- 2025-01-10 17:03:03高分辨率紅外相機
- 高分辨率紅外相機是一種能夠捕捉并生成高分辨率紅外圖像的儀器。它通過紅外傳感器接收物體發出的紅外輻射，并將其轉換為可見的圖像。這種相機具有高度的靈敏度和準確性，能夠在不同光照條件下工作，甚至在完全黑暗的環境中也能進行拍攝。高分辨率紅外相機廣泛應用于軍事偵察、安防監控、環境監測、工業檢測等領域，能夠提供詳細的溫度分布和物體特征信息，幫助用戶進行精確的分析和判斷。
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- 2022-11-29 12:10:53海洋光學新一代高分辨率光譜儀HR2正式上線！！！
- 推陳出新海洋光學隆重推出新一代HR系列高分辨率光譜儀系列首 款HR2現已正式上線！分辨率？輕松拿捏！HR2是一款高分辨率科研級光譜儀全新的探測器超高的采集速度良好的熱穩定性一如既往的便攜小尺寸提供更高的分辨率和信噪比重 點特色高分辨率2098個有效像素點16-位 A/D分辨率 (65535 counts)能探測到更弱、變化更快的光信號提升雜散光控制高信噪比單次采集信噪比 380:1高速平均模式信噪比 25833:1超高的采集速度微秒級積分時間 1μs-1.5s優良的熱穩定性溫漂 0.06 Pixels/°C環境條件變化時有可靠光譜響應更廣的動態范圍單次采集動態范圍 3000:1系統動態范圍 2.46*108HR2系列在各大基礎應用中表現良好特別針對吸光度測量表現十分優異搭配使用OceanDirect跨平臺軟件開發工具包快速實現多次板載平均并大幅加強信噪比！多種選擇18款預配置多種可能性供您選擇并支持定制版本為您量身打造適合您的款式---P.S. 若有配置問題歡迎隨時來詢問我們哦！應用廣泛HR2適用于日常實驗室使用也可以嵌入OEM儀器并集成到工藝流水線中LED/激光表征采集時間短，可直接測量無需附件儀器也不會飽和紫外/可見光吸光度吸光度極限值可到 2.5 AU還可應用于...半導體行業：等離子體監控生物制藥、藥品分析 (吸光度)分子診斷設備: RNA/DNA生物流體診斷設備您的想法就是我們的做法，您的需求就是我們的追求！心動不如行動，您還在等什么？快來聯系我們一探究竟！
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- 2023-06-26 11:48:37Picarro | 揭示印度半島碳循環之謎：高分辨率貝葉斯反演揭示二氧化碳通量
- 印度半島碳循環之謎The Mystery of the Indian peninsula's carbon cycle隨著全 球氣候變化的日益嚴重，CO2排放已成為人們關注的焦點之一。了解CO2通量的分布和變化對于制定有效的環境保護政策具有重要意義。傳統的觀測方法存在著精度低、時間和空間分辨率不足等問題，如何提高觀測精度成為了研究的重 點。貝葉斯反演作為一種有效的數學方法，可以通過利用已知信息對未知參數進行推斷，以揭示CO2通量的分布和變化。下面這篇論文的研究成果對于深入了解CO2通量的分布和變化，制定有效的環境保護政策具有重要的現實意義和應用價值，一起來看看！揭示印度半島碳循環之謎：高分辨率貝葉斯反演揭示二氧化碳通量工業時代以來，二氧化碳（CO2）濃度增加了近50%，主要歸因于人類活動，尤其是化石燃料的燃燒。CO2對人為輻射強迫具有重要貢獻。就過去10年國家尺度CO2排放量而言，印度排名第三，占全 球總量的7%。