解决方案

2019年度盘点——微光谱应用

水果分选在线监测、大气监测系统、鸡蛋成熟度检测、半导体器件加工检测

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使用光谱传感器解码危险酒精饮料

我们在工业中随处可见假冒、掺假或仿冒产品的问题。酒精行业也不例外。掺杂物包括用于去除色的廉价溶剂和与酒精饮料(乙醇)具有相同致醉成分的外用酒精，使其含有的污染物（变性剂）对人类造成危害，这些变性醇中常见的添加剂是甲醇，甲基乙基酮和异丙醇。根据浓度的不同，变性剂不受质量程序和昂贵税收的限制，这使得它们对造假者很有吸引力。

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使用近红外漫反射光谱法监测水果成熟度

消费者生活水平的提高也表现在对食物的高品质需求。对于食品工业来说，特别是它复杂的国际供应链，有效的监测方法对交付质量和一致性起到至关重要的作用。近红外 (NIR) 反射光谱法作为一个可行的监测手段，在本应用案例中，我们应用近红外反射光谱法测定水果的成熟度。

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水果的近红外漫反射分析

作者：Yvette Mattley，博士

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用NIR光谱分选塑料树脂

作者：Yvette Mattley，博士

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使用STS光谱仪进行谷物分析

近红外光谱学是食品工业的重要工具并用于农业日常应用中。最初用于谷物和谷物制品的分析，近年来已经被应用于食品、饮料、饲料、农业、药物、化学和纺织等工业检测。用近红外光谱学分析的产品包括种子、谷物、水果、蔬菜、油类和乳制品等；包括羊毛、棉花和木纸浆的有机纤维；以及羊毛制成品、干草捆、土壤以及肥料。近红外光谱学技术很好地应用于一系列样品类型包括粉料、浆料、液体和生物燃料等。近红外光谱技术是首选的稳定可靠的技术，因为它速度快并且非破坏性。近红外区内的独特的光谱特征提供了有关被分析产品的成分和质量的重要信息。利用化学计量学和适当的校准模型获得的定量结果，能快速描述样品的湿气、蛋白质、脂肪、碳水化合物和糖含量等特性。

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使用Nirquest鉴别电路卡组件污染物

近红外分光学被用于一系列应用：从测定农产品的质量到研究宇宙新形成星体的成分。当近红外与多变量校准技术结合的时候，就成为有力的分析工具。一个单独的近红外光谱指纹图可以提供样品的详细信息。在本应用说明中，NIRQuest512型近红外分光计被用于测定电路卡组件（CCA）污染物的特性，最终，查明CCA故障的根本原因。

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使用近红外光谱学进行纸张分类

近红外光谱学作为在纸张分类的循环操作方面中的一个方法，是一种可行的替代密度和动态行为的技术。。含水量和结晶度都被列入能被用于区别一连串混合纸张的标准中。

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Near-Infrared Diffuse Reflection Analysis of Fruit Using the Vivo Direct Illuminated Reflection Stage and NIRQuest256-2.5 Extended Range NIR Spectrometer

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High-resolution NIR Analysis

New detector and optical bench options make it possible to configure near-infrared spectrometer setups for high-resolution applications such as laser and optical fiber characterization. Our NIRQuest-series Spectrometers cover various segments of the 900-2500 nm region and serve a variety of application needs.

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