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    2025-02-09 18:18:40六軸位移臺
    六軸位移臺是一種精密定位裝置,具有六個自由度,可實現(xiàn)沿X、Y、Z軸平移及繞三軸旋轉(zhuǎn)的高精度定位。它廣泛應(yīng)用于精密測量、光學(xué)實驗、半導(dǎo)體制造等領(lǐng)域,確保位置和角度的準確調(diào)整。六軸位移臺具有結(jié)構(gòu)緊湊、定位精度高、運動平穩(wěn)、承載能力強等優(yōu)勢,是現(xiàn)代精密工程和科研實驗中不可或缺的重要工具。

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    2023-06-12 10:35:36轉(zhuǎn)載 | 高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列(六)監(jiān)督分類
    高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列(六)非監(jiān)督分類是一種面對數(shù)據(jù)本身的分類方法,與之相對應(yīng)的:監(jiān)督分類,則是面向先驗知識的分類方法。監(jiān)督分類是指給定已知類型的數(shù)據(jù),通過建模的方式將這些數(shù)據(jù)與對應(yīng)的類型建立映射關(guān)系,并將這種關(guān)系應(yīng)用到未知類型的數(shù)據(jù)上的過程。如果每種類型用一個數(shù)字來表示,分類任務(wù)可以看做回歸分析的一種特例。主界面分區(qū)ROI工具監(jiān)督分類需要有已知類型的數(shù)據(jù)集作為先驗知識進行訓(xùn)練,稱為訓(xùn)練集。一般可以通過目視解譯,或者實地樣方調(diào)查的方式獲取訓(xùn)練集。構(gòu)建訓(xùn)練集的方法如下:在主菜單②工具欄中點擊打開Region of Interest(ROI) Tool,進行興趣區(qū)選?。篟OI工具最基本的ROI選取過程如上圖所示,首先選擇①工具添加新的ROI范圍,在②中調(diào)整ROI的名稱和顏色,在③中選擇繪制ROI的圖形形狀,④在圖上繪制ROI,完成后右鍵Accept shape type。如果想要繪制帶有空洞的圖形,可以點擊復(fù)選框⑤所示的Multi Part復(fù)選框,然后在影像上繪制兩個疊加的圖形,完成后右鍵 Accept。使用File可以進行ROI圖層的讀取與保存如果選取好了ROI可以使用Options可以利用對ROI本身進行融合(Merge(Union/Intersection)ROI),計算離散度(Compute ROI Separability),或者使用對ROI范圍內(nèi)的圖像進行統(tǒng)計(Compute Statistics from ROIs)。另外也可以使用ROI對圖像進行裁剪。除了使用不同形狀進行框選,還可以使用像元,自動區(qū)域生長,閾值選取等方式產(chǎn)生ROI。在ENVI的幫助文件中詳細介紹了這些工具的使用方法。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側(cè)Contents選項卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations,請讀者自行查閱。