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当社は、このような特長を持つCompovisionが、今後、以下の用途などで使われていくものと想定しています。
(1)蛋白質変性(微生物汚染) |
(例) 普通の牛乳と微生物により変質した牛乳の判別 |
(2)蛋白質変性(熱変性) |
(例) 加熱時間ごとの卵の蛋白質の熱凝固を殻の外から判別 |
(3)脂肪酸検査 |
(例) 複数の食用油脂を含有脂肪酸や脂肪酸濃度で判別 |
(4)水分検査 |
(例) 加熱によるチーズの水分量変化の測定 |
(5)毛髪判定 |
(例) 白・黒・染色した髪の検出 |
(6)錠剤成分判別 |
(例) PTPシート越しの錠剤の成分差の画像化 |
なお、本システムは、9月1日(水)~3日(金)の3日間、幕張メッセにて開催される「分析展2010」の株式会社エスティジャパンのブースにて展示します。また、10月13日(水)~15日(金)の3日間、東京ビッグサイトにて開催される「食品開発展」の住友商事マシネックス株式会社のブースにおいても展示します。
今後当社は、本システムの新規用途の開拓を更に進めていく予定です。また、当社が持つ高度な光関連技術を活用し、ライフサイエンス分野への更なる展開を図っていきます。
以上
【用語説明】
| *1 |
近赤外光 |
: |
波長720~2500nmの光。赤外光(波長0.72μm~1000μm)は、波長が短いほうから順番に近赤外光、中赤外光、遠赤外光に分類される。 |
| *2 |
赤外分光法(FT-IR) |
: |
赤外光を照射し、透過光あるいは反射光を分光することでスペクトルを得て対象物の特性を知る方法。水の吸光率が高く、水分を含んだ試料の測定が難しい(他の吸収スペクトルが隠れてしまう)。また、水分以外でも吸光度が高すぎる成分を含む場合が多く、適切な結果を得るために測定サンプルに加工を施す必要(スライスする、液体であれば希釈するなど)があり、非破壊での測定が困難。さらに、特殊な検出器を必要とし、通常は一点計測となるため、画像化する場合はスキャンが必要(リアルタイムでの測定が困難)。 |
| *3 |
量子井戸構造 |
: |
ナノメーターオーダーの厚さを持つ異なる種類の半導体が交互に積層した構造の総称。1ナノメーターは10億分の1メーター。 |
【補足資料】
■Compovisionのラインナップ
■Compovisionの主な仕様
項目 |
仕様 |
システム全体
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構成 |
NIRカメラ、SC光源、制御部 |
分解能 |
0.02mm~5mm |
視野幅 |
分解能×300(最大300mm) |
ラインスピード |
分解能×100mm/sec |
FPAダイナミックレンジ |
14ビット |
NIRカメラ
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波長 |
1000~2350nm |
画素数 |
320×256 |
サイズ |
192×155×135mm(突起物除く) |
SC光源
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波長 |
1200~2400nm |
波長分解能 |
5~13nm |
サイズ |
320×300×120mm(突起物除く) |
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■Compovisionで検出可能な応用用途例
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