1 紫外/可见吸光度测试：

Atom光纤光谱仪凭借其紧凑的尺寸、高效的光谱检测能力和便捷的操作方式，专为水质分析领域设计。它能够快速、准确地检测水质中的多种成分和参数，为水质监测、污染预警、环境研究以及水处理过程控制等提供可靠的数据支持，是水质分析领域的理想工具。

（1）污染物检测

• 重金属离子检测：如铅（Pb）、汞（Hg）、镉（Cd）等重金属离子在特定波长下具有特征吸收峰，通过检测其浓度，为水体重金属污染监测提供高灵敏度检测手段。
• 有机污染物检测：针对常见的有机污染物，如苯酚、石油类物质等，通过分析其在紫外 - 可见光区的光谱吸收特征，助力水体有机污染评估和治理效果监测。
• 营养盐检测：能够检测水体中的氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、总磷等营养盐成分，为水体富营养化监测和水生态修复研究提供数据支持。

• pH 值测量：通过检测水样在特定波长范围内的光谱吸收特性，间接反映水样的酸碱度，可满足日常水质酸碱性监测需求。
• 溶解氧（DO）检测：利用特定荧光物质在水中的溶解氧环境下发光强度变化与光谱特征相关联的原理，测量溶解氧浓度，为水体生态监测和水处理曝气过程控制提供依据。

• 浊度分析：基于光在水样中散射光谱强度与浊度成正比关系，测量浊度范围，有效评估水体中悬浮颗粒物含量。

2 颜色测量

（1）原理：光谱仪测量颜色的基本原理是通过测量物体对不同波长光的反射、透射或吸收情况来确定其颜色。当光线照射到物体表面时，物体会吸收一部分光，并反射或透射另一部分光。光谱仪可以将反射或透射的光分解成不同波长的光谱成分，并记录下每个波长处的光强信息。这些光谱数据经过处理后，就可以与标准颜色空间（如CIE1931、CIE1976等）中的颜色坐标相对应，从而实现对颜色的精确测量。

（2）应用领域：

• 工业生产：

在印刷行业，光谱仪用于测量油墨的颜色。

对于塑料制品生产，光谱仪可以帮助控制塑料原料和成品的颜色。

• 纺织品行业

光谱仪用于测量织物的染色效果。无论是天然纤维（如棉、毛、丝）还是化学纤维（如涤纶、锦纶）制成的织物，光谱仪都能准确地测量其颜色。通过在纺织生产线上安装光谱仪，可以对染色后的织物进行快速颜色检测。

• 有色玻璃

有色玻璃是在烧制普通玻璃时加入着色剂形成的。其在室内装修等应用十分广泛。

• 涂料行业：

涂料的颜色是其关键质量指标之一。光谱仪在涂料研发和生产过程中发挥着重要作用。

3 教学

（1）物理教学应用——原理教学

• 光的色散现象：光纤光谱仪可直观展示光的色散，将复色光引入仪器，学生能清晰看到不同波长光分开形成光谱，理解光波长与颜色对应关系。通过光栅或棱镜色散元件，学生可观察到光的波动性和粒子性双重性质，加深对光学基本原理的理解。
• 光纤全反射原理：光纤光谱仪的光纤传输环节可展示光线在光纤中的全反射原理，教师引导学生观察光纤结构，解释光在纤芯和包层间全反射。改变光纤弯曲程度，学生可观察光信号传输效率变化，理解全反射条件对光纤传输的重要性。
• 光谱分析基础教学：光纤光谱仪可测量各种光源光谱，教师采集不同光源数据，讲解光谱组成要素，如波长范围、光谱线形状、强度分布等。通过测量钠光灯光谱，学生观察其特征双黄色谱线，理解原子光谱概念及不同元素特定光谱特征原理。

4 水果分选

（1）原理：光谱仪通过光谱特征可精准捕捉水果表皮损伤与内部成分变化，非破坏性检测保障果品完整。实现了水果从表皮到内部成分分析的全流程无损检测，为农业智能化分选和品质控制提供了高效解决方案。