印度上空大氣CO2的季節性變化主要受季風動力學導致的植被生長和運輸的季節性變化所控制。然而，印度大氣中CO2摩爾分數的精確測量是有限的。基于此，在所附的文章中，來自印度的研究團隊基于2017年-2010年印度半島Thumba（8.5°N，76.9°E） ，Gadanki（13.5°N，79.2°E）和Pune（18.5°N，73.8°E）三個站點地面CO2高精度原位觀測數據（Picarro G2401氣體濃度分析儀）、用于反演的不同來源CO2先驗通量（源自ODIAC的化石燃料排放、源自VPRM模型的大氣-生物圈交換、源自GFED的野火排放、源自OTTM模型的海洋通量）、高分辨率拉格朗日粒子擴散模型FLEXPART（通過計算點、線、面或體積源釋放的大量粒子的軌跡，來描述示蹤物在大氣中長距離、中尺度的傳輸、擴散、干濕沉降和輻射衰減等過程。該模式既可以通過時間的前向運算來模擬示蹤物由源區向周圍的擴散，也可以通過后向運算來確定對于固定站點有影響的潛在源區分布） ，通過貝葉斯模型反演了印度半島的CO2通量。在本研究中，Picarro G2401氣體濃度分析儀用于測量Gadanki和Pune站的CO2混合比。測量間隔為2.5 s。在Gadanki站，使用外置真空泵和聚四氟乙烯管，以約400 SCCM流速，從樹冠上方離地面約13米的建筑物頂部將環境空氣引入Picarro分析儀。在Pune站，Picarro儀器安裝在一座高層建筑頂部，使用外置真空泵和Synflex Decabon管將離地面約15米的環境空氣輸送至分析儀。兩臺儀器都定期使用NOAA的氣瓶進行校準。【結果】（a）Thumba、（b）Gadanki和（c）Pune每周測量（青色）和模擬（橙色）的CO2混合比的時間變化。(a) 先驗通量，(b) 后驗通量及其差異平均值。【結論】基于獨立估計，印度半島地區的CO2來源（3.34 TgC yr?1）比化石燃料和生態系統交換綜合的來源略強。在季節尺度上，冬季、季風前、季風和季風后季節，印度半島上空先驗通量的通量修正分別為4.68、6.53、-2.28和4.41 TgC yr-1。該研究強調了使用貝葉斯法優化某個區域的地表CO2通量的重要性。強調在反演過程中需要考慮先前的通量不確定性和觀測不確定性。反演實驗中使用臺站的CO2測量結果能夠捕捉到印度半島的足跡，有助于更好地限制反演中的通量。但也需要進行長期持續監測，以進一步降低估計通量的不確定性。掃描二維碼查看原文
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- 2022-11-25 11:20:303D組織成像：快速預覽到高分辨率成像的一鍵切換
- 全場景顯微成像分析平臺MICA集3D采集和AI定量于一體。3D組織成像廣泛應用于生命科學領域。研究人員利用它來揭示組織組成和完整性的詳細信息，或從實驗操作中得出結論，或比較健康與不健康的樣本。本文介紹了MICA如何幫助研究人員進行3D組織成像。3D組織成像模式生物或患者的組織切片可用于分析從組織到細胞的各種形態，進而發現健康和非健康樣本以及對照樣品和實驗樣品之間的差異。例如，是否存在特定細胞或它們的形態（即形狀、體積、長度、面積）都是有意義的參數。熒光顯微鏡有助于識別特定標記的細胞或細胞組分。因此，要么用轉熒光標記基因生物，要么用免疫熒光染色。此外，某些基因和轉錄也可以通過熒光原位雜交 (Fluorescence in Situ Hybridization, FISH) 進行可視化。