監(jiān)督分類在訓(xùn)練集選擇完畢后就可以進行監(jiān)督分類,ENVI中提供了多種監(jiān)督分類的工具,包括:平行六面體(Parallelepiped)最 小距離(Minimum Distance)馬氏距離(Mahalanobis Distance)最 大似然(Maximum Likelihood)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Net)支持向量機(Support Vector Machine)波譜角(Spectral Angle Mapper)這里我們介紹兩種監(jiān)督分類方法,最 大似然法和波譜角方法。01最 大似然法在ENVI的幫助文件中詳細介紹了各種分類方法的原理。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側(cè)Contents選項卡中Classification->Supervised Methods中,最 大似然法定義為:最 大似然分類假設(shè)每個波段中每個類別的統(tǒng)計數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布,并計算給定像素屬于特定類別的概率。每個像素被分配到具有最 高概率(即最 大似然)的類別。根據(jù)該定義,最 大似然法將每個類別投影到特定的分布上,分類問題被轉(zhuǎn)化為分布相似性問題。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打開最 大似然分類工具。首先要選擇進行訓(xùn)練的數(shù)據(jù),需要強調(diào)的是,我們選擇在上篇文中生成的主成分分析的結(jié)果進行分類,而不是影像本身,具體原因在上篇文章中有詳細描述。分類結(jié)果如下所示:02波譜角方法光譜角映射器 (SAM) 是一種基于物理的光譜分類,它使用 n 維角度將像素與參考光譜進行匹配。該算法通過計算光譜之間的角度并將它們視為維數(shù)等于波段數(shù)的空間中的向量來確定兩個光譜之間的光譜相似性。SAM 使用的端元光譜可以來自 ASCII 文件或光譜庫,或者您可以直接從圖像中提取它們(作為 ROI 平均光譜)。SAM 比較端元譜向量與 n 維空間中每個像素向量之間的角度。較小的角度代表與參考光譜更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打開光譜角工具,在端元集合(Endmember Collection:SAM)中導(dǎo)入選取的ROI,將上一步選取的ROI所在范圍的光譜均值作為特定類別的標準光譜。SAM的本質(zhì)是將分類問題轉(zhuǎn)化為對比未知類別數(shù)據(jù)與標準光譜的余弦距離的問題。需要強調(diào)的是,我們選擇主成分分析的結(jié)果進行分類,而不是影像本身,具體原因在上篇文章中有詳細描述。分類結(jié)果如下所示:小結(jié)本文中我們介紹了兩種監(jiān)督分類的方法,相對于非監(jiān)督分類,監(jiān)督分類通過融入先驗知識,提供了有明確類別的結(jié)果,這大大減少了進行后續(xù)處理的成本。但是對于遙感應(yīng)用來說,獲取地面真值的成本較高,通過目視解譯的方式會不可避免地引入人為誤差,給結(jié)果帶來不確定性。正如上一篇文章提到,數(shù)據(jù)和特征決定了分類的上限,而分類的方法只能逼近這個上限。如何構(gòu)建質(zhì)量高、數(shù)量多的訓(xùn)練集,權(quán)衡成本是監(jiān)督分類需要考慮的問題。
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    2022-12-15 12:32:01新品速遞(六)——安譜優(yōu)選:免疫親和柱產(chǎn)品
