作者：Dorsey Standish, 德州儀器（TI） DLP 產(chǎn)品先進(jìn)光控項(xiàng)目經(jīng)理 光譜分析自從作為一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)室技術(shù)問(wèn)世以來(lái)，迄今已經(jīng)取得了很大的發(fā)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(lái)越低，在一定程度上，這歸功于新出現(xiàn)的系統(tǒng)架構(gòu)，這個(gè)系統(tǒng)充分利用微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）組件。我們來(lái)深入研究一下這些硬件優(yōu)化如何在光譜分析行業(yè)中實(shí)現(xiàn)更簡(jiǎn)單且更加便攜的未來(lái)。 NIR光譜分析 光譜分析可基于樣本對(duì)于大范圍波長(zhǎng)的反應(yīng)鑒定樣本，是實(shí)現(xiàn)該應(yīng)用的強(qiáng)大工具。值得注意的是，NIR光譜分析用波長(zhǎng)范圍通常在780-2500納米之間的光來(lái)刺激樣本。根據(jù)樣本材料的物理狀態(tài)，我們可以通過(guò)使用反射率測(cè)量值（固體）或吸收率測(cè)量值（液體和氣體）精確測(cè)量光譜響應(yīng)。 780-2500納米區(qū)域內(nèi)的光譜特征由諸如O-H、C-H、N-H和S-H的氫鍵決定。通過(guò)這種方式，NIR波段特別適合于食品和農(nóng)業(yè)監(jiān)視、健康診斷、石化處理和醫(yī)藥制造。在NIR波段內(nèi)，每個(gè)光譜分析應(yīng)用對(duì)于波長(zhǎng)范圍和化學(xué)計(jì)量分析都有著獨(dú)特的需要。例如，一個(gè)900-1700nm儀器能夠提供與水 (H2O) 和蔗糖 (C12H24O12) 含量有關(guān)的信息 [1]。若儀器的波長(zhǎng)范圍擴(kuò)展至2500納米，則可以發(fā)現(xiàn)額外的有機(jī)化合物特征，并且能夠改進(jìn)醫(yī)藥過(guò)程監(jiān)視的效果 [2]。 選擇波長(zhǎng)范圍可能影響儀器的物料清單（BOM）成本。一個(gè)短波NIR系統(tǒng)能夠充分利用廉價(jià)探測(cè)器來(lái)實(shí)現(xiàn)波長(zhǎng)范圍高達(dá)1050納米的測(cè)量。超過(guò)1050納米的測(cè)量則通常需要一款更加昂貴的銦鎵砷（InGaAs）探測(cè)器。在超過(guò)1700納米之后，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(cè)器一同使用時(shí)更是如此。由于昂貴的InGaAs基板和額外的冷卻元件，InGaAs線性陣列技術(shù)由于價(jià)格過(guò)于昂貴而無(wú)法在低成本手持式儀器內(nèi)使用。 光譜分析儀架構(gòu)中的創(chuàng)新 考慮到用InGaAs陣列探測(cè)器實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)色散型光譜分析時(shí)的成本難題，很多NIR光譜分析儀創(chuàng)新將注意力放在減少系統(tǒng)組件數(shù)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(gè)示例。LVF架構(gòu)減少了光通量，不過(guò)也通過(guò)消除光柵到探測(cè)器的路徑而極大地縮小了光譜分析儀的封裝尺寸。其它創(chuàng)新型光設(shè)計(jì)采用透射光柵架構(gòu)；這個(gè)架構(gòu)在盡可能降低光損耗的同時(shí)精簡(jiǎn)了系統(tǒng)封裝尺寸。另外一個(gè)架構(gòu)使用一個(gè)掃描光柵，將光直接中繼傳遞至單點(diǎn)探測(cè)器，從而免除了對(duì)于上文提到的多像素InGaAs陣列的需要。相對(duì)于陣列檢測(cè)器，單點(diǎn)探測(cè)器在成本、尺寸和性能方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。 在光譜分析儀架構(gòu)中采用MEMS技術(shù)并連同單點(diǎn)探測(cè)器一起使用可降低成本以及實(shí)現(xiàn)便攜性。將穩(wěn)健耐用的MEMS組件集成到一個(gè)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(shí)的主要考慮因素包括性能可靠性和大批量生產(chǎn)制造時(shí)的穩(wěn)定性。 德州儀器（TI）的DLP? NIR芯片組就是一種久經(jīng)考驗(yàn)的MEMS技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)提供針對(duì)小巧、可編程且高性能光譜分析儀的高保真光調(diào)制。TI 和實(shí)現(xiàn)令人激動(dòng)的全新波長(zhǎng)控制特性，比如說(shuō)哈達(dá)瑪圖形和旋轉(zhuǎn)掃描動(dòng)態(tài)可編程性。