近紅外光譜分析儀

此外，我們也提供預校準模型。預校準模型是基於真實樣品光譜，針對特定應用情境提供的可靠、即用型操作程序。它使您無需耗時的樣品採集、樣品製備或預測模型開發，即可立即開始近紅外光光譜分析。預校準模型適用於異氰酸酯、聚合物、多元醇、燃料、木漿、棕櫚油、食品和飼料樣品、大麻檢測等多種產品的品質控制。

深入了解更多關於我們預校準的資訊

近紅外光譜 ( NIRS ) 相較於紅外光譜 ( IR ) 的優勢在於：

1. 近紅外光譜 ( NIRS ) 測得的譜帶強度較低，因此偵測器飽和度也較低。這意味著對於固體樣品，可以使用純物質樣品；對於液體樣品，標準方法是使用 8 毫米樣品瓶。
2. NIRS 近紅外光的能量更高，因此能夠更深地穿透樣品。這意味著您可以獲得樣品主體的資訊，而不僅僅是表面資訊。
3. NIRS 近紅外光譜可用於定量和識別，而紅外光譜 ( IR ) 幾乎僅用於識別。
4. NIRS 使用光纖，這意味著它也可以直接用於製程分析。

請閱讀我們的部落格，來深入了解近紅外光譜 ( NIRS ) 和紅外光譜 ( IR ) 之間的差異：

部落格 : NIR vs IR: What is the difference?

OMNIS NIR 近紅外光譜分析儀提供多種預校準模型。這些預校準模型基於大量實際產品的光譜數據，這意味著您無需進行任何樣品分析或模型建立工作。您可以直接使用 Metrohm 提供的預校準模型，立即投入使用 OMNIS 近紅外光譜儀 - 開箱即用，助您有效率地開始分析作業。

Metrohm NIR 近紅外預校準模型涵蓋了聚合物、化學品以及食品與飼料領域的多種產品和應用，例如：

• PE
• PP
• PET
• PA6
• 多元醇
• 異氰酸酯
• 大麻
• 食用油
• 棕櫚油
• 咖啡
• 麵粉
• 奶粉

前往預校準模型

OMNIS 軟體整合了 PCA、PLS 和 SVM 等演算法，使使用者能夠建立高精度、高穩健性的模型。透過 Score plot、Loading plot 和 Influence plot 對樣品特性進行視覺化展示，不僅簡化了方法開發流程，也確保了工作流程直觀易用，協助使用者充分挖掘資料價值。

此外，OMNIS 軟體支援組合多種模型類型，從而進一步提高分析精度並擴展應用範圍。例如，識別模型可以細分為多個子辨識模型，以區分結構高度相似的物質；同時，針對特定濃度範圍建構子定量模型，也能有效提升定量分析的準確性。

建構預測模型可能是一項充滿挑戰的任務，原因有二。

1. 首先，建構模型需要使用已知參考值的樣本作為訓練集，而這些樣本應涵蓋目標參數的預期範圍。
2. 其次，利用這些樣本建立預測模型需要應用化學計量學 ( 即多變量資料分析 ) 技術，這通常要求使用者俱備相關的專業知識。

而藉助 OMNIS NIR 近紅外光譜分儀系列，任何使用者都能利用 OMD ( OMNIS 自動定量模型建立工具 ) 建構預測模型，且無需具備化學計量學專業知識。使用者只需在軟體中一鍵啟動 OMD，系統就會自動建立預測模型，無需任何額外的人工操作。產生的模型可直接保存並用於常規測量；隨著測量樣本量的增加，這些模型後續也能輕鬆進行更新。