近红外光（NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR）之间的电磁波，其波长在780～2526nm范围内。塑料红外光谱吸收峰的位置、强度取决于塑料分子中各基团的振动形式和所处的化学环境，根据朗伯-比耳吸收定律，随着被选塑料其成分的变化，其光谱特征也将发生变化从而实现定性和定量区分[1]。废弃塑料的种类很多，有些甚至在可见光范围内无法加以区分，这给生产、回收与循环使用带来困难，而近红外光谱分析则可以解决这些问题。在光波长为1100～1600nm的波段区，几种常见废旧塑料的近红外光谱的特征很弱，且光谱塑料垃圾近红外光谱检测实验系统的设计与实现而在1600～2500nm的波段区，几种常见废旧塑料有着明显不同的吸收峰，位置与强度特征明显，可以据此区别不同成分的塑料。本文以氯乙烯（PVC）和聚对苯二甲酸类塑料（PET）2大类塑料为分选对像来建立分选实验系统。在波长1600～1800nm范围之间，PVC和PET各有一个位置与强度均不相同特征峰[3]。当波长为1660nm时，PET塑料的近红外光透过率为比较低，而PVC塑料的透过率比较低点为1716nm，采用光电检测系统检测到这2个不同的特征峰，并进行比较就可以分辨出这2种不同塑料。 光学滤光片PMMA 红外穿透板材 红外滤光片 红外线板材亚克力。湖北塑料机器人面罩外壳红外线穿透塑料用途
红外线辐射是自然界存在的一种**为***的电磁波辐射，它在电磁波连续频谱中的位置是处于无线电波与可见光之间的区域。这种红外线辐射是，基于任何物体在常规环境下都会产生自身的分子和原子无规则的运动，并不停地辐射出热红外能量。分子和原子的运动愈剧烈，辐射的能量愈大;反之，辐射的能量愈小。在自然界中，一切物体都会辐射红外线，因此利用探测器测定目标本身和背景之间的红外线差，可以得到不同的红外图像，称为热图像。同一目标的热图像和可见光图像不同，它不是人眼所能看到的可见光图像，而是目标表面温度分布的图像。或者可以说，它是人眼不能直接看到目标的表面温度分布，而是变成人眼可以看到的**目标表面温度分布的热图像。运用这一方法，便能实现对目标进行远距离热状态图像成像和测温，并可进行智能分析判断。 湖北塑料机器人面罩外壳红外线穿透塑料用途红外感应器滤光片 无线充电底座红外滤光片 无线***滤光片红外线穿透塑料。
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塑料光学特征有两类：
一类为光的转换特性，包括光的吸收、光热、光化、光电及光致变色等。
另一类为传递特性，包括光的透过、反射、散射及折射等。
常用可表征光的传递特性指标有透光率、雾度、折射率、双折射及色散等。
在上述讲的指标中，透光率和雾度两个指标主要表征材料的透光性，而双折射、折射率及色散三个指标主要用于表征材料的透光质量。好的透明性材料，要求上述性能指标均衡且优异。
红外传感器的组成与分类1、组成：红外线传感器包括光学系统、检测元件和转换电路。2、分类：光学系统按结构不同可分为透射式和反射式两类。检测元件按工作原理可分为热敏检测元件和光电检测元件。热敏元件应用**多的是热敏电阻。热敏电阻受到红外线辐射时温度升高，电阻发生变化，通过转换电路变成电信号输出。光电检测元件常用的是光敏元件，通常由硫化铅、硒化铅、砷化铟、砷化锑、碲镉汞三元合金、锗及硅掺杂等材料制成。（1）红外线传感器依动作可分为：1)将红外线一红外线传感器及其应用2)利用半导体迁徙现象吸收能量差之光电效果及利用因PN接合之光电动势效果的量子型。热型的现象俗称为焦热效应。（2）按照功能能够分成五类：1）辐射计，用于辐射和光谱测量；2）搜索和**系统，用于搜索和**红外目标，确定其空间位置并对它的运动进行**；3）热成像系统，可产生整个目标红外辐射的分布图象；4）红外测距和通信系统；5）混合系统，是指以各类系统中的两个或者多个的组合。 无卤 光扩散 PC/沙伯基础(原GE)/121R 低粘度 红外线穿透PC。
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(1)干燥温度应比其热变形温度低10~20℃(100~110℃)，干燥时间约2~8小时(干燥至含水量0.02~0.04%),干燥好的料不能暴露在空气中，应保存在密闭的料斗中。
(2)注射压力：80~130Mpa。
(3)摸温：40~60℃。
(4)注射温度：一般在180~220℃。
(5)摸具流道应粗而短：尽量避免采用点浇口，否则浇口直径不小于1.5mm、
(6)制品一般均需要进行热处理以消除应力。 透红外改性塑料厂家供应 850nm红外线遥控接收头塑胶原料pc。湖北塑料机器人面罩外壳红外线穿透塑料用途
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一、近红外光谱的工作原理
有机物以及部分无机物分子中各种含氢基团在受到近红外线照射时，被激发产生共振，同时吸收一部分光的能量，测量其对光的吸收情况，可以得到极为复杂的红外图谱，这种图谱表示被测物质的特征。不同物质在近红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征。因此，NIR能反映物质的组成和结构信息，从而可以作为获取信息的一种有效载体。
二、近红外光谱仪的应用
NIR分析技术的测量过程分为校正和预测两部分，(1)校正：①选择校正样品集，②对校正样品集分别测得其光谱数据和理化基础数据，③将光谱数据和基础数据，用适当的化学计量方法建立校正模型；(2)预测：采集未知样品的光谱数据，与校正模型相对应，计算出样品的组分。由此可知，建立一个准确的校正模型是近红外光谱分析技术应用中的重中之重。
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