近红外光，近红外线是什么光对皮肤的伤害多大

本文目录一览

1，近红外线是什么光对皮肤的伤害多大
2，近红外光的波长范围是多少
3，近红外光在工业上有哪些应用
4，近红外光谱分析法的原理
5，近红外光谱的介绍

1，近红外线是什么光对皮肤的伤害多大

红外线的作用就是热作用，只要不是被大量的红外线灼伤，其他没有什么伤害。任何物体，任何时候，都在放出红外线，都没有什么伤害。

近红外线是什么光对皮肤的伤害多大

2，近红外光的波长范围是多少

近红外光(NIR)是介于可见区和中红外区间的电磁波，不同文献中对其波长范围的划分不尽相同，美国试验和材料协会（ASTM）规定为700 nm至2500 nm。NIR常被化分为短波近红外(SW-NIR)和长波近红外(LW-NIR),其波段范围分别为700—1100 nm和1100—2500 nm。关键字：NIR 参考链接：http://www.33tt.com/article/2005-12/784.htm

近红外光的波长范围是多少

3，近红外光在工业上有哪些应用

1、近红外工业相机的性能稳定可靠易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作时间长，可在较差的环境下使用，一般的数码相机是做不到这些的。例如：让民用数码相机一天工作24小时或连续工作几天肯定会受不了的。2、近红外工业相机的快门时间非常短，可以抓拍高速运动的物体。例如，把名片贴在电风扇扇叶上，以最大速度旋转，设置合适的快门时间，用工业相机抓拍一张图像，仍能够清晰辨别名片上的字体。用普通的相机来抓拍，是不可能达到同样效果的。3、近红外工业相机的图像传感器是逐行扫描的，而普通的相机的图像传感器是隔行扫描的，逐行扫描的图像传感器生产工艺比较复杂，成品率低，出货量少，世界上只有少数公司能够提供这类产品，例如Dalsa、Sony，而且价格昂贵。4、近红外工业相机的帧率远远高于普通相机。工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅图片，而普通相机只能拍摄2-3幅图像，相差较大。5、近红外工业相机输出的是裸数据（raw data），其光谱范围也往往比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法，例如机器视觉（Machine Vision）应用。而普通相机拍摄的图片，其光谱范围只适合人眼视觉，并且经过了mjpeg压缩，图像质量较差，不利于分析处理。6、现在公司自主研发的MV系列USB接口的工业数字相机及1394接口的工业数字相机已广泛投入市场且能够满足大部分客户的需求，产品集图像采集、A/D转换于一体，相对模拟相机先拍摄再用图像采集卡转换来说图像损失减少，使用方便便于携带，拥有丰富的二次开发包，最重要的是同等性能下相对于模拟相机来说工业数字相机的成本非常低。7、近红外工业相机（Industrial Camera）相对普通相机（DSC）来说价格较贵。8、普通相机芯片材料为二氧化硅，近红外相机芯片一般是铟镓砷。

近红外光在工业上有哪些应用

4，近红外光谱分析法的原理

近红外光谱仪的基本工作原理: 波长在700nm – 2,500nm (4,000–14,300cm-1) 的光谱为近红外光谱。它是一种既快速(十到二十秒钟) 又简便(不需作样品前处理) 的测试手段, 这种方法的特点是对样品作一步式组份(需测的浓度大于0.01%) 分析而不需破坏样品。如果产品颜色是质量指标之一、您可选400nm-1,100nm 的图谱数据作鉴定。近红外光谱仪适用于对含有C-H, N-H, O-H 和S-H 化学键的化合物作组份分析。在700 – 2,500 nm 的近红外波长范围内, 含有上述化合键的物质(药品、烟草、食品、农作物、聚合物、石油化工产品等) 会产生吸收。一些物质除在1,450 nm 到2,050 nm 之间产生第一谐波外，往往还会分别在1,050 nm - 1,700nm 和700 nm - 1,050 nm 谱带内产生第二及第三谐波。这些谐波的组合构成了被测物质在近红外光谱带内的特征吸收谱图-指纹图。相同的近红外谱图(样品的指纹图) 一定是从相同的物质得到。这也是应用近红外光谱仪作质量管理的主导基础原理。有机物在近红外光谱带内的吸收强度比在中红外(如FT-IR) 的吸收强度弱10 到1,000 倍。由于这特殊的弱吸收优点, 近红外射线能很容易地穿透未经研片与稀释等需作预处理的非透明样品，实现透射吸收；而另一部分反射光谱也可很容易地被检测。但是如何利用近红外图谱来对原材料或产品进行质量监控呢? 答案是利用统计学理论建立被测样品的数据库或校正曲线，而统计学之成败与校正曲线(数据库) 的相互转移性有决定性的关系。在建立校正曲线或数据库之前, 近红外仪器的使用者把日常的测试样品先作近红外扫描, 然后再用传统分析法(如：GC、HPLC、TKN、FIA、折光仪、… …) 准确测定出样品的数值, 具有不同指标的样品在近红外光谱中将产生不同强度的吸收图谱(不是某一吸收峰)，利用专用软件处理, 便可得到校正曲线或数据库，分析人员可利用该校正曲线或数据库方便快速地通过测定未知样品的近红外谱图得知其被测指标的数据。建议您可以到行业内专业的网站进行交流学习！分析测试百科网乐意为你解答实验中碰到的各种问题，基本上问题都能得到解答，有问题可去那提问，百度上搜下就有。

