NIRNet近紅外網(wǎng)口光譜儀是一款面向?qū)I(yè)檢測場景的高精度智能光譜設(shè)備，核心用于近紅外波段的物質(zhì)成分分析、結(jié)構(gòu)表征及特性檢測，覆蓋常見近紅外檢測波段，具備高信噪比、高穩(wěn)定性的核心特點(diǎn)，可適配固體、液體、粉末等多種樣品類型的檢測需求。與傳統(tǒng)近紅外光譜儀相比，該產(chǎn)品最大的突破的是擺脫了對(duì)PC端的依賴，通過硬件架構(gòu)的優(yōu)化與軟件算法的升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了“獨(dú)立運(yùn)行+遠(yuǎn)程管控”的雙重能力，同時(shí)保留了近紅外檢測技術(shù)無損、快速、精準(zhǔn)的固有優(yōu)勢，既能滿足實(shí)驗(yàn)室高精度檢測需求，也能適配工業(yè)現(xiàn)場復(fù)雜環(huán)境下的在線監(jiān)測場景，兼顧專業(yè)性與實(shí)用性。

該設(shè)備采用TEC制冷技術(shù)（最低-25℃），光譜范圍可在900-2500nm內(nèi)靈活配置，最高分辨率達(dá)0.3nm，雜散光低于0.1%，兼具小巧結(jié)構(gòu)與高穩(wěn)定性；實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程控制、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸與多平臺(tái)集成功能?？蓮V泛應(yīng)用于工業(yè)在線監(jiān)測、實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化與分布式傳感網(wǎng)絡(luò)等嚴(yán)苛場景。

產(chǎn)品型號(hào)

在產(chǎn)品研發(fā)過程中，我們深入調(diào)研了科研機(jī)構(gòu)、工業(yè)企業(yè)的實(shí)際使用痛點(diǎn)——傳統(tǒng)光譜儀多依賴USB接口連接PC運(yùn)行，傳輸距離有限、易受干擾，且無法脫離PC獨(dú)立工作，在工業(yè)現(xiàn)場布線、遠(yuǎn)程監(jiān)測、多設(shè)備協(xié)同等場景中存在諸多不便；同時(shí)，大量檢測數(shù)據(jù)需傳輸至中央服務(wù)器進(jìn)行處理，不僅占用帶寬資源，還可能因網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或延遲，影響檢測效率。針對(duì)這些痛點(diǎn)，NIRNet近紅外網(wǎng)口光譜儀重點(diǎn)優(yōu)化了硬件配置與軟件功能，形成了三大核心優(yōu)勢，每一項(xiàng)優(yōu)勢都貼合實(shí)際使用需求，經(jīng)過反復(fù)測試驗(yàn)證，確保穩(wěn)定可靠。

NIRNet標(biāo)配千兆以太網(wǎng)接口，并非簡單的通信通道升級(jí)，而是面向工業(yè)現(xiàn)場的標(biāo)準(zhǔn)化接口選擇。它支持長達(dá)100米的傳輸距離，具備強(qiáng)大的電磁干擾抑制能力，可與工廠現(xiàn)有工業(yè)網(wǎng)絡(luò)無縫融合。相比USB接口的短距、易受干擾、依賴主機(jī)等局限，千兆網(wǎng)口確保了光譜數(shù)據(jù)在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中的穩(wěn)定、高速、無阻塞傳輸，為構(gòu)建分布式、多點(diǎn)位、大數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)提供了物理基礎(chǔ)。

在工業(yè)現(xiàn)場，網(wǎng)絡(luò)瞬時(shí)波動(dòng)、上位機(jī)重啟、甚至短暫斷電均屬常態(tài)。NIRNet內(nèi)置數(shù)據(jù)緩存，可在網(wǎng)絡(luò)中斷或上位機(jī)失聯(lián)期間，持續(xù)采集并暫存光譜數(shù)據(jù)。一旦通信恢復(fù)，設(shè)備會(huì)自動(dòng)將緩存中的數(shù)據(jù)續(xù)傳，確保數(shù)據(jù)零丟失。這一特性極大提升了系統(tǒng)在無人值守、7×24小時(shí)連續(xù)運(yùn)行場景下的魯棒性，為長期過程監(jiān)控與質(zhì)量追溯提供可靠的數(shù)據(jù)保障。