3D組織成像的一個示例是，對腦部神經元進行成像，以確定它們的長度、體積或與其它細胞的連接。例如，可以對患有局部腦缺血的模式生物制作腦部切片，以了解形態差異和細胞數量。挑 戰首要的挑戰之一是使用顯微鏡初步觀察樣本。需要將樣本置于載物臺上并不斷調整三維位置以確保對樣本進行正確成像。你從目鏡或屏幕上看到的只是樣本極小的一部分。因此，要將樣本保持在正確的焦距內并找到正確位置，以便找到感興趣的區域，是一個非常麻煩的過程。MICA的樣本查找功能通過將樣本聚焦并生成每個相關區域的低倍率預覽圖來自動化這個過程，這個功能可以用于整個成像過程的定位。下一個挑戰是設置成像參數，因此可以在看到感興趣的信號下，避免樣本遭受不必要的光漂白。這一步驟通常要同時選擇激發和接受檢測的技術參數，因為每一項參數都會對樣本和獲得的結果產生不同的影響。使用MICA，您只需輕輕點擊一下“Live”，便可自動完成可視化熒光所需的所有參數設置。可隨時通過點擊“OneTouch”執行這一自動化設置來優化當前視圖的參數。更改顯微鏡的特定技術參數前，實驗人員通常需要了解更改參數將產生的影響，但在MICA中，設置是輸出驅動型的，也就是說，可定義所需的輸出，然后自動完成對應的調整。一般而言，第 一步是確定要成像的正確位置。實驗人員需要使用目鏡了解樣本的整體概況，并記住不同的位置。數字顯微鏡可以生成樣本的概覽，這可以提供一些幫助，但實驗人員仍然需要指出圖像中要進一步成像的位置。MICA的Navigator工具可簡化這一過程。用戶可以生成低倍或高倍的預覽，輕松定位感興趣的區域，并可以使用工具直接在圖像上標記出感興趣的樣本區域。這樣后續高分辨率圖片就可以保存下來。高放大倍數物鏡通常需要使用浸沒式介質，最 常見的是水和油。水為水溶液中的成像樣品匹配了最 佳的光學指數，而油為包埋的成像樣品匹配了最 佳的光學指數。水浸物鏡也可用于固定式樣本，但會稍微影響成像質量。MICA可同時滿足兩種需求。水鏡還具有全自動化操作的額外優勢，水的浸入可以自動建立并維持。為進一步提高光學質量，一些物鏡會通過校正環來補償樣本板的厚度。校正環可手動、也可自動操作。MICA配置了自動校正環功能，可實現自動優化。相對厚度是組織切片成像的另一大挑戰。厚切片會形成較多的散射光，干擾所需信號。THUNDER可減少背景模糊，為組織成像提供了一種寶貴的計算成像方法。 MICA集THUNDER于一體，可在合理的時間范圍內確定感興趣的區域。除了類似于THUNDER的計算清除方法，共聚焦激光掃描顯微術(CLSM)等光學部分也是3D組織玻片成像的一種方法。這種方法中，可獲得性和可用性方面也是挑戰。除了技術設置比較復雜，共聚焦顯微鏡所需的培訓時間一般也更長。MICA集共聚焦和寬場成像于一體，最 大程度減少了成像參數設置，縮短了所需的培訓時間，同時也降低了操作顯微鏡的技能要求。另外，共聚焦和寬場成像模式的圖像設置有相同的外觀和使用感受，因此，用戶無需學習兩種系統的操作方法。而且，用戶可隨意在寬場和共聚焦兩種模式間切換而無需在兩種成像系統間轉移樣本。科學實驗的一個關鍵方面是，改變盡可能少的變量，以確定對樣本和結果的任何影響。除了保證樣本處理相同外，另一個方面是針對激發和接收檢測成像參數相同。MICA默認在不同項目中保持成像參數不變，用戶僅基于自己的需求進行調整。可根據參考圖像輕松恢復成像參數。方法三個厚度為250μm的小鼠腦部切片包含下述熒光標記物：細胞核（DAPI，品紅色）神經元（細胞質GFP，青色）星形膠質細胞（GFAP-DsRed，紅色）將切片固定于載玻片支架中（圖1）并置于載物臺上進行成像。