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科研效率大提升!AutoRAM-C 全自动高精度共焦拉曼系统来啦

上海昊量光电设备有限公司 2025-10-09 11:07 次阅读
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做材料科学、半导体或能源研究的科研人们,是不是还在为拉曼测试效率低、数据重复性差、操作复杂而头疼?别担心,一款能解决这些难题的“科研利器”——昊量AutoRAM-C 系列全自动高精度共焦拉曼系统,重磅登场!

振镜技术:微秒级响应,刷新扫描速度天花板

传统拉曼扫描依赖机械载物台移动样本,不仅速度慢,还容易因振动影响数据精度。而昊量AutoRAM-C 系列搭载的振镜技术,彻底改变了这一局面!它采用响应速度极快的电流计式反射镜,能在微秒级时间内改变激光束方向,实现无接触、无振动扫描,精度更是达到亚微米级别。

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更重要的是,振镜扫描是昊量SMART Mapping 技术的核心组件。这一混合系统智能整合了快速振镜扫描与电动载物台移动:振镜负责局部高速测量,眨眼间完成光点切换与高速扫描,完美适配时间敏感的测试场景;电动载物台则精准把控样品定位,轻松实现大范围测绘。两者强强联手,让系统在同一平台上兼具速度、灵活性与精准度,科研人再也不用在 “快” 和 “准” 之间做选择!

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不过需要注意的是,测量性能可能受所用激光功率限制,对于表面反射率低或表面粗糙产生漫反射的样品,性能也可能受到一定影响,这也是后续使用中需要结合实际样品情况调整的小细节。

激光聚焦模块:实时锁焦,让数据精准度再升级

光有快扫描还不够,稳定的聚焦是保证数据准确的关键。昊量AutoRAM-C 系列的激光聚焦模块,堪称 “精准聚焦小能手”!它能实时持续调整激光聚焦,智能补偿样品表面不平整或位移问题,无论样品表面多粗糙、多倾斜,都能确保测量过程中始终保持最佳聚焦状态。

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这一功能带来的优势立竿见影:一方面,精准聚焦大幅提高了拉曼光谱的准确性和可靠性,尤其适合不平整表面的测量;另一方面,自动聚焦功能省去了大量手动调整时间,哪怕进行长时间测量或大面积样品分析,也能帮用户节省精力,让科研效率再上一个台阶。更贴心的是,该模块兼容所有AUT-XperRAM 系列,轻松升级现有 拉曼光谱仪系统,无需额外更换设备,性价比拉满!其采用的图像跟踪激光聚焦算法,更是实现了快速、精确的聚焦调整,为高分辨率和高灵敏度测量保驾护航。

SMART Mapping:三重扫描模式,适配所有研究需求

科研场景千变万化,对扫描模式的要求也各不相同。昊量AutoRAM-C 系列的 SMART Mapping 技术,给出了完美解决方案!系统提供三种不同扫描模式,每种模式都针对特定分析需求和空间分辨率优化:无论是快速表面检测,还是高分辨率成像,研究人员都能灵活调整测量策略,且丝毫不会影响数据质量。

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其核心的混合扫描机制,正是前文提到的振镜与电动载物台的“黄金搭档”。振镜负责快速光束控制,电动载物台实现精密机械移动,再加上内置自动对焦系统协同工作,确保在整个测量范围内,从微观结构的亚微米空间分辨率,到大面积样本的全景扫描,都能始终保持清晰对焦和高图像清晰度。不管你的样本尺寸多大、对分辨率要求多高,都能无缝适配,轻松实现快速评估或深入表面分析的目标。

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适应任何样本尺寸或分辨率需求

深度剖析技术:Slit-Binning 解锁表层下的微观世界

很多科研场景中,仅分析样品表面远远不够,深入表层之下探究微观结构才是关键。昊量AutoRAM-C 系列凭借专有的 Slit-Binning(狭缝合并)技术,重新定义了拉曼信号的捕获方式,让 “看透” 样品不再困难!

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传统CCD 合并方法常常要在信号完整性和空间分辨率之间妥协,而 Slit-Binning 技术通过智能整合探测器上仅有的有效狭缝区域,既能消除背景噪声,又能优化信噪比(SNR),即便面对极弱的拉曼信号,也能生成更清晰、更锐利的光谱。不仅如此,该共聚焦设计比传统针孔共聚焦系统更易维护,还能实现精确的 Z 轴轮廓分析,轻松完成详细的深度分析和逐层测量,且重复性极高。光学、机械与设计的创新融合,让稳定可靠的拉曼性能贯穿整个测试过程,助力科研人员揭示表层之下的微观奥秘。

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应用示例:多层薄膜分析(PET/PE/EVOH/PE):

Z 轴步长:0.3 微米 / 曝光时间:1 秒 / 深度范围:0–60 微米

EVOH 在约 1061 cm⁻¹ 处的特征峰与 PET 在约 1617 cm⁻¹ 处的特征峰按深度清晰分离。

昊量这款AutoRAM-C 系列全自动高精度共焦拉曼系统,将振镜技术、SMART Mapping 技术、深度剖析技术等创新科技融入紧凑型智能平台,专为材料科学、半导体及能源研究领域量身打造。有了它,科研效率将迎来质的飞跃,复杂测试也能变得简单高效!

现在,如果你也想让自己的科研工作更轻松、数据更精准、效率再提升,就赶紧了解昊量AutoRAM-C 系列全自动高精度共焦拉曼系统吧,开启你的高效科研新体验!

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