分析原理上，LIBS主要利用等离子体发射光谱进行元素分析。等离子体中的原子、分子或离子在热运动中产生辐射，不同元素的辐射强度与元素含量相关。而传统光谱分析方法主要基于原子或分子在不同能量激发下的跃迁，产生的光子在光谱中产生特征峰，通过比对特征峰确定元素种类。激光诱导击穿光谱系统（LIBS）相对于传统光谱分析方法具有更高的灵敏度和准确性。L...

  莱森光学（深圳）有限公司自豪地推出其高光谱成像相机，这款相机以其精确识别的能力，在市场上脱颖而出。高光谱成像技术通过捕捉样品的光谱信息，并利用先进的数据处理算法进行分析，精确识别样品中的元素成分。这一技术优势在多种应用场景中表现出色，例如在农业中，精确识别可以用于监测作物的健康状况和病虫害，通过分析植物叶片的光谱特征，可以早期发现病变区域...

  环境温度和湿度会对激光诱导击穿光谱系统的分析灵敏度产生影响，因此需要控制好环境条件。在实际应用中，还可以采用多种技术手段来提高激光诱导击穿光谱系统的分析灵敏度。例如，可以采用多光子激发、双脉冲激发等技术手段来提高激光诱导击穿光谱系统的分析灵敏度。另外，还可以采用多通道检测、时间分辨光谱等技术手段来提高激光诱导击穿光谱系统的分析灵敏度。在使...

  在环境监测方面，地物光谱仪可以用于检测水体的污染程度。通过测量水体的反射光谱，可以判断水体中是否存在有害物质，并评估其浓度。这对于保护水资源和预防水污染具有重要意义。在农业领域，地物光谱仪可以帮助监测作物的生长情况和健康状况。通过测量植被的反射光谱，可以获取作物的叶绿素含量、叶面积指数等信息，从而评估作物的生长状况和产量。这对于农业管理和...

  电导率是衡量水中离子浓度的重要指标，通过测量水的导电性来确定离子浓度。我们的水质探头采用先进的测量技术，能够快速、准确地检测水样中的电导率，为您提供可靠的水质数据。我们的水质探头设计精密，采用***电极材料和先进的电路设计，确保在各种水质环境中都能保持高精度的测量结果。电极通过施加交流电压，测量通过水样的电流，电流与水中的离子浓度成正比，...

  莱森光学（深圳）有限公司的激光诱导击穿光谱（LIBS）系统在地质勘探中展现了独特的优势。地质勘探需要快速、准确地分析矿石和岩石中的元素组成，LIBS技术以其高效的检测能力，为地质勘探提供了强有力的支持。通过激光脉冲激发岩石样品表面，形成等离子体并分析其光谱信息，LIBS系统能够快速提供矿石和岩石中的元素数据。这一技术在野外勘探中具有极大的...

  高光谱成像技术可以用于发现地下矿产资源。通过分析不同矿石的光谱特征，我们可以找到潜藏在地下的贵重矿物，为矿产勘探提供指导。高光谱成像技术还可以在考古学研究中发挥作用。通过对古代遗迹进行高光谱成像，我们可以探测到地下的古代建筑、墓葬等，为考古学家提供重要的研究线索。高光谱成像技术还可以帮助城市规划师和管理者更好地了解城市的发展情况。通过分析...

  河流和湖泊是重要的水资源和生态系统，其水质状况直接影响着环境和人类生活。我们的水质探头为河流湖泊监测提供了先进的解决方案，通过高精度的传感技术，实时监测水体的各项关键参数，包括pH值、溶解氧、电导率、浊度、氨氮、总磷和硝酸盐，确保水质管理和生态保护的科学化和精细化。在pH值监测方面，水质探头能够准确测量水体的酸碱度，帮助环保部门及时发现和...

  莱森光学（深圳）有限公司的LIBS系统以其高分辨率的光谱分析能力，为各种复杂应用场景提供精确的数据支持。高分辨率意味着LIBS能够区分相邻元素的光谱线，准确识别样品中存在的不同元素，这在矿物分析、金属材料研究和考古研究中尤为重要。例如，在矿物分析中，高分辨率的LIBS能够区分出矿石中不同元素的细微差别，帮助矿业公司进行更加准确的矿产评估。...

  水质探头的应用可以帮助农民科学合理地利用水资源，提高农业生产的效益和可持续性。水质探头的技术可以结合人工智能和大数据分析等技术，进一步提高水质监测和管理的智能化和自动化水平。水质探头的使用可以帮助相关部门和社会组织加强对水环境的监管和保护，维护公众的健康和生态安全。水质探头的应用还可以促进国际合作和交流，推动全球水资源的可持续利用和管理。...

  高光谱成像的发展促进了地球科学、生命科学和物理科学等多个学科的交叉研究。它在安全领域中也有普遍应用，用于情报收集和侦察。高光谱成像可以用于识别地下管道和电缆，帮助维护城市基础设施。该技术的应用范围还在不断扩大，有望在未来解决更多全球性挑战。高光谱成像在追踪全球气候变化和环境退化方面发挥着重要作用。它可以通过时间序列数据分析，帮助科学家了解...

  激光诱导击穿光谱(LIBS)具有无需样品准备、多元素同时检测、测量速度快、可远程非接触测量等诸多优点，在原位、在线检测尤其具有优势，因此被称为化学分析技术的“未来之星”。利用LIBS技术结合人工神经网络ANN可应用于木材分类，其分类正确率均在95%以上。当进一步优化ANN网络参数设置时，分类正确率可达到100%。为木材种类识别提供了一种高...