設(shè)備內(nèi)部集成了高性能處理單元，可運(yùn)行用戶自定義的算法模型。這意味著，基礎(chǔ)的化學(xué)計(jì)量學(xué)分析或特定的邏輯判斷可直接在光譜儀端完成。設(shè)備在采集到光譜后，可實(shí)時(shí)本地計(jì)算，并直接輸出結(jié)果，而不再是需要后續(xù)處理的光譜曲線。用戶接收到的已是經(jīng)過提煉的、低數(shù)據(jù)量的關(guān)鍵信息，極大減輕了上位機(jī)與服務(wù)器的運(yùn)算和存儲(chǔ)壓力。

NIRNet不僅提供網(wǎng)絡(luò)接口，還配備24PIN工業(yè)接口，支持多路數(shù)字I/O、模擬量輸入輸出及控制信號(hào)傳輸，便于與PLC、DCS、機(jī)械臂等自動(dòng)化設(shè)備深度集成。同時(shí)，支持單次/連續(xù)/硬件外觸發(fā)/異步復(fù)位外觸發(fā)等多種觸發(fā)模式，可靈活適應(yīng)不同工藝節(jié)奏與檢測時(shí)序。無論是高速流水線的同步采樣，還是復(fù)雜多工位的點(diǎn)檢控制，NIRNet都能穩(wěn)定響應(yīng)，滿足嚴(yán)苛工業(yè)環(huán)境下的高精度、高同步、高可靠性要求。

NIRNet在核心光學(xué)性能上同樣表現(xiàn)卓越：光譜分辨率最高達(dá)0.3 nm，可清晰分辨細(xì)微光譜特征，適用于高精度定量分析；覆蓋900–2500 nm波長范圍，覆蓋有機(jī)物的C-H、O-H、N-H等特征吸收區(qū)，廣泛適用于食品、制藥、化工等領(lǐng)域；雜散光低于0.1%，確保光譜信噪比高、動(dòng)態(tài)范圍寬，有效避免誤判；TEC制冷技術(shù)，最低工作溫度可達(dá)-25℃，顯著抑制暗電流與背景噪聲（≤8 μV RMS），保障長期穩(wěn)定性與環(huán)境適應(yīng)性；兼容高密度集束光纖，插拔強(qiáng)度一致性高（≤7%），確保長期重復(fù)性與可靠性，降低維護(hù)成本。

NIRNet的近紅外光譜通用檢測能力，結(jié)合其網(wǎng)絡(luò)化、智能化、工業(yè)化的設(shè)計(jì)，使其能夠無縫融入從精密實(shí)驗(yàn)室到嚴(yán)苛工業(yè)現(xiàn)場的各類場景，成為構(gòu)建“數(shù)字孿生”與“智能制造”的關(guān)鍵感知層。

• 制藥行業(yè)—混合與干燥終點(diǎn)判斷：在流化床干燥機(jī)或V型混合機(jī)內(nèi)部，通過光纖探頭實(shí)時(shí)監(jiān)測物料光譜。NIRNet內(nèi)置的數(shù)據(jù)緩存與邊緣計(jì)算能力，可實(shí)現(xiàn)從“定時(shí)控制”到“質(zhì)量導(dǎo)向控制”的飛躍，確保批次間一致性，符合GMP要求。

• 化工與石化—反應(yīng)過程監(jiān)控：在聚合反應(yīng)、酯化反應(yīng)等連續(xù)或間歇式反應(yīng)過程中，通過旁路或在線流通池監(jiān)測反應(yīng)物濃度、中間產(chǎn)物及最終產(chǎn)物的變化。NIRNet可實(shí)時(shí)輸出關(guān)鍵指標(biāo)，幫助工程師精確掌握反應(yīng)動(dòng)力學(xué)，及時(shí)優(yōu)化工藝參數(shù)，避免副反應(yīng)，提高收率與安全性。

• 食品與飲料—配方一致性控制：在乳制品、飲料、調(diào)味品的配方混合線上，實(shí)時(shí)監(jiān)測脂肪、蛋白質(zhì)、糖分、鹽分等關(guān)鍵指標(biāo)。數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至MES系統(tǒng)，與生產(chǎn)訂單的配方進(jìn)行比對(duì)，一旦發(fā)生偏差，系統(tǒng)可預(yù)警或微調(diào)原料投加量，確保每一批次產(chǎn)品都符合標(biāo)準(zhǔn)。

