A RAMANwalk egy innovatív felépítésű konfokális Raman mikroszkóp, amely forradalmi megközelítést kínál a Raman‑képalkotásban: rendkívül gyorsan, mégis kiemelkedő spektrális minőségben képes intelligens áttekintő és előnézeti képeket készíteni.
A sztochasztikus megközelítés hatékonyabbá teszi a Raman mikroszkópiát.
A mintákra vonatkozó előzetes információk nélkül a RAMANwalk képes azonosítani a Raman-adatgyűjtés legmegfelelőbb útvonalát, és több mint ötszörös sebességgel képes Raman-képeket készíteni, mint egy hagyományos pásztázó Raman-mikroszkóp. Egy jellegzetes Raman-szórási minta észlelésekor a rendszer automatikusan elindít egy szisztematikus keresési folyamatot, elősegítve a szükséges adatok gyors megszerzését.
Thank you for reading this post, don't forget to subscribe!
Könnyű használat és a legnagyobb hatékonyság találkozása a Raman mikroszkópiában.
A RAMANwalk a hagyományos Raman-mikroszkópoktól eltérő, új megközelítést követ – ez emeli ki őt a tömegből. A legmagasabb spektrális minőség és a rendkívül gyors Raman-előnézeti képek ideális megoldássá teszik a rutinvizsgálatokhoz.
A RAMANwalk az alábbiakat kínálja:
Képalkotási idő csökkentése random-walk technológiával
Galvanikus tükör a lézersugár precíz irányításához
Nagy spektrális és térbeli felbontás
Teljesen automatizált hardver
Hatékony elemző eszközök 2D és 3D Raman-képekhez
Automatikus kalibráció és automatikus beállítás
Az alapok bemutatása:
A hagyományos Raman-mikroszkópokkal ellentétben – ahol a lézersugár a mintán az asztal mozgatásával, bal felső saroktól a jobb alsóig halad – a RAMANwalk galvanikus tükrök alkalmazásával lényegesen gyorsabbá és intelligensebbé teszi a lézer mozgatását.
Emellett a Nanophoton egy újszerű szkennelési módszert valósított meg, amely aktívan keresi a Raman-jelet. Még alacsony vizuális kontrasztú minták esetén is a lézersugár kizárólag a Raman-spektrumok kémiai információja alapján „találja meg” az érdekes területeket.
Amikor a rendszer Raman-jelet azonosít, ellenőrzi a környező területeket ugyanazon jel jelenlétére. Amint további jel nem található, az adott terület valószínűsége csökken, és a rendszer rendkívül gyors mozgással egy másik területre lép tovább.
Nézzünk egy példát:
Ebben az esetben egy PMMA- (lila) és polisztirol- (zöld) gyöngyökből álló mintát vizsgálunk. A vizuális képen ezek nagyjából azonosnak tűnnek, mindössze annyi különbséggel, hogy a PMMA részecskék kissé kisebbek.
A RAMANwalk random-walk algoritmusának alkalmazása után mindössze 40 másodperccel már felismerhetők az első, durva részletek. Ez még nem tekinthető tényleges képi ábrázolásnak, ugyanakkor kiváló első indikációt ad arról, hogy milyen összetevőkből áll a minta.
Három perc elteltével a finomabb részletek is megjelennek. Ezen a ponton a felhasználó már eldöntheti, érdemes-e megvárni a teljes Raman-mérés befejezését. Amennyiben igen, körülbelül 27 perc elteltével elkészül a teljes felbontású, végleges Raman-kép.
A Raman-előnézeti képek ereje egyértelmű.
A RAMANwalk random-walk algoritmusa rendkívül gyors Raman-képi előnézeteket biztosít, jelentősen felgyorsítva a rutinszerű Raman-analitikai feladatokat. Nézzünk egy újabb példát.
Itt egy cukor és polivinil-acetát (PVA) mintáról készült mikroszkópos kép látható. A teljes Raman-kép begyűjtése körülbelül 50 percet vesz igénybe, és a nagyobb cukorrészecskék (sárga) között kisebb PVA-darabokat (kék) is azonosít.