（2）优势：

• 无损快速检测：核心优势在于能够快速（通常在毫秒到秒级完成一次测量）且不破坏水果样品的情况下获取其内部和外部品质信息，适合大规模、高通量的在线分选。
• 多指标同时评估：一次光谱扫描可以获取丰富的信息，通过合适的算法可以同时 评估水果的糖度、酸度、硬度、水分、内部缺陷、颜色等多个品质指标。
• 集成便利性：这些微型光谱仪通常体积小、重量轻，并提供标准的通信接口，方便集成到现有的水果分选机械臂、传送带系统或开发成便携式设备。
• 较高的检测精度和一致性：相比人工分选，光谱 技术结合化学计量学模型能够提 供更客观、更一致的品质评估结果，减少主观误差，提高分选的准确性和可靠性。
• 灵活性和可定制性：许多光谱仪提供不同波长范围、分辨率、狭缝尺寸等配置选项，可以根据具体待测水果种类和品质指标进行优化选择。
• 推动标准化和品牌化：通过精确的品质分选，有助于水果产业实现标准化生产和 供应，提升产品附加值和品牌竞争力。

8.4 植物生长状态监测

植物状态监测技术是一种通过分析叶片对不同波长光的吸收特性，来无损、快速评估植物生理状态、生化组分含量以及健康状况的方法。其基本原理是叶片中的各种化学成分 （色素、水分、蛋白质、纤维素、木质素等）对特定波长的电磁辐射有选择性的吸收。

• 叶绿素 (Chlorophyll a & b)：是植物进行光合作用的主要色素，强烈吸收蓝光区 （约 400-500 nm）和红光区（约 600-700 nm）的光，而反射绿光（约 500-600 nm）， 因此叶片呈现绿色。叶绿素含量直接反映了植物的光合能力和健康状况。含量降 低（如胁迫、衰老、营养缺乏）会导致红边位置（约 680-760 nm 反射率急剧上升 的区域）发生蓝移，绿峰反射率增加。
• 类胡萝卜素 (Carotenoids - 胡萝卜素、叶黄素)：辅助光合色素，吸收蓝紫光区 （约 400-530 nm）。在叶片衰老或胁迫条件下，叶绿素降解，类胡萝卜素的颜色 （黄色、橙色）显现出来。它们的光谱特征可以指示植物的胁迫状态和光保护机 制。
• 水分 (Water)：是植物生命活动必需的物质。水分在近红外区域有多个明显的吸 收带，如 970 nm、1200 nm、1450 nm 和 1940 nm 附近。通过分析这些吸收带的 强度和形状，可以评估叶片含水量，进而判断植物的水分胁迫状态。
• 氮 (Nitrogen)：是叶绿素和蛋白质的重要组成元素，与植物生长和产量密切相关。 氮含量通常不直接产生特征吸收峰，但它通过影响叶绿素和蛋白质的含量，间接 改变叶片的光谱特性。叶绿素含量的变化（可见光区）和蛋白质在近红外区的吸 收（与 N-H、C-H 键振动相关）都可以用来间接估算氮含量。
• 其他生化组分：如蛋白质、纤维素、木质素、淀粉等，在近红外和短波红外区域 也有特定的吸收特征，与叶片的结构、成熟度、胁迫响应等有关。
• 病害胁迫：病虫害胁迫通常会导致叶片生理生化参数的改变，如色素降解、水分 失衡、细胞结构破坏等，这些都会在叶片的光谱反射或吸收曲线上有所体现，使 得光谱技术可以用于早期病害检测和监测。例如，病斑区域的色素含量和水分含 量会发生变化，导致其光谱特征与健康区域不同。

通过分析叶片吸收光谱的特征吸收峰，可检测植物的生理指标，例如叶绿素含量、植物胁迫状态等。通过测量叶片在特定波长范围内的吸收率、反射率或透射率，结合各种植被指数（如 NDVI、PRI、EVI 等）和化学计量学模型，可以定量或定性地评估上述生理生化参数， 为精准农业、植物胁迫监测、生态研究等提供重要技术支持。