圖1：用于玻片成像的MICA玻片夾，例如組織切片。在樣本定義中輸入蓋玻片類型和染料等基本信息。利用這一信息，Sample Finder可以識別蓋玻片并自動生成低倍的預覽。對整個蓋玻片的預覽可以用來識別三個組織切片，然后用Navigator工具進行標記。隨后無需手動調整成像參數，便可以在20倍寬場模式下對標記區域生成掃描拼接圖像。在這個放大倍數和分辨率下，就能在組織切片上識別出感興趣的區域，然后用共聚焦顯微鏡成像。此時，MICA會在相關區域切換為共聚焦模式，記錄高清晰圖像，包括三維立體圖像。定義三維立體圖像時，可以手動或單擊鼠標自動設置限制。z Range Finder工具自動確定3D圖像掃描開始和結束部分。成像后，可借助MICA Learn & Results工具測量樹突棘。為此，使用pixel classifier在疊層投影下識別棘突。pixel classifier簡單易用且功能強大，用戶只需使用類似于繪畫工具的繪圖工具標記對象的示例，在這種情況下為棘突。通過訓練模型，更好地再現輸入，然后提供圖像中其他對象的預覽。經過訓練后，就可使用模型分析圖像。 結果找到載玻片預覽上單個腦部切片，然后使用Magic Wand工具進行標記以進行掃描拼接。Magic Wand自動識別組織切片的邊界并相應地定義所需的拼接。圖2：MICA在實驗開始時進行完整的玻片預覽（寬場），便于更輕松地定位。借助該信息的信息，可找到大圖掃描拼接的感興趣區域。可使用Magic Wand工具自動化檢測感興趣區域。MICA可同時采集最 多四個熒光團，因此相比基于濾光塊的序列成像的顯微系統，可有效節約用戶的時間。在單次掃描拼接中，可找到感興趣區域，并在共聚焦模式下以更高的放大倍數觀察更多的細節。二維圖像需要借助三維數據以獲得更詳細的信息。為此，z界面中定義了三維立體模式。在CLSM下進行立體采集后（120μm厚），可在三維觀察器中可視化數據，獲得腦部樣本的更多空間信息。圖3：三維重構CLSM。通過三維采集進一步研究組織切片。利用獲得的三維信息，用戶可以更好地了解樣本的空間狀況，例如了解細胞間的連接。對于定量來說，可根據三維采集信息生成最 大投影來測量樣本樹突棘的平均面積。pixel classifier識別棘突，分析工具則確定面積。得到的數值可繪制成圖，以可視化數據和相關性。圖4顯示了樹突棘面積的直方圖。這些結果也可通過箱線圖的形式顯示，來比較不同的樹突棘群落（圖4）。圖4：分析。MICA不僅采集圖像，還可對它們進行分析。為此，可使用基于人工智能技術的pixel classifier來識別相關的圖像細節。隨后，識別出的對象可以被量化并顯示在圖形中。在本示例中，樹突棘的平均面積在最 大投影上測量。結論MICA是用于三維組織成像的有效工具：使用pixel classifier功能，用戶可以快速了解樣本的整體質量，確定進一步的操作。隨后，Navigator視圖可對組織切片進行更深入的觀察。Magic Wand等工具用于快速定義感興趣的區域，加上4個通道的同時成像，可加快大圖掃描拼接的速度。使用新的z界面使三維采集更加簡化，pixel classifier能輔助后續分析。簡而言之，MICA集寬場成像和共聚焦成像于一個系統中。它可以幫助用戶在一個系統中完成從圖像預覽到三維細節成像再到分析的整個工作流程。參考資料：Efficient Long-term Time-lapse Microscopy, Science Lab (2022) Leica Microsystems.