Tegyük fel, hogy kizárólag a PVA-szennyeződés jelenléte érdekel bennünket.
A RAMANwalk random-walk algoritmusát alkalmazva mindössze körülbelül 5 percre van szükség ahhoz, hogy egyértelmű választ kapjunk a kérdésre: található-e PVA a mintában?
Ezzel szemben egy hagyományos Raman-mikroszkóppal végzett klasszikus raszteres letapogatás ugyanennyi idő alatt a teljes mérésnek csupán mintegy 10%-át végezné el – PVA észlelése nélkül.
Mindez azt jelenti, hogy különösen gyors analitikai feladatok esetén – amikor a részletgazdagság csökkenthető, vagy amikor csupán a Raman-képalkotás mélyebb vizsgálatához szükséges érdekes területek kijelölése a cél – a RAMANwalk jelentős időmegtakarítást biztosít a felhasználók számára.
A sztochasztikus megközelítés hatékonyabbá teszi a Raman mikroszkópiát.
A mintákra vonatkozó előzetes információk nélkül a RAMANwalk képes azonosítani a Raman-adatgyűjtés legmegfelelőbb útvonalát, és több mint ötszörös sebességgel képes Raman-képeket készíteni, mint egy hagyományos pásztázó Raman-mikroszkóp. Egy jellegzetes Raman-szórási minta észlelésekor a rendszer automatikusan elindít egy szisztematikus keresési folyamatot, elősegítve a szükséges adatok gyors megszerzését.
Könnyű használat és a legnagyobb hatékonyság találkozása a Raman mikroszkópiában.
A RAMANwalk a hagyományos Raman-mikroszkópoktól eltérő, új megközelítést követ – ez emeli ki őt a tömegből. A legmagasabb spektrális minőség és a rendkívül gyors Raman-előnézeti képek ideális megoldássá teszik a rutinvizsgálatokhoz.
A RAMANwalk az alábbiakat kínálja:
Képalkotási idő csökkentése random-walk technológiával
Galvanikus tükör a lézersugár precíz irányításához
Nagy spektrális és térbeli felbontás
Teljesen automatizált hardver
Hatékony elemző eszközök 2D és 3D Raman-képekhez
Automatikus kalibráció és automatikus beállítás
Az alapok bemutatása:
A hagyományos Raman-mikroszkópokkal ellentétben – ahol a lézersugár a mintán az asztal mozgatásával, bal felső saroktól a jobb alsóig halad – a RAMANwalk galvanikus tükrök alkalmazásával lényegesen gyorsabbá és intelligensebbé teszi a lézer mozgatását.
Emellett a Nanophoton egy újszerű szkennelési módszert valósított meg, amely aktívan keresi a Raman-jelet. Még alacsony vizuális kontrasztú minták esetén is a lézersugár kizárólag a Raman-spektrumok kémiai információja alapján „találja meg” az érdekes területeket.
Amikor a rendszer Raman-jelet azonosít, ellenőrzi a környező területeket ugyanazon jel jelenlétére. Amint további jel nem található, az adott terület valószínűsége csökken, és a rendszer rendkívül gyors mozgással egy másik területre lép tovább.
Nézzünk egy példát:
Ebben az esetben egy PMMA- (lila) és polisztirol- (zöld) gyöngyökből álló mintát vizsgálunk. A vizuális képen ezek nagyjából azonosnak tűnnek, mindössze annyi különbséggel, hogy a PMMA részecskék kissé kisebbek.
A RAMANwalk random-walk algoritmusának alkalmazása után mindössze 40 másodperccel már felismerhetők az első, durva részletek. Ez még nem tekinthető tényleges képi ábrázolásnak, ugyanakkor kiváló első indikációt ad arról, hogy milyen összetevőkből áll a minta.