5，近红外光谱的介绍

红外光近红外光谱仪（Near Infrared Spectrum Instrument，NIRS）是介于可见光（Vis）和中红外（MIR）之间的电磁辐射波，美国材料检测协会（ASTM）将近红外光谱区定义为780-2526nm的区域，是人们在吸收光谱中发现的第一个非可见光区。近红外光谱区与有机分子中含氢基团（O-H、N-H、C-H）振动的合频和各级倍频的吸收区一致，通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息，而且利用近红外光谱技术分析样品具有方便、快速、高效、准确和成本较低，不破坏样品，不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此该技术受到越来越多人的青睐。

① 准确扫描校正样品集中各个样品规范的近红外光谱：为了克服近红外光谱测定的不稳定性的困难，必须严格控制包括制样、装样、测试条件、仪器参数等测量参数在内的测量条件;利用该校正校品集建立的数学模型，也只能适用于按这个的测量条件所测量光谱的样品。 ② 选择与建立校正样品集中各个样品：为了克服近红外光谱复杂与变化的高背景，校正样品集中的各个样品必须包括今后待测样品中的全部背景，利用该校正样品集建立的数学模型，就能够校正样品中各种复杂的背景，该数学模型也只能适用于包括这些背景的样品。可以按光谱特征或浓度来选择校正校品集。 ③ 准确测定样品集中每个样品的各种待测成分或性质(称为化学值)。因为这些值测定的精确度是近红外光谱运用数学模型进行定量分析精确度的理论极限。 ④ 剔除异常值，建立校正校品集(标样集)：由上述 ① 、② 环节测定的校正样品集中种样品的光谱与化学值，有可能由于种随机的原因而有较严重的失真，这些样品的测定值称为异常值。这些失真的样品，若包含在校正校品集中，就会影响所建数学模型的可靠性，因此在建立模型时应当剔除这些异常值。一般定量分析程序中都包含用统计方法指出某些异常值，应用人员可以根据情况决定是否将这些异常样品剔除。 ⑤ 对校正样品集中样品光谱的预处理与分析谱区的选定：光谱的预处理与谱区的选定，是克服近红外光谱测定不稳定的有效环节。根据标样光谱的状况对光谱预处理，包括求导、数字滤波、付立叶变换与小波变换滤波等，以降低系统背景与随机背景。近红外光谱定量分析数学模型所包含的谱区(光谱的数据点)一般应根据样品的特点而选定;增加谱区的范围就可以增加对光谱信息采集的范围，即提高信息量;但因为每个光谱的数据点也包含了测量误差，因此数学模型所利用的数据点越多，则包含的测量误差也越大，为了减少近红外光谱中某些信息量小、失真大的部分谱区，以避免这些谱区的测量误差影响数学模型的稳定性，需要选择建立数学模型所用的谱区。可以依据导数光谱或相关系数随频率变化的相关图，用以选择数学模型包括的频率范围。 ⑥ 选择算法、确定模型的参数、建立、检验与评价数字模型：常用的算法有逐步回归分析、偏最小二乘法、主成分回归分析等。这些算法的基本思想是应用近红外光谱的全光谱的信息，以解决近红外光谱的谱峰重叠与复杂背景的影响。如前所说，不同组分虽然在某一谱区可能重叠，但在全光谱范围内不可能完全相同，因此，为了区别不同组分，必须应用全光谱的信息。可用内部交叉证实法确定数学模型所用的最佳维数 (即阶数)。内部交叉证实的方法是评价确定数学模型的一种有效方法。这种方法是依次、每次从校正样品集中提出一个或几个样品，然后用剩余的样品建立数学模型，并用数学模型预测原来提出的一个或几个样品，作为对数学模型的检验。反复进行上述步骤，直至校正样品集中的每个样品都被预测检测过一次为止。为了评价数学模型，将内部交叉证实时用数学模型预测计算的校正集中各样品的化学值与各样品的实际值作线性相关，计算相关系数和校正标准差，并用相关系数与校正标准差来评价数学模型的预测效果。要求相关系数接近 1 、校正标准差逼近于校正集测定标样化学值的标准差。如果内部交叉证实的方法确定数学模型预测的效果较好，则可以运用外部证实法进一步检验和评价数学模型;不然，须重复 ④ 、 ⑤ 、 ⑥ 以优化数学模型 ⑦ 用外部证实法检验和评价数学模型，以检验数学模型在时间空间上的稳定性。可以用另外几批独立的、待测量已知的检验样品集，用数学模型预测计算检验集中各样品的待测值;对实际值与预测值作线性相关，并用相关系数和预测标准差来表示预测效果，要求相关系数接近 1 、预测标准差逼近于校正标准差。为了检验数学模型在时间、空间上的稳定性，需要用数学模型预测不同时间和空间的检验样品集，检验预测标准差是否都能得到稳定的结果。如果外部证实的方法确定数学模型预测的效果好，则可以考虑近红外光谱分析中应用这些数学模型;不然须重复 ④ 、 ⑤ 、 ⑥ 以优化数学模型。如果测定的样品在时间和空间条件上有一些新的变化，原有的数学模型已不适合此新条件，则需重新建立有代表性的校正样品集(可以在原有的样品集中增加一些新的样品类型，以使新的校正样品集能代表新的类型样品)，然后再按照 ①—⑦ 环节对数学模型进行修正与维护。建议您可以到行业内专业的网站进行交流学习！分析测试百科网乐意为你解答实验中碰到的各种问题，基本上问题都能得到解答，有问题可去那提问，百度上搜下就有。