    1、產(chǎn)品介紹免疫親和柱是一種利用抗原 - 抗體特異性結(jié)合的前處理柱,其原理主要為:抗體與凝膠結(jié)合形成固相化載體,樣品通過免疫親和柱時目標物與抗體結(jié)合,非目標物不會結(jié)合而直接通過親和柱,之后通過淋洗去除非目標物,最 后加入洗脫液將目標物洗脫下來,該產(chǎn)品廣泛用于食品、中藥、飼料等行業(yè)。安 譜 實 驗 根 據(jù) 食 品 中 桔 青 霉 素 的 測 定(GB 5009.222-2016、T/SATA 032-2022)、 食 品 中 葉 酸 的 測 定 (GB 5009.211-2022) 等標準開發(fā)相關(guān)產(chǎn)品,持續(xù)為您奉上優(yōu)質(zhì)新品!2、產(chǎn)品特點柱容量高流速快操作簡單適用于食品等基質(zhì)完全滿足國標、團體等標準3、產(chǎn)品實驗方法備注:具體方法請詢業(yè)務(wù)員4、產(chǎn)品訂購信息
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    2022-08-30 14:38:05四環(huán)凍干機—真空冷凍干燥傳熱傳質(zhì)原理(六)
     2.2.3微納尺度凍干過程的傳熱傳質(zhì)以往的研究大都是研究宏觀參數(shù),如壓力、溫度和物料的宏觀尺寸等對凍干過程熱傳遞的影響,物料微觀結(jié)構(gòu)的影響忽略不計或被簡化,因此,只是對于均質(zhì)的液態(tài)物料和結(jié)構(gòu)單一固態(tài)物料比較適用。對于一般生物材料,凍干過程已干層多孔介質(zhì)實際上不是均勻的,而是具有分形的特點。然而分形多孔介質(zhì)中的擴散已不再滿足歐式空間的Fick定律,擴散速率較歐式空間減慢了,擴散系數(shù)不是常數(shù),與擴散距離還有關(guān)。已干層分形特征如何確定,以及怎么影響凍干過程熱質(zhì)傳遞,都是有待研究的問題。從考慮生物材料的微觀結(jié)構(gòu)出發(fā),根據(jù)已干層的顯微照片分析生物材料已干層多孔介質(zhì)的分形特性,確定已干層多孔介質(zhì)的分形維數(shù)和譜維數(shù),推導(dǎo)分形多孔介質(zhì)中氣體擴散方程,然后在1998年Sheehan和Liapis提出的非穩(wěn)態(tài)軸對稱模型的基礎(chǔ)上建立了考慮了已干層的分形特點的生物材料凍干過程熱質(zhì)傳遞的模型,即惰性氣體和水蒸氣在已干層中的連續(xù)方程采用的是分形多孔介質(zhì)中的擴散方程,擴散系數(shù)隨已干層厚度的增加呈指數(shù)下降。為了驗證模型的正確性,以螺旋藻為研究對象,用Jacquin等的方法根據(jù)螺旋藻已干層的顯微照片確定螺旋藻已干層分形維數(shù),用張東暉等人的方法求分形多孔介質(zhì)的譜維數(shù)。模型的求解借助Matlab和Fluent軟件,模擬了螺旋藻的凍干過程。  2.2.3.1分型多孔介質(zhì)中氣體擴散方程的推導(dǎo)通常流體的擴散滿足Fick定律,固相中的擴散也常常沿襲流體擴散過程的處理方法。如果氣體的分子直徑自由程遠大于微孔直徑,則分子對孔壁的碰撞要比分子之間的相互碰撞頻繁得多。其微孔內(nèi)的擴散阻力主要來自分子對孔壁的碰撞,這就是克努森擴散,傳統(tǒng)的凍干模型已干層中水蒸氣和惰性氣體的擴散都是按傳統(tǒng)的歐氏空間的克努森擴散處理的,但對于生物材料已干層中的孔隙一般都具有分形的特征,使氣體在其中的擴散也具有分形的特點,下面從確定已干層分形特征入手,來推導(dǎo)已干層分形多孔介質(zhì)中的氣體擴散方程。  2.2.3.2已干層多孔介質(zhì)結(jié)構(gòu)特性生物材料凍干過程已干層多孔介質(zhì)的結(jié)構(gòu)特性是影響凍干過程傳熱傳質(zhì)的很重要的一個因素。當(dāng)孔隙具有分形特點時, 多孔介質(zhì)中的熱質(zhì)傳遞不僅與為孔隙率有關(guān), 還與孔隙的大小和排列有關(guān),與孔隙的分形維數(shù)和譜維數(shù)有關(guān)。