JS-NIR近红外成份分析仪

JS-NIR (jimmySpectra-NIR) (900 ~ 1,700nm)

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是一款以近红外光谱为基础，进行化学成份分析的仪器。
JS-NIR的设计以溶液量测为主，
搭配高精度的治具及高讯噪比的近红外光谱仪(900 ~ 1,700nm)，可实现稳定及精确的量测。
量测精度可媲美FT-IR(傅利叶转换红外光谱仪)。 
简洁方便的软件界面，让用户不需参考手册也能很快地熟悉所有的功能。
这样的设计思维，来自于我们多年的实际操作经验。
我们熟悉光，也清楚地知道该如何取样、分析及建立模型，JS-NIR便在这样的条件下诞生。

特点： 高再现性：特殊的治具设计，让每次取放比色皿时，

皆能尽可能地保持相同的角度及位置。

缺乏经验的不良设计，将可能导致3~5%的量测误差。

JS-NIR能保证0.1%的再现性。
高讯噪比：完美的光源、光谱仪及量测条件搭配，JS-NIR表现出高于2,000：1讯噪比。

性能媲美高价的FT-IR光谱仪。

应用 JS-NIR是针对比色皿的量测方式而设计，适合用来量测液体的吸收光谱(穿透光谱)。
它可以应用在许多领域，包含食用油检测、汽柴油及机油检测、化妆品工业、生物科技业、半导体及面板业等。
由于水在近红外波段有很强的吸收，所以JS-NIR并不适合用在饮用水检测，但若待测溶液为非水系，那它反而可以用来检测溶液中的水含量。 
粉末或固体状待测物的分析，必需量测反射光谱，如果您有这方面的需求，欢迎和我们联络。

光谱及成份分析 光谱只是一堆不同波长的强度值，它如何能预测待测物中的成份，甚至浓度呢？这必需依靠模型来解决。 所谓的模型，就是找出光谱和样本的组成或浓度间的关系。一旦成功地建立模型，就能以该模型来预测未知待测物的组成或浓度。

jimmyChemo jimmyChemo是专为建立模型所设计，程序以Python语言撰写，内建PLSR(Partial Least Squared Regression, 偏*小二乘法)及相关的光谱前处理算法。适合用来分析光谱及建立回归模型(定量分析)。 如果您需要的是定性分析或其他算法(如SVM、Gradient Boosting Machine或深度学习算法)，欢近您和我们联络，我们也提供客制化服务。 

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一、取样及测定标准值
二、建立模型及验证模型
三、结果