-14 um光谱区域的光(图2)。图2ChemPen™背后的MEMS引擎是在桑迪亚guo家实验室的SUMMiT-V制造工艺中制造的,Albuquerque, NM,由五层多晶硅组成,每个多晶硅层之间具有中间牺牲氧化物,并且具有小于0.25 um间隙的旋转部件的特定功能。后处理包括粘结垫和微量金属化,骰子,临界点干燥,镜面金属化后释放,以尽量减少固定和移动镜的曲率变化。ChemPen™目前是手工组装,但批量组装技术正在开发中。了解更多详情,请访问上海昊量光电的官方网页:https://www.auniontech.com/three-level-280.html更多详情请联系昊量光电/欢迎直接联 ...
了在中远红外光谱区域达到所需的反射率,静止和移动的镜子都需要涂上大量的金属,特别是金(Au)。过去,在氢氟酸(HF)中释放之前和之后,确定了典型晶圆级镜面金属化的两个主要技术挑战:(1)由于与必要的粘附促进剂相关的额外残余应力,镜面曲率大幅增加;(2)电子电偶腐蚀,在HF水中,金和多晶硅之间的电极电位差导致多晶硅镜面优先腐蚀,从而产生显著的结构不稳定和晶粒结构扩大。图1为了应对这些挑战,ChemPen™开发了一种可替代的释放后金属化技术,该技术消除了高压粘附层的使用,进一步为电子电偶腐蚀提供了基本解决方案。使用定制的阴影掩模组件实现精确对准的批量金属化,该组件允许通过运动耦合在顶部阴影掩模和底 ...
示,在可见光光谱区域(530 nm左右),拉曼辐射和荧光辐射较高,但在近红外光谱范围内则降低。图1图1也可以扩展到更短的波长,即紫外光谱范围,在很短的波长下,荧光不再是问题,但紫外激光产生的样品降解的风险增加了。在可用拉曼散射量和荧光减少量之间的一个常见的实际折衷是使用785 nm激光激发波长和相应的拉曼光谱仪设置。然而,这种设置可能不适用于高荧光样品,正如下面TG拉曼回顾的应用和扩展部分所讨论的那样。根据Perrin-Jablonski分子能级图,荧光过程本身是由发生在不同时间的激发、转换和发射决定的。有以下三个阶段:(i)通过重新辐射光子激发荧光团分子,这在飞秒内发生;(ii)在大约相同的 ...
本文所研究的光谱区域相对无干扰。通过采用智能电网获得的检测灵敏度只有适度(约1:5倍)的提高,这进一步证明了这一点。这需要与我们在现实环境中检测TATP的结果进行对比。研究的7:5 μm附近的光谱区域,水蒸气吸收表现出临界干扰。因此,只需改进我们的智能电网选择程序,就可以将现实空气中的TATP检测灵敏度提高3倍以上(从58 ppb提高到18 ppb)。然而,即使有了改进的智能电网,我们也离CDA所能达到的灵敏度相对较远,即1 ppb左右。如前所述,灵敏度只是一个性能参数,是重要的任何传感器的操作。更重要的是,这种传感机制能够分辨出真实环境中存在的无数其他微量气体的光吸收所引起的干扰,从而避免明 ...
2.5μm的光谱区域对光学通信具有重要价值,因为它比传统光通信C波段(1550nm)具有更多优势。因此开发这个波段的量子源和测量能力至关重要。由Matteo Cleric博士的格拉斯哥研究小组于2019年使用Covesion的PPLN晶体,展现了不可区分的2.1μm光子对以及偏振纠缠的生成和表征。而在2021年,Adetunmise Dada博士的团队在二阶非线性晶体中通过自发参量下转换(SPDC),实现了近乎Max的纠缠。在研究中,他们同样使用了Covension的PPLN晶体,切割长度分别为1和0.3mm,用于0型和2型的相位匹配。这些晶体具有不同的极化周期,并在不同的温度下进行测试,以确 ...
量子级联激光器:长波红外(λ>6 μm)的设计qcl今天能够在λ = 3-24 μm范围内发光,并且z近已经引入到太赫兹域,可能导致光电集成的新水平由于有可能利用为电信/数据通信组件市场开发的已经成熟的InP和GaAs技术,qcl已经显示出令人印象深刻的快速技术发展。自1994年成立以来,2QC激光器仅在几年后就实现了室温(RT)脉冲操作,并在2008年实现了连续(CW) RT操作。由于不断推动这项技术的工业化,由Cho首创的分子束外延(MBE)进行的初始材料开发工作近年来已扩展到更标准的工业平台,用于材料生长,金属有机化学气相沉积(MOCVD)mocvd生长的QC激光器已经迅速达到了与 ...
范围的感兴趣光谱区域 (ROI),这也展示了 Specim FX 相机的另一个优势。图5.预处理后污染物(紫色)和豆类(橙色)的Specim FX17相关光谱建模结果表明,咖啡豆和污染物之间的分离效果很好。图6.基于Specim FX17相关模型的预测(橙色为豆类,紫色为污染物)SWIR 相机SWIR高光谱相机具有全面的光谱特性。它涵盖了 Specim FX17 的光谱范围,zui高可达 2500 nm。这一新增范围使该型号能够包含更多与咖啡因相关的光谱标记,从而提高污染物检测的准确性。图7.咖啡豆和污染物的SWIR光谱图8.基于Specim SWIR相关模型的预测结果(橙色为豆类,紫色为污染 ...
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