(1)孔隙率的確定  與計算機所產(chǎn)生的圖像不同,實驗圖噪聲比較大,不便于直接利用軟件對圖像進行數(shù)字處理。在分析圖像之前,需要恰當(dāng)?shù)靥幚韴D像,目的就是減少噪聲,使圖像主要信息表達更加清楚。利用 Matlab 圖像處理把彩色圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像(二值圖)時,要給出黑與白的分界值, 即像素的顏色閾值,低于閾值的像素定義為白色,代表孔隙,否則為黑色,代表固體物料。轉(zhuǎn)化工具為Mat-lab的im2bw命令。圖2-18為螺旋藻已干層顯微照片,當(dāng)顏色閾值取0.35時,圖2-18對應(yīng)的二值圖如圖2-19所示,考慮到在顯微鏡下觀測螺旋藻已干層結(jié)構(gòu)時有一定的厚度,固體物料有重疊,為了使處理的圖像更接近實際結(jié)構(gòu),這里閾值取偏小值0.35。在Matlab中二值圖是用1和0的邏輯矩陣存儲的,0為黑, 1為白,且很容易對矩陣進行各種運算。通過統(tǒng)計矩 0和1的數(shù)可得螺旋藻已干層孔隙率為0.83。   (2)分形維數(shù)的確定   多孔介質(zhì)孔隙分形維數(shù)的計算用常規(guī)的盒子法,即用等分的正方形網(wǎng)格覆蓋所讀人的圖像,網(wǎng)格單元的尺度為r。然后檢測每個網(wǎng)格單元中0和1的值,統(tǒng)計標記為1的單元數(shù)N(r)。N(r)和1/r分別取成對數(shù)后,在以lnN(r)為Y軸坐標,以In(l/r)為X軸的坐標上產(chǎn)生一個點,從兩個像素開始,以一個像素為步長逐步增加,對應(yīng)每一個r值,重復(fù)上述過程,得到一系列這樣的點,再根據(jù)這些點擬合成一直線,其斜率即為分形維數(shù)。為了減小計算量,取圖2-18—小部分進行計算,選中的小圖對應(yīng)的二值圖2-19所示。按這種方法計算的圖2-20的所示多孔介質(zhì)的分形維數(shù)的結(jié)果見圖2-21,圖中離散點用上述方法得到, 計算中,覆蓋網(wǎng)格分別取5X5~14X14?;貧w直線方程為相關(guān)系數(shù)為0.99628,其斜率即孔隙分形維數(shù)df= l. 722。(3)譜維數(shù)的確定 Anderson等通過分形網(wǎng)格的模擬,得到時間t內(nèi),物質(zhì)粒子所訪問過的不同格子數(shù)Din(t)與譜維數(shù)d存在下述關(guān)系: 根據(jù)此式,就可以計算得到分形結(jié)構(gòu)的譜維數(shù)d。具體過程為從分形結(jié)構(gòu)中某一孔隙格子處發(fā)出一個物質(zhì)粒子,物質(zhì)粒子在分形結(jié)構(gòu)中的孔隙中各自隨機行走,計算時采用近似的螞蟻行走模型。如果行走到的格子以前沒有訪問過,那么就在獨立訪問過的格子數(shù)總和中加1[Din(t)=Din(t)+1]; 如果行走到的格子以前訪問過,那么就在訪問過的格子數(shù)總和中加 1(Null=Null+1);如果行走碰到分形結(jié)構(gòu)的邊界,那么行走終止,再在上面初始處發(fā)出一個物質(zhì)粒子,由于是隨機行走,此粒子的行走軌跡與剛才是不同的,最后對某時刻Din(t)求平均值,得到一組[Din(t),t]對應(yīng)值,取對數(shù)坐標,可以看到兩者是直線關(guān)系,由式(2-91)可知,直線的斜率就是d/2。譜維數(shù)與孔隙分形維數(shù)有很大關(guān)聯(lián),孔隙分形維數(shù)越小,意味著分形結(jié)構(gòu)中孔隙的比例少,相同時間內(nèi),粒子行走越狹窄,重復(fù)過的彎路越多,其所經(jīng)過的不同格子數(shù)越少,那么譜維數(shù)也就相應(yīng)小一些。