血液检测及教学需求推荐机种
优异的「温湿度」与「撞震」稳定性
高感度、超高分辨率、低杂散光 （杂散光比例可达0.01％）
可选配「高速连续曝光」模式 (Continuous High-Speed Exposures)
可选配OtO独家*平衡灯源解决方案-BL40或卤素灯
可搭配光谱量测配件套组 (PKG-SE12)
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 血液检测 | SE2040 | 300-850 nm | 200 um | 6 nm | 200 | 1 ms-65 s | 1800 | 0.027 nm/℃ |
| 教学需求 | SE1040 | 200-1025 nm | 25 um | 1.3 nm | 200 | 1 ms-65 s | 1800 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 平价&好质量 | SE1040 | 350-1020 nm | 25 um | 1.2 nm | 200 | 1 ms-65 s | 1800 | 0.027 nm/℃ |
光纤光谱仪--智能引擎4号产品规格
| 项目 | 规格 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 光学设计 | Czerny-Turner光学架构 | ||||||
| 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 | V | V | V | ||||
| 前照式CCD | 输出速度(Readout Rate): 2 MHz | ||||||
| 狭缝宽度 | 10 / 25 / 50 / 100 / 200 / 300 um | ||||||
| 分辨率 | 0.2 ~ 10.5 nm | ||||||
| 曝光时间 | 1 ms ~ 65 sec | ||||||
| 信噪比 | 200 | ||||||
| 类比/数位 | 16 bits | ||||||
| 暗讯号 | 36 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 | 溫度: -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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