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常規拉曼光譜儀痕量檢測解決方案—SERS增強拉曼智能處理器

作者:拉曼光譜儀產品2021-08-26 13:45:35
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常規拉曼光譜儀痕量檢測解決方案—SERS增強拉曼智能模塊(圖1)

  拉曼光譜分析法是基于印度科學家C.V.拉曼(Raman)所發現的拉曼散射效應,根據每種分子如人類指紋一樣,都有其獨特的光譜指紋,可以很好的識別分子物質,當前,隨著拉曼光譜技術的發展,各樣式拉曼檢測儀不斷涌現,如便攜式科研拉曼檢測儀、手持式拉曼檢測儀等。它們為拉曼技術的推廣提供了條件。

  普識納米在現有常規拉曼光譜儀技術研究的基礎之上,針對不同拉曼檢測儀性能不同導致的采集拉曼譜圖與比對標準譜圖差異大,拉曼檢測儀物質識別能力不強、檢測限等問題,設計并開發了通用拉曼智能識別模塊,解決了拉曼譜圖的自適應采集、多維度校準和多核加速技術等問題,提高了譜圖識別的準確性和速度。

常規拉曼光譜儀痕量檢測解決方案—SERS增強拉曼智能模塊(圖2)

  SERS智能處理器對常規拉曼升級包括以下幾點:

  (1)針對信號強度不確定性樣品,設計了拉曼自動積分控制算法,通過實時評價拉曼信號的信噪比或峰強,自動控制拉曼積分時間、激光功率等參數,使得針對不同的樣品,不同性能的拉曼信號采集模塊都能自動獲得高質量的拉曼譜圖數據。

  (2)為提高拉曼譜圖智能識別算法的通用性和準確度,設計了多維度的拉曼譜圖校準算法,在對拉曼譜圖進行濾波去噪的基礎上,設計了基于多物質的標定的拉曼位移校準方法和相對強度校準方法,改進了不同性能拉曼信號采集模塊獲得的拉曼譜圖的特征信息差異,從而提高了譜圖識別的準確性。

  (3)基于嵌入式系統,實現了智能識別算法的并行加速。通過采用多核多線程并行處理、哈希表數據庫檢索方法等,提高了拉曼譜圖智能識別算法的計算速度,大幅提高了智能識別模塊的性能。

  (4)同時還開發了基于串口通訊的通信橋,實現了基于http通訊的前后端程序在串口下的通信。 本文開發設計了微型的拉曼智能識別模塊,編寫了算法和控制程序,進行了實驗分析和算法驗證,表明了拉曼智能識別模塊能適配不同性能的拉曼光譜檢測模塊,可以提供離線式和在線式的拉曼譜圖快速識別服務。

常規拉曼光譜儀痕量檢測解決方案—SERS增強拉曼智能模塊(圖3)

  根據以上四大方面升級,解決了不同廠家常規拉曼的數據匹配問題,結合普識納米SERS增強技術,完美實現了常規拉曼毒品痕量檢測難題。

  例如第三代毒品“芬太尼”,常規拉曼是無法檢測芬太尼類強熒光干擾和低濃度的兩大核心問題,集合普識納米SERS智能處理器,升級后靈敏度可達ppb級別(可以在毒販或者吸毒人員摸過的紙幣上面采樣)。SERS智能處理器設計精巧,簡單便攜,便于現場使用,并可根據要求擴容升級萬條數據庫,還可以隨時自建譜圖庫,升級檢測新出現的芬太尼類物質。

常規拉曼光譜儀痕量檢測解決方案—SERS增強拉曼智能模塊(圖4)



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