對于孔隙分形維數(shù)相同的分形結(jié)構(gòu),如果孔隙分布排列不一樣,兩者之間的譜維數(shù)值一定也會有差別。從圖2-20分形多孔介質(zhì)中孔隙部分任取一點,依次發(fā)出1000個物質(zhì)粒子,覆蓋網(wǎng)格重40x40,由上面的測定方法統(tǒng)計計算的結(jié)果見圖2-22中的離散點,回歸直線方程為:直線斜率為0.67405,從而可得孔隙的譜維數(shù)d=1.348。 2.2.3.3分型多孔介質(zhì)中的擴散系數(shù)擴散系數(shù)的實質(zhì)是單位時間粒子所傳輸?shù)目臻g,在普通擴散過程中,隨機行走的平均平方距離與時間成正比的關(guān)系:式中,為隨機行走的平均平方距離。在分形多孔介質(zhì)中,由張東暉等人的研究可知,平均平方距離和時間存在指數(shù)關(guān)系,α被稱為與分形布朗運動相關(guān)聯(lián)的行走維數(shù),Orbach等發(fā)現(xiàn)由此也可看到:譜維數(shù)是分形介質(zhì)靜態(tài)結(jié)構(gòu)和動態(tài)特性的一個中間橋梁。在處理具有分形特征介質(zhì)的擴散系數(shù)時,一般都是在普通的擴散系數(shù)上加上分形特征的修正,由張東暉等人的模擬結(jié)果可知,分形多孔介質(zhì)中的擴散系數(shù)已不是常數(shù),而是隨徑向距離的增大而呈指數(shù)下降:式中,D。為歐氏空間的擴散系數(shù);Ddf為分形結(jié)構(gòu)中的擴散系數(shù);r為擴散的距離;θ為分形指數(shù),與多孔介質(zhì)分形維數(shù)df和譜維數(shù)d有關(guān),由張東暉等人的推導(dǎo)可知θ=2(df-d)/d。這實際表明:在分形結(jié)構(gòu)中隨著擴散徑向距離的增大,擴散變得越來越困難,這是由于分形結(jié)構(gòu)孔隙分布的不均勻性造成的。
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    2023-02-24 14:47:07四環(huán)凍干機—真空冷凍干燥特性參數(shù)測量與分析(六)
    4.5.1.3 熱重分析法熱重分析法(TG,TG/MS)是在程序控溫下,測量物質(zhì)的質(zhì)量隨溫度(或時間)的變化關(guān)系,用來研究材料的熱穩(wěn)定性和組分。檢測質(zhì)量最常用的辦法就是天平。熱重分析儀如圖4-47所示。May等人描述了在稱量過程中,如何區(qū)分質(zhì)譜儀的讀數(shù)是解吸出來的水的還是揮發(fā)性物質(zhì)的,揮發(fā)性物質(zhì)有可能來自殘余溶劑或部分產(chǎn)品的分解。當(dāng)前鹵素快速水分測定儀是一種新型快速的水分檢測儀器,其原理就是利用熱重分析法。May等人用TG,TG/MS,KF法和一種命名為“蒸氣壓濕度測量法”(VPM)的新型測量方法研究了α-干擾素和美國標準百日咳疫苗的殘余水分(RM)。VPM測量密閉小瓶中物料上面的空間中水的蒸氣壓。來自紅外二極管的光線穿過小瓶到達圖像探測器。小瓶的溫度從室溫以固定的速率冷卻到一55℃。當(dāng)水蒸氣冷凝的時候,由于凝結(jié)物使光束變暗,從而改變圖像探測器的信號。凝結(jié)溫度可轉(zhuǎn)化為壓力,從而可計算出頂部空間中水的微觀圖。圖4-48表示α-干擾素的TG值。抽取的三種不同樣品中,發(fā)現(xiàn)RM的平均值為1.15%土0.15%。利用KF法發(fā)現(xiàn)一種樣品中的RM為1.28%。圖4-49表示百日咳疫苗樣品9的相應(yīng)數(shù)據(jù)。水的最終解吸溫度和開始分解的溫度由重量隨時間變化的函數(shù)的導(dǎo)數(shù)曲線確定(%/mi);當(dāng)導(dǎo)數(shù)曲線偏離水平線時可認為水的解吸結(jié)束。