Három perc elteltével a finomabb részletek is megjelennek. Ezen a ponton a felhasználó már eldöntheti, érdemes-e megvárni a teljes Raman-mérés befejezését. Amennyiben igen, körülbelül 27 perc elteltével elkészül a teljes felbontású, végleges Raman-kép.
A Raman-előnézeti képek ereje egyértelmű.
A RAMANwalk random-walk algoritmusa rendkívül gyors Raman-képi előnézeteket biztosít, jelentősen felgyorsítva a rutinszerű Raman-analitikai feladatokat. Nézzünk egy újabb példát.
Itt egy cukor és polivinil-acetát (PVA) mintáról készült mikroszkópos kép látható. A teljes Raman-kép begyűjtése körülbelül 50 percet vesz igénybe, és a nagyobb cukorrészecskék (sárga) között kisebb PVA-darabokat (kék) is azonosít.
Tegyük fel, hogy kizárólag a PVA-szennyeződés jelenléte érdekel bennünket.
A RAMANwalk random-walk algoritmusát alkalmazva mindössze körülbelül 5 percre van szükség ahhoz, hogy egyértelmű választ kapjunk a kérdésre: található-e PVA a mintában?
Ezzel szemben egy hagyományos Raman-mikroszkóppal végzett klasszikus raszteres letapogatás ugyanennyi idő alatt a teljes mérésnek csupán mintegy 10%-át végezné el – PVA észlelése nélkül.
Mindez azt jelenti, hogy különösen gyors analitikai feladatok esetén – amikor a részletgazdagság csökkenthető, vagy amikor csupán a Raman-képalkotás mélyebb vizsgálatához szükséges érdekes területek kijelölése a cél – a RAMANwalk jelentős időmegtakarítást biztosít a felhasználók számára.
A gyógyszeriparban a Raman-mikroszkópia pontosan ellenőrzi a készítményeket, értékeli a termékminőséget és elemzi az összetevők eloszlását.
Akkumulátorgyártás és kutatás
Az akkumulátorkutatásban és az iparban a Raman-spektroszkópiát az elektróda stabilitásának és a kötőanyag hatékonyságának felmérésére alkalmazzák, elősegítve a teljesítmény optimalizálását.
Szilícium és félvezetők
A szilícium-félvezető anyagokban a Raman segíti a hibák észlelését, a gyártás optimalizálását és a teljesítmény növelését, biztosítva az eszközök hatékony működését.
Élettudomány
Az élettudományokban a Raman segít a betegségek diagnosztizálásában, a biomolekulák tanulmányozásában, a sejtfolyamatok megértésében és a biológiai minták szerkezeti elemzésében.
Ásványok és szervetlen anyagok
A Raman-spektroszkópia képes elemezni a kristályszerkezetet, a fázisazonosítást, az összetételt és a hibákat szervetlen anyagokban és ásványokban.
Nano Carbon Materials??
A Raman mikroszkópia segíti a nanokarbon kutatását és ipart, elemzi a grafén minőségét a CVD-termelésben, és jellemzi a szén nanocsöveket az elektronika optimalizálása érdekében.
Polimerek és műanyagok
A polimer- és gyantakutatásban és az iparban a Raman-spektroszkópiát az anyagok elemzésére és jellemzésére használják, például a gyanta kikeményedési fokának és eloszlásának értékelésére.
Élelmiszeripar
A Raman-t az élelmiszertudományban alkalmazzák a minőségellenőrzés, a szennyeződések kimutatása, a tápanyag-elemzés és az élelmiszer-összetétel megértése céljából.
A RAMANtouch konfokális Raman mikroszkóp szabadalmaztatott lézerszkennelési technológiájának köszönhetően a világ leggyorsabb, kiváló minőségű Raman‑képalkotását biztosítja.
A SENTERRA II egy konfokális Raman-mikroszkóp, amelyet egyszerű, folyamatos működésre terveztek. Magas szintű automatizálása lehetővé teszi a gyors és egyszerű Raman-képalkotást hibaelemzéshez, minőségellenőrzéshez és tudományos kutatáshoz.
