行動近紅外光譜分析在手,你想測量哪些數據?

 作者:Dorsey Standish, 德州儀器(TI) DLP 產品先進光控項目經理

光譜分析自從作為一項實驗室技術問世以來,迄今已經取得了很大的發展。手持近紅外 (NIR)光譜分析儀的尺寸在不斷變小,成本也越來越低,在一定程度上,這歸功於新出現的系統架構,這個系統充分利用微機電系統(MEMS)組件。我們來深入研究一下這些硬件優化如何在光譜分析行業中實現更簡單且更加便攜的未來。

緊湊小巧、高性能的NIR光譜分析儀器為現場應用的湧現做出了巨大貢獻,在這些應用中,現場測量能夠為個人用戶和工業公司帶來額外的優勢與價值。(圖片來源:德州儀器)



NIR光譜分析

光譜分析可基於樣本對於大範圍波長的反應鑑定樣本,是實現該應用的強大工具。值得注意的是,NIR光譜分析用波長範圍通常在780-2500納米之間的光來刺激樣本。根據樣本材料的物理狀態,我們可以通過使用反射率測量值(固體)或吸收率測量值(液體和氣體)精確測量光譜響應。

780-2500納米區域內的光譜特徵由諸如O-H、C-H、N-H和S-H的氫鍵決定。通過這種方式,NIR波段特別適合於食品和農業監視、健康診斷、石化處理和醫藥製造。在NIR波段內,每個光譜分析應用對於波長範圍和化學計量分析都有著獨特的需要。例如,一個900-1700nm儀器能夠提供與水 (H2O) 和蔗糖 (C12H24O12) 含量有關的信息 [1]。若儀器的波長範圍擴展至2500納米,則可以發現額外的有機化合物特徵,並且能夠改進醫藥過程監視的效果 [2]。

選擇波長範圍可能影響儀器的物料清單(BOM)成本。一個短波NIR系統能夠充分利用廉價探測器來實現波長範圍高達1050納米的測量。超過1050納米的測量則通常需要一款更加昂貴的銦鎵砷(InGaAs)探測器。在超過1700納米之後,為了保持性能要求,InGaAs材料通常需要冷卻,特別是與多像素線性陣列檢測器一同使用時更是如此。由於昂貴的InGaAs基板和額外的冷卻元件,InGaAs線性陣列技術由於價格過於昂貴而無法在低成本手持式儀器內使用。


光譜分析儀架構中的創新

考慮到用InGaAs陣列探測器實現傳統色散型光譜分析時的成本難題,很多NIR光譜分析儀創新將注意力放在減少系統組件數量方面,用線性可變濾波器(LVF)取代色散光柵中繼就是其中一個示例。LVF架構減少了光通量,不過也通過消除光柵到探測器的路徑而極大地縮小了光譜分析儀的封裝尺寸。其它創新型光設計採用透射光柵架構;這個架構在儘可能降低光損耗的同時精簡了系統封裝尺寸。另外一個架構使用一個掃瞄光柵,將光直接中繼傳遞至單點探測器,從而免除了對於上文提到的多像素InGaAs陣列的需要。相對於陣列檢測器,單點探測器在成本、尺寸和性能方面具有顯著優勢。

在光譜分析儀架構中採用MEMS技術並連同單點探測器一起使用可降低成本以及實現便攜性。將穩健耐用的MEMS組件集成到一個光譜分析儀光路徑中,不但可以縮小儀器的封裝尺寸,還可以添加全新的性能。選擇MEMS組件時的主要考慮因素包括性能可靠性和大批量生產製造時的穩定性。

德州儀器(TI)的DLP® NIR芯片組就是一種久經考驗的MEMS技術。這項技術提供針對小巧、可編程且高性能光譜分析儀的高保真光調製。其中,TI DLP2010NIR和DLP4500NIR可實現令人激動的全新波長控制特性,比如說哈達瑪圖形和旋轉掃瞄動態可編程性。其它新湧現的MEMS技術,其中包括法布里-珀羅干涉儀和邁克爾遜干涉儀,顯示出儀器架構簡化方面的良好發展前景,不過仍然面臨著滿足信噪比和分辨率標準等實驗室性能需求的挑戰。

雖然有很多的光譜分析儀架構選擇,MEMS技術的吸引力仍與日俱增。動態可編程性、成本降低、使用單點探測器,以及免除對大型移動部件的需要只是基於MEMS的架構所能提供眾多優勢中的一部分。這些優勢,與可靠系統集成組合在一起,在現場部署期間,會變得更加關鍵。

移動應用和行業前瞻

緊湊小巧、高性能的NIR光譜分析儀器為現場應用的湧現做出了巨大貢獻,在這些應用中,現場測量能夠為個人用戶和工業公司帶來額外的優勢與價值。通過Wi-Fi或Bluetooth® 無線連通性,經由一個移動設備,將這些光譜分析儀鏈接至云端數據庫,可以將實驗室內的全預測功能引入到樣本檢測中。通過這種方式,集成式光譜分析儀可以作為網絡邊緣上的高性能光傳感器。當光譜分析儀硬件使云端內的高保真數據聚合變得更加便利時,物聯網(IoT)能夠動態地提升處理效率。針對IoT移動感測的前沿應用包括食品安全、遠程農業監視和用於醫藥生產的過程監視。

也許最令人激動的NIR光譜分析行業趨勢就是開源模型。諸如德州儀器、Consumer Physics和Si-ware的前沿技術開發公司已經發佈了多種軟件開發套件(SDKs)以鼓勵創新。KS 技術公司就是在工業IoT應用方面開創低成本NIR光譜分析儀架構的一個典範。除了提供用於圖1中所見的DLP NIRScan Nano評估模塊的免費iOS和安卓應用,以及SDK,這家公司還將他們在移動數據系統和IoT架構方面的專業知識應用於新出現的移動NIR感測市場。

這些平台的低成本和開源屬性讓他們能夠更好地與大學化學計量專家合作,以增加對應用的瞭解。通過這種方法,手邊的硬件與開源軟件組合在一起,可以加快算法和化學計量開發,而這也反過來推動了NIR光譜分析生態系統的發展。未來的行業增長與創新將取決於專家間的通力協作。

考慮到NIR光譜分析的強大功能,這個行業將很多的注意力放在了將高性能分析由實驗室轉移到現場應用。NIR光譜分析儀架構領域內的行業突破正在推動著新一波創新的移動測量功能。這個創新與21世紀的移動趨勢相一致,並且與IoT革命具有一個邏輯上的交匯點。當只能在實驗室中運行的昂貴光譜分析發展成可以在你的手掌中產生精確數據的應用時,你將用它來測量哪些數據呢?

[1] B.M. Nicola¨ı et al. / Postharvest Biology and Technology 46 (2007). 99–118.

[2] Chang, Cheng-Wen, "Near-infrared reflectance spectroscopic measurement of soil properties" (2000). Retrospective Theses and Dissertations. Paper 12315.


 

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