在表4-1總結(jié)了不同方法我得的結(jié)果,VMP不能提供關(guān)于產(chǎn)品RM的值息。該方法可重復(fù)測量同樣的小瓶在一段時間內(nèi)產(chǎn)品上空的水分,從而確定水分的變化量。4.5.1.4 紅外光譜學(xué)Lin和Hsu描述了用近紅外線(NIR)光譜學(xué)確定密封的玻璃瓶中蛋白質(zhì)類藥品的殘余水分的方法。研究了五種蛋白質(zhì):人類單克隆抗體重組細胞(ruhMAb)E25、ru- hMAb HER2、rubMAb CDI1a、TNKase和rt-PA,在小瓶壁的水平位置上加入適量的MilliQ水可使殘余水分的量增加,使水蒸氣擴散到已干產(chǎn)品。一般情況下,1~2天后可達到平衡狀態(tài)。利用常用的三種數(shù)學(xué)工具來確定復(fù)雜光譜(不同成分的重合部分或它們之間的化學(xué)反應(yīng))。研究了下列因素對IR標準的影響結(jié)果:賦形劑的濃縮,塊狀產(chǎn)品的疏松度,厚度和直徑以及賦形劑和蛋白質(zhì)的比率,Karl Fischer滴定數(shù)(也叫RF)被用來作為與NIR數(shù)相比較的標準。圖4-50中(a)~(e)表示5種產(chǎn)品RF和RNIF之間的關(guān)系。Karl Fischer滴定法依每日的操作者的不同其波動范圍為士0.5%。因此,RF和RNIR之間的差別≤0.5%認為是較好的。在30~100mg/mL之間疏松度的變化≤0.5%。塊狀物的尺寸必須超過NIR的透深,否則測得的RNIR太小。制劑成分允許有小的變化,然而變化較大時,例如,蔗糖由42.5mmo/L變?yōu)?70mmol//L,隨著濃度的增加吸收率增加(圖4-51)。因此對85mmol/L的RNIR的標準不能用于蔗糖的濃度較低(42.5mmo/L)或較高(>120mm0l/L)的情況;在520cm-1時水的信號隨著產(chǎn)品信號的改變而變化。通常情況下,對于給定的制劑和產(chǎn)品尺寸RNIR標準是一定的,只有在NIR測量對于充足的被反射光線具有足夠長的光程以及校準產(chǎn)品的光譜隨組分濃度的改變沒有被改變的情況下,變化才是允許的。4.5.1.5 殘余水分測量方法的比較干燥產(chǎn)品中的水以多種形式結(jié)合:如存在于表面的水,或多或少與干物質(zhì)結(jié)合的水或以結(jié)晶水的形式存在著的水。因此,對于不同的物質(zhì),各種方法有可能會產(chǎn)生不同的結(jié)果。利用重量分析法和Karl Fischer滴定法測得的有些物質(zhì)的RM值幾乎是沒什么不同的。May等人提供了四種這類物質(zhì)的例子,但是如表4-2所示,利用重量分析法得到的RM值比Karl Fischer滴定法得到的小0.3%~0.6%,然而,用熱重分析方法得到的RM值在誤差范圍內(nèi)與Karl Fischer滴定法得到的值是非常接近的。在圖4-52中比較了在第二階段干燥過程,利用KF測得的RM和利用DR值計算得到的dW值。用于KF測量的小瓶當(dāng)時是封閉的,上面的圖表示出了平均值以及誤差條。同樣的藥品在同一臺設(shè)備上,在相同的工藝條件和相同的裝載量的情況下進行了三次試驗過程。利用KF測得的RM值在MD轉(zhuǎn)變?yōu)镾D后以士1%改變,約21h后減少為土0.5%。三次試驗過程dW值都在SD階段開始后以士0.5%改變,在21h后小于0.05%。上下曲線表明,到達最終溫度后,進一步的干燥不可能再降低RM的值0.5%。根據(jù)dW也可得到相同的信息:在21h后水的解吸可忽略,由于其小于0.02%/h。此產(chǎn)品在所選的工藝條件下,用KF法測得1.5%的水分在此溫度下及可接受的時間內(nèi)不能用解吸法除去。
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