-14 um光譜區域的光(圖2)。圖2ChemPen?背后的MEMS引擎是在桑迪亞guo家實驗室的SUMMiT-V制造工藝中制造的，Albuquerque, NM，由五層多晶硅組成，每個多晶硅層之間具有中間犧牲氧化物，并且具有小于0.25 um間隙的旋轉部件的特定功能。后處理包括粘結墊和微量金屬化，骰子，臨界點干燥，鏡面金屬化后釋放，以盡量減少固定和移動鏡的曲率變化。ChemPen?目前是手工組裝，但批量組裝技術正在開發中。了解更多詳情，請訪問上海昊量光電的官方網頁：http://www.arouy.cn/three-level-280.html更多詳情請聯系昊量光電/歡迎直接聯 ...

了在中遠紅外光譜區域達到所需的反射率，靜止和移動的鏡子都需要涂上大量的金屬，特別是金(Au)。過去，在氫氟酸(HF)中釋放之前和之后，確定了典型晶圓級鏡面金屬化的兩個主要技術挑戰:(1)由于與必要的粘附促進劑相關的額外殘余應力，鏡面曲率大幅增加;(2)電子電偶腐蝕，在HF水中，金和多晶硅之間的電極電位差導致多晶硅鏡面優先腐蝕，從而產生顯著的結構不穩定和晶粒結構擴大。圖1為了應對這些挑戰，ChemPen?開發了一種可替代的釋放后金屬化技術，該技術消除了高壓粘附層的使用，進一步為電子電偶腐蝕提供了基本解決方案。使用定制的陰影掩模組件實現精確對準的批量金屬化，該組件允許通過運動耦合在頂部陰影掩模和底 ...

示，在可見光光譜區域(530 nm左右)，拉曼輻射和熒光輻射較高，但在近紅外光譜范圍內則降低。圖1圖1也可以擴展到更短的波長，即紫外光譜范圍，在很短的波長下，熒光不再是問題，但紫外激光產生的樣品降解的風險增加了。在可用拉曼散射量和熒光減少量之間的一個常見的實際折衷是使用785 nm激光激發波長和相應的拉曼光譜儀設置。然而，這種設置可能不適用于高熒光樣品，正如下面TG拉曼回顧的應用和擴展部分所討論的那樣。根據Perrin-Jablonski分子能級圖，熒光過程本身是由發生在不同時間的激發、轉換和發射決定的。有以下三個階段:(i)通過重新輻射光子激發熒光團分子，這在飛秒內發生;(ii)在大約相同的 ...

本文所研究的光譜區域相對無干擾。通過采用智能電網獲得的檢測靈敏度只有適度（約1:5倍）的提高，這進一步證明了這一點。這需要與我們在現實環境中檢測TATP的結果進行對比。研究的7:5 μm附近的光譜區域，水蒸氣吸收表現出臨界干擾。因此，只需改進我們的智能電網選擇程序，就可以將現實空氣中的TATP檢測靈敏度提高3倍以上（從58 ppb提高到18 ppb）。然而，即使有了改進的智能電網，我們也離CDA所能達到的靈敏度相對較遠，即1 ppb左右。如前所述，靈敏度只是一個性能參數，是重要的任何傳感器的操作。更重要的是，這種傳感機制能夠分辨出真實環境中存在的無數其他微量氣體的光吸收所引起的干擾，從而避免明 ...

2.5μm的光譜區域對光學通信具有重要價值，因為它比傳統光通信C波段（1550nm）具有更多優勢。因此開發這個波段的量子源和測量能力至關重要。由Matteo Cleric博士的格拉斯哥研究小組于2019年使用Covesion的PPLN晶體，展現了不可區分的2.1μm光子對以及偏振糾纏的生成和表征。而在2021年，Adetunmise Dada博士的團隊在二階非線性晶體中通過自發參量下轉換（SPDC），實現了近乎Max的糾纏。在研究中，他們同樣使用了Covension的PPLN晶體，切割長度分別為1和0.3mm，用于0型和2型的相位匹配。這些晶體具有不同的極化周期，并在不同的溫度下進行測試，以確 ...

量子級聯激光器：長波紅外（λ>6 μm）的設計qcl今天能夠在λ = 3-24 μm范圍內發光，并且z近已經引入到太赫茲域，可能導致光電集成的新水平由于有可能利用為電信/數據通信組件市場開發的已經成熟的InP和GaAs技術，qcl已經顯示出令人印象深刻的快速技術發展。自1994年成立以來，2QC激光器僅在幾年后就實現了室溫（RT）脈沖操作，并在2008年實現了連續（CW） RT操作。由于不斷推動這項技術的工業化，由Cho首創的分子束外延（MBE）進行的初始材料開發工作近年來已擴展到更標準的工業平臺，用于材料生長，金屬有機化學氣相沉積（MOCVD）mocvd生長的QC激光器已經迅速達到了與 ...

范圍的感興趣光譜區域 (ROI)，這也展示了 Specim FX 相機的另一個優勢。圖5.預處理后污染物（紫色）和豆類（橙色）的Specim FX17相關光譜建模結果表明，咖啡豆和污染物之間的分離效果很好。圖6.基于Specim FX17相關模型的預測（橙色為豆類，紫色為污染物）SWIR 相機SWIR高光譜相機具有全面的光譜特性。它涵蓋了 Specim FX17 的光譜范圍，zui高可達 2500 nm。這一新增范圍使該型號能夠包含更多與咖啡因相關的光譜標記，從而提高污染物檢測的準確性。圖7.咖啡豆和污染物的SWIR光譜圖8.基于Specim SWIR相關模型的預測結果（橙色為豆類，紫色為污染 ...