近红外线
1. 定义
近红外光（Near Infrared，NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR）之间的电磁波，按ASTM（美国试验和材料检测协会）定义是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。对植物十分敏感。现代近红外光谱（NIR）分析技术是近年来分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越引起国内外分析**的注目，在分析化学领域被誉为分析“巨人”，它的出现可以说带来了又一次分析技术的**。
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塑料种类繁多，不同塑料有不同的性质和用途，鉴定塑料制品中的材料成分对生产和科研都有重要意义。通常人们从塑料的物理性质进行判断，比如常见塑料中，PE、PP的密度比水小，PVC燃烧时有刺激性气味，PS为透明材料，而ABS不透明等，但这都是大致的判断，要想弄清塑料的确切成分，还需依靠精确的分析方法，光谱分析就是其**重要的分析方法之一。红外光谱分析是鉴定有机物成分的重要分析方法，其基本原理是：将红外光照射在被检材料上，通过检测材料吸收（或透过）光的强弱来判断有机物的分子结构。由于不同的物质具有不同的分子结构，其吸收不同的能量而产生相应的红外吸收光谱，因此用仪器测绘试样的红外吸收光谱，然后根据各种物质的红外特征吸收峰位置、数目、相对强度和形状（峰宽）等参数，就可推断试样中存在哪些基用红外光谱鉴定塑料成分_word文档在线阅读与下载_**文档团，并确定其分子结构，这就是红外光谱的定性和结构分析的依据；同一物质不同浓度时，在同一吸收峰位置具有不同的吸收峰强度，在一定条件下物质浓度与特征吸收峰强度成正比关系，这就是红外光谱的定量分析依据。在红外光谱分析中，μm（4000~667cm-1）的中红外区域是应用*****的光谱区。其中μm。 贵州透明度高红外线穿透塑料制造厂家透红外pmma板材批发 互动投影仪滤光板 智能机器人充电桩用滤光板。
红外传感器是利用红外线物理性质来测量的传感器。它和可见光一样，都能进行反射、折射、干涉、吸收。其波长比红光更长，属于不可见光的范畴，它的波长一般在，称为红外区。红外区又分为了近红外（）、中红外（）和远红外（10um以上），极远红外。***上来说，传感器就是一种能把物理量或化学量转变成便于利用的电信号的器件，红外传感器就是其中的一种。红外线传感器测量时不需要接触物体，所以具有无摩擦，灵敏度高，响应快等优点。红外线传感器不仅在***、农业、医学应用***，亦在监控遥感等技术方面起决定性的作用。例如远距离测量人体表面温度的热像图，可以发现温度异常的部位，及时对疾病进行***；红外线传感器组成主要有光学系统和辅助光学系统，辅助光学系统又包括了检测元件和转换电路。其中红外辐射源是指有红外辐射的物体，而红外探测器是指能够将红外辐射转换为电能的光敏器件。红外传感系统按功能可以分成五类：（1）辐射计，用于辐射和光谱测量；（2）搜索和**系统，用于搜索和**红外目标，确定其空间位置并对它的活动进行**；（3）热成像系统，可产生整个目标红外辐射的分布图像；（4）红外测距和通信系统；（5）混合系统。
近红外光（NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR）之间的电磁波，其波长在780～2526nm范围内。塑料红外光谱吸收峰的位置、强度取决于塑料分子中各基团的振动形式和所处的化学环境，根据朗伯-比耳吸收定律，随着被选塑料其成分的变化，其光谱特征也将发生变化从而实现定性和定量区分[1]。废弃塑料的种类很多，有些甚至在可见光范围内无法加以区分，这给生产、回收与循环使用带来困难，而近红外光谱分析则可以解决这些问题。在光波长为1100～1600nm的波段区，几种常见废旧塑料的近红外光谱的特征很弱，且光谱塑料垃圾近红外光谱检测实验系统的设计与实现而在1600～2500nm的波段区，几种常见废旧塑料有着明显不同的吸收峰，位置与强度特征明显，可以据此区别不同成分的塑料。本文以氯乙烯（PVC）和聚对苯二甲酸类塑料（PET）2大类塑料为分选对像来建立分选实验系统。在波长1600～1800nm范围之间，PVC和PET各有一个位置与强度均不相同特征峰[3]。当波长为1660nm时，PET塑料的近红外光透过率为比较低，而PVC塑料的透过率比较低点为1716nm，采用光电检测系统检测到这2个不同的特征峰，并进行比较就可以分辨出这2种不同塑料。 透红外改性塑料pc HY650-ZG可代替沙伯基础121R-21051工程塑料。
一、近红外光谱的工作原理
有机物以及部分无机物分子中各种含氢基团在受到近红外线照射时，被激发产生共振，同时吸收一部分光的能量，测量其对光的吸收情况，可以得到极为复杂的红外图谱，这种图谱表示被测物质的特征。不同物质在近红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征。因此，NIR能反映物质的组成和结构信息，从而可以作为获取信息的一种有效载体。
二、近红外光谱仪的应用
NIR分析技术的测量过程分为校正和预测两部分，(1)校正：①选择校正样品集，②对校正样品集分别测得其光谱数据和理化基础数据，③将光谱数据和基础数据，用适当的化学计量方法建立校正模型；(2)预测：采集未知样品的光谱数据，与校正模型相对应，计算出样品的组分。由此可知，建立一个准确的校正模型是近红外光谱分析技术应用中的重中之重。
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