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- 2022-11-09 16:39:463D組織成像：快速預覽到高分辨率成像的一鍵切換
- 全場景顯微成像分析平臺MICA集3D采集和AI定量于一體。3D組織成像廣泛應用于生命科學領域。研究人員利用它來揭示組織組成和完整性的詳細信息，或從實驗操作中得出結論，或比較健康與不健康的樣本。本文介紹了MICA如何幫助研究人員進行3D組織成像。3D組織成像模式生物或患者的組織切片可用于分析從組織到細胞的各種形態，進而發現健康和非健康樣本以及對照樣品和實驗樣品之間的差異。例如，是否存在特定細胞或它們的形態（即形狀、體積、長度、面積）都是有意義的參數。熒光顯微鏡有助于識別特定標記的細胞或細胞成分。因此，要么用轉熒光標記基因生物，要么用免疫熒光染色。此外，某些基因和轉錄也可以通過熒光原位雜交 (Fluorescence in Situ Hybridization, FISH) 進行可視化。3D組織成像的一個示例是，對腦部神經元進行成像，以確定它們的長度、體積或與其它細胞的連接。例如，可以對患有局部腦缺血的模式生物制作腦部切片，以了解形態差異和細胞數量。挑戰首要的挑戰之一是使用顯微鏡初步觀察樣本。需要將樣本置于載物臺上并不斷調整三維位置以確保對樣本進行正確成像。你從目鏡或屏幕上看到的只是樣本極小的一部分。因此，要將樣本保持在正確的焦距內并找到正確位置，以便找到感興趣的區域，是一個非常麻煩的過程。MICA的樣本查找功能通過將樣本聚焦并生成每個相關區域的低倍率預覽圖來自動化這個過程，這個功能可以用于整個成像過程的定位。下一個挑戰是設置成像參數，因此可以在看到感興趣的信號下，避免樣本遭受不必要的光漂白。這一步驟通常要同時選擇激發和接受檢測的技術參數，因為每一項參數都會對樣本和獲得的結果產生不同的影響。使用MICA，您只需輕輕點擊一下“Live”，便可自動完成可視化熒光所需的所有參數設置。可隨時通過點擊“OneTouch”執行這一自動化設置來優化當前視圖的參數。更改顯微鏡的特定技術參數前，實驗人員通常需要了解更改參數將產生的影響，但在MICA中，設置是輸出驅動型的，也就是說，可定義所需的輸出，然后自動完成對應的調整。一般而言，第一步是確定要成像的正確位置。實驗人員需要使用目鏡了解樣本的整體概況，并記住不同的位置。數字顯微鏡可以生成樣本的概覽，這可以提供一些幫助，但實驗人員仍然需要指出圖像中要進一步成像的位置。MICA的Navigator工具可簡化這一過程。用戶可以生成低倍或高倍的預覽，輕松定位感興趣的區域，并可以使用工具直接在圖像上標記出感興趣的樣本區域。這樣后續高分辨率圖片就可以保存下來。高放大倍數物鏡通常需要使用浸沒式介質，最常見的是水和油。水為水溶液中的成像樣品匹配了最佳的光學指數，而油為包埋的成像樣品匹配了最佳的光學指數。水浸物鏡也可用于固定式樣本，但會稍微影響成像質量。MICA可同時滿足兩種需求。水鏡還具有全自動化操作的額外優勢，水的浸入可以自動建立并維持。為進一步提高光學質量，一些物鏡會通過校正環來補償樣本板的厚度。校正環可手動、也可自動操作。MICA配置了自動校正環功能，可實現自動優化。相對厚度是組織切片成像的另一大挑戰。厚切片會形成較多的散射光，干擾所需信號。THUNDER可減少背景模糊，為組織成像提供了一種寶貴的計算成像方法。 MICA集THUNDER于一體，可在合理的時間范圍內確定感興趣的區域，除了類似于THUNDER的計算清除方法，共聚焦激光掃描顯微術(CLSM)等光學部分也是3D組織玻片成像的一種方法。這種方法中，可獲得性和可用性方面也是挑戰。除了技術設置比較復雜，共聚焦顯微鏡所需的培訓時間一般也更長。MICA集共聚焦和寬場成像于一體，最大程度減少了成像參數設置，縮短了所需的培訓時間，同時也降低了操作顯微鏡的技能要求。另外，共聚焦和寬場成像模式的圖像設置有相同的外觀和使用感受，因此，用戶無需學習兩種系統的操作方法。而且，用戶可隨意在寬場和共聚焦兩種模式間切換而無需在兩種成像系統間轉移樣本。科學實驗的一個關鍵方面是，改變盡可能少的變量，以確定對樣本和結果的任何影響。除了保證樣本處理相同外，另一個方面是針對激發和接收檢測成像參數相同。