• 塑料與高分子材料分級(jí)：在塑料粒子或薄膜生產(chǎn)線上，NIRNet可快速鑒別不同等級(jí)的原材料，或檢測再生料的比例與污染物。

• 鋰電池行業(yè)—極片涂布一致性檢測：在鋰電池極片涂布工序中，NIRNet可非接觸式測量涂布區(qū)域的粘結(jié)劑均勻性或溶劑殘留，為工藝優(yōu)化提供即時(shí)數(shù)據(jù)支撐，提升電池安全性與一致性。

• 紡織品與無紡布成分鑒別：在紡織品回收或混紡面料生產(chǎn)線上，快速、無損地鑒別棉、滌綸、羊毛、氨綸等纖維成分及比例，用于原料驗(yàn)貨、生產(chǎn)過程監(jiān)控及成品標(biāo)簽符合性驗(yàn)證。

• 智慧糧倉與倉儲(chǔ)管理：在大型平房倉或立筒倉內(nèi)，部署多個(gè)由NIRNet構(gòu)成的傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，通過探桿深入糧堆不同位置。長期、實(shí)時(shí)監(jiān)測各點(diǎn)位的水分、蛋白質(zhì)、脂肪含量及溫度變化，預(yù)警局部霉變或品質(zhì)劣化風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)糧食儲(chǔ)運(yùn)的智能化與減損增效。

• 農(nóng)產(chǎn)品收購與加工分級(jí)：在糧食收購點(diǎn)，用于快速檢測小麥的蛋白含量、玉米的淀粉含量；在水果分選線上，結(jié)合視覺系統(tǒng)，通過NIRNet檢測蘋果的糖度、柑橘的酸度，實(shí)現(xiàn)按質(zhì)論價(jià)的精準(zhǔn)分級(jí)，提升農(nóng)產(chǎn)品附加值。

• 煙草醇化庫監(jiān)控：實(shí)時(shí)監(jiān)測醇化過程中煙葉的化學(xué)成分（如總糖、煙堿、總氮）動(dòng)態(tài)變化，科學(xué)指導(dǎo)醇化周期，提升高檔卷煙原料品質(zhì)。

• 環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)：在河流斷面、工業(yè)園區(qū)周邊部署多個(gè)節(jié)點(diǎn)，配備不同檢測模塊（如水質(zhì)、氣體），構(gòu)成廣域環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)污染源追蹤與預(yù)警。

• 實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化與無人檢測站：在偏遠(yuǎn)的原料礦區(qū)或油田，可建立無人值守檢測站，定期自動(dòng)檢測原料品質(zhì)，數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程回傳，大幅減少人工巡檢成本與安全風(fēng)險(xiǎn)。

• 定制化高端分析儀器核心模塊：為儀器開發(fā)商提供“即插即用”的智能光譜引擎，大幅縮短開發(fā)周期。開發(fā)商可專注于整機(jī)設(shè)計(jì)、軟件與算法，NIRNet負(fù)責(zé)提供穩(wěn)定、可靠、智能的光譜數(shù)據(jù)結(jié)果。

• 多模態(tài)聯(lián)用與分布式實(shí)驗(yàn)平臺(tái)：在高校與科研院所，NIRNet可構(gòu)建多維度、同步采集的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，用于復(fù)雜的材料科學(xué)、生命科學(xué)研究。

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Yizhi Luo等人在《Agriculture》期刊上，系統(tǒng)地闡述了一種結(jié)合近紅外光譜（NIR）技術(shù)與可解釋人工智能的無損檢測方法，為高精度、高效率的枇杷TSSC定量分析提供了新的技術(shù)范式。

研究采用了上海如海光電（Oceanhood）的近紅外光譜儀，對(duì)156個(gè)枇杷樣品進(jìn)行反射光譜采集。儀器的工作波段為900–1700 nm，該區(qū)間覆蓋了糖、水等有機(jī)物中含氫基團(tuán)的倍頻和合頻吸收帶，是進(jìn)行TSSC定量分析的核心波段。

圖1.900–1700 nm 范圍的近紅外光譜測量平臺(tái)