其它新涌現(xiàn)的MEMS技術(shù)，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(gòu)簡(jiǎn)化方面的良好發(fā)展前景，不過(guò)仍然面臨著滿足信噪比和分辨率標(biāo)準(zhǔn)等實(shí)驗(yàn)室性能需求的挑戰(zhàn)。 雖然有很多的光譜分析儀架構(gòu)選擇，MEMS技術(shù)的吸引力仍與日俱增。動(dòng)態(tài)可編程性、成本降低、使用單點(diǎn)探測(cè)器，以及免除對(duì)大型移動(dòng)部件的需要只是基于MEMS的架構(gòu)所能提供眾多優(yōu)勢(shì)中的一部分。這些優(yōu)勢(shì)，與可靠系統(tǒng)集成組合在一起，在現(xiàn)場(chǎng)部署期間，會(huì)變得更加關(guān)鍵。 圖1：DLP2010NIR是這款TIDLPNIRscan? Nano評(píng)估模塊的特色所在 移動(dòng)應(yīng)用和行業(yè)前瞻 緊湊小巧、高性能的NIR光譜分析儀器為現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用的涌現(xiàn)做出了巨大貢獻(xiàn)，在這些應(yīng)用中，現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量能夠?yàn)閭€(gè)人用戶和工業(yè)公司帶來(lái)額外的優(yōu)勢(shì)與價(jià)值。通過(guò)Wi-Fi或Bluetooth?無(wú)線連通性，經(jīng)由一個(gè)移動(dòng)設(shè)備，將這些光譜分析儀鏈接至云端數(shù)據(jù)庫(kù)，可以將實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的全預(yù)測(cè)功能引入到樣本檢測(cè)中。通過(guò)這種方式，集成式光譜分析儀可以作為網(wǎng)絡(luò)邊緣上的高性能光傳感器。當(dāng)光譜分析儀硬件使云端內(nèi)的高保真數(shù)據(jù)聚合變得更加便利時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）能夠動(dòng)態(tài)地提升處理效率。針對(duì)IoT移動(dòng)感測(cè)的前沿應(yīng)用包括食品安全、遠(yuǎn)程農(nóng)業(yè)監(jiān)視和用于醫(yī)藥生產(chǎn)的過(guò)程監(jiān)視。 也許最令人激動(dòng)的NIR光譜分析行業(yè)趨勢(shì)就是開(kāi)源模型。諸如、和的前沿技術(shù)開(kāi)發(fā)公司已經(jīng)發(fā)布了多種軟件開(kāi)發(fā)套件（SDKs）以鼓勵(lì)創(chuàng)新。就是在工業(yè)IoT應(yīng)用方面開(kāi)創(chuàng)低成本NIR光譜分析儀架構(gòu)的一個(gè)典范。除了提供用于圖1中所見(jiàn)的DLP NIRScan Nano評(píng)估模塊的免費(fèi)iOS和安卓應(yīng)用，以及SDK，這家公司還將他們?cè)谝苿?dòng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)和IoT架構(gòu)方面的專業(yè)知識(shí)應(yīng)用于新出現(xiàn)的移動(dòng)NIR感測(cè)市場(chǎng)。 這些平臺(tái)的低成本和開(kāi)源屬性讓他們能夠更好地與大學(xué)化學(xué)計(jì)量專家合作，以增加對(duì)應(yīng)用的了解。通過(guò)這種方法，手邊的硬件與開(kāi)源軟件組合在??起，可以加快算法和化學(xué)計(jì)量開(kāi)發(fā)，而這也反過(guò)來(lái)推動(dòng)了NIR光譜分析生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展。未來(lái)的行業(yè)增長(zhǎng)與創(chuàng)新將取決于專家間的通力協(xié)作。 考慮到NIR光譜分析的強(qiáng)大功能，這個(gè)行業(yè)將很多的注意力放在了將高性能分析由實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)移到現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用。NIR光譜分析儀架構(gòu)領(lǐng)域內(nèi)的行業(yè)突破正在推動(dòng)著新一波創(chuàng)新的移動(dòng)測(cè)量功能。這個(gè)創(chuàng)新與21世紀(jì)的移動(dòng)趨勢(shì)相一致，并且與IoT革命具有一個(gè)邏輯上的交匯點(diǎn)。當(dāng)只能在實(shí)驗(yàn)室中運(yùn)行的昂貴光譜分析發(fā)展成可以在你的手掌中產(chǎn)生精確數(shù)據(jù)的應(yīng)用時(shí)，你將用它來(lái)測(cè)量哪些數(shù)據(jù)呢？ [1] B.M. Nicola¨? 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. (mbbeetchina)