MICA默認在不同項目中保持成像參數不變，用戶僅基于自己的需求進行調整。可根據參考圖像輕松恢復成像參數。方法三個厚度為250μm的小鼠腦部切片包含下述熒光標記物：· 細胞核（DAPI，品紅色）· 神經元（細胞質GFP，青色）· 星形膠質細胞（GFAP-DsRed，紅色）將切片固定于載玻片支架中（圖1）并置于載物臺上進行成像。圖2： MICA在實驗開始時進行完整的玻片預覽（寬場），便于更輕松地定位。借助該信息的信息，可找到大圖掃描拼接的感興趣區域。可使用Magic Wand工具自動化檢測感興趣區域。MICA可同時采集最多四個熒光團，因此相比基于濾光塊的序列成像的顯微系統，可有效節約用戶的時間。在單次掃描拼接中，可找到感興趣區域，并在共聚焦模式下以更高的放大倍數觀察更多的細節。二維圖像需要借助三維數據以獲得更詳細的信息。為此，z界面中定義了三維立體模式。在CLSM下進行立體采集后（120μm厚），可在三維觀察器中可視化數據，獲得腦部樣本的更多空間信息。 圖3：三維重構CLSM。通過三維采集進一步研究組織切片。利用獲得的三維信息，用戶可以更好地了解樣本的空間狀況，例如了解細胞間的連接。對于定量來說，可根據三維采集信息生成最大投影來測量樣本樹突棘的平均面積。pixel classifier識別棘突，分析工具則確定面積。得到的數值可繪制成圖，以可視化數據和相關性。圖4顯示了樹突棘面積的直方圖。這些結果也可通過箱線圖的形式顯示，來比較不同的樹突棘群落（圖4）。圖4：分析。MICA不僅采集圖像，還可對它們進行分析。為此，可使用基于人工智能技術的pixel classifier來識別相關的圖像細節。隨后，識別出的對象可以被量化并顯示在圖形中。在本示例中，樹突棘的平均面積在最大投影上測量。結論MICA是用于三維組織成像的有效工具：使用pixel classifier功能，用戶可以快速了解樣本的整體質量，確定進一步的操作。隨后，Navigator視圖可對組織切片進行更深入的觀察。Magic Wand等工具用于快速定義感興趣的區域，加上4個通道的同時成像，可加快大圖掃描拼接的速度。使用新的z界面使三維采集更加簡化，pixel classifier能輔助后續分析。簡而言之，MICA集寬場成像和共聚焦成像于一個系統中。它可以幫助用戶在一個系統中完成從圖像預覽到三維細節成像再到分析的整個工作流程。
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- 2021-05-28 10:15:12終于等到你 | 1280×1024寬光譜短波紅外相機
- 寬光譜、高分辨率短波紅外面陣相機—Cobra 2000重磅來襲，各位視友速來圍觀！Cobra2000系列短波紅外面陣相機，是凌云光技術自主研發重磅推出的一款擁有0.4~1.7μm的寬光譜短波紅外面陣相機。優于當前短波面陣芯片0.9~1.7μm的光譜范圍，像元尺寸5μm，便于光學鏡頭選擇。相機性能穩定且擁有高信噪比，是一款適用于激光光斑檢測、高校科研、無人機航拍、材料分選、半導體檢測等行業的高性能紅外短波相機。▲光譜范圍0.4~1.7μm，同時覆蓋了可見光和SWIR譜段，ZD量子效率77%@λ=1200nm。無論在可見光范圍，還是在SWIR范圍QE都可以媲美單光譜芯片，確保在可見光和SWIR都有出色效果。該產品具有非常少的盲元閃元數量，可確保成像一致性更好。產品特點：?更寬譜段：0.4~1.7μm?更高分辨率：1280×1024?傳感器類型：InGaAs?像元尺寸：5μm?幀頻：134fps@8bit，125fps@10bit，72fps@12bit?制冷方式：TE1?相機尺寸：72×76×65.6mm?相機重量：500g主要應用：半導體檢測行業：太陽能電池檢測、硅片隱裂檢測、硅含量檢測等▲左圖為可見光，右圖為短波紅外。色選、食品分選行業：高端農產品（茶葉、煙草、出口水果）、含水量、含糖量的檢測▲上圖為實拍環境，左下為可見光，右下為短波紅外。激光與通訊：激光探測、激光光斑測量、自適應光學、空間光通信等無人機航拍：穿云霧、穿霧霾、穿煙、穿水霧、黑白天全天候監控
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