枇杷的原始近紅外光譜如圖2所示。圖2顯示了全波長范圍內(nèi)的三個(gè)吸收谷，分別位于約950 nm、1150 nm和1410 nm。此外，950 nm、1150 nm和1410 nm處的寬吸收谷分別對(duì)應(yīng)于水和碳水化合物中O-H鍵的第二倍頻吸收、碳水化合物中C-H伸縮振動(dòng)的第二倍頻與O-H的組合吸收，以及水中O-H鍵的第一倍頻吸收。上述化學(xué)鍵普遍存在于可溶性糖中，而可溶性糖是枇杷可溶性固形物（SSC）的主要成分。

圖2 枇杷的原始近紅外光譜

為提高模型的精度與穩(wěn)定性，對(duì)枇杷原始光譜分別采用SG平滑、SG一階導(dǎo)數(shù)（SG-DT）、SG二階導(dǎo)數(shù)（SG-FD）、SG歸一化（SG-MaxNor）、SG標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SG-SNV）及SG多元散射校正（SG-MSC）方法進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理后的光譜如圖3所示。通過對(duì)比原始光譜與預(yù)處理后光譜可知，SG方法平滑了光譜曲線，SG-DT和SG-FD方法突顯了光譜峰位，其余方法則使光譜曲線更為集聚，并降低了樣品間的變異性。隨后，將原始光譜及各預(yù)處理后光譜作為偏最小二乘回歸（PLSR）、最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）和寬學(xué)習(xí)系統(tǒng)（BLS）模型的輸入，構(gòu)建了全波長預(yù)測模型。

圖3 枇杷預(yù)處理光譜（樣品=152）：分別用SG（A）、SG-DT（B）、SG-FD（C）、SG-MaxNor（D）、SG-SNV（E）和SG-MSC（F）獲得的光譜。

圖4展示了基于PLSR、LS-SVM和BLS模型，分別采用全波長（430個(gè)波長）與關(guān)鍵波長（經(jīng)iVISSA-SPA算法選取的23個(gè)波長）預(yù)測枇杷可溶性固形物含量（SSC）的實(shí)測值與預(yù)測值散點(diǎn)圖。從圖4可以看出，所有樣本點(diǎn)均緊密分布在回歸線附近，表明這些模型均能以令人滿意的預(yù)測效果用于枇杷SSC的預(yù)測。這些結(jié)果也進(jìn)一步驗(yàn)證了近紅外光譜技術(shù)用于枇杷SSC預(yù)測的有效性。

圖4 由多種模型獲得的預(yù)測與測量SSC散點(diǎn)圖：全PLSR（A）、全LS-SVM（B）、全BLS（C）、iVISSA-SPA-PLSR（D）、IVISSA-SPA-LS-SVM（E）和iVISSA-SPA-BLS（F）。其中，（A）、（B）和（C）屬于基于全波長的模型，而（D）、（E）和（F）屬于基于關(guān)鍵波長的模型。

NIRNet近紅外網(wǎng)口光譜儀的推出，是上海如海光電在近紅外檢測領(lǐng)域的一次重要技術(shù)突破，我們始終堅(jiān)持以技術(shù)創(chuàng)新為核心，以用戶需求為導(dǎo)向，摒棄過度營銷的噱頭，專注于產(chǎn)品性能的打磨與優(yōu)化。這款產(chǎn)品憑借標(biāo)配千兆網(wǎng)口、內(nèi)置數(shù)據(jù)緩存與邊緣計(jì)算能力、可脫離PC獨(dú)立運(yùn)行并遠(yuǎn)程控制的核心優(yōu)勢，打破了傳統(tǒng)近紅外光譜儀的使用局限，兼顧了高精度、高效率、高靈活性，可廣泛適配多行業(yè)的檢測需求。

未來，上海如海光電將繼續(xù)深耕光譜檢測技術(shù)，不斷優(yōu)化產(chǎn)品性能，拓展產(chǎn)品應(yīng)用場景，為各行業(yè)提供更專業(yè)、更可靠的光譜檢測解決方案，助力行業(yè)智能化升級(jí)，用技術(shù)創(chuàng)新賦能高質(zhì)量發(fā)展。如果您有相關(guān)的檢測需求，可聯(lián)系我們的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，獲取定制化的產(chǎn)品解決方案與技術(shù)支持。

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