近红外光谱分析仪是一种非侵入式、无损伤的光谱分析工具，常用于化学、生物、医药等领域。它能够通过检测样品在近红外(NIR)波段的光吸收和反射特性，来获得有关样品组成、结构和性质的信息。
1、光源
光源通常采用白炽灯或卤素灯。这些灯产生的光线涵盖了400nm到2500nm的所有可见光和近红外光，而且光强比较稳定，光谱连续性好。此外，在某些情况下，也会采用激光或LED等单色光源。
2、样品
样品是近红外光谱分析的对象，可以是固体、液体或气体。在分析之前，需要对样品进行制备和处理，以避免干扰和提高信噪比。例如，对于固体样品，常用机械打粉、压片和制备透明薄片等方法；对于液体样品，通常需要使用透明玻璃或石英比色皿等容器。
3、光路
光路是将光源发出的光线引导到样品表面并接收反射或透过的光线的路径。光路通常包括光源、反射镜、样品和接收器等组件。其中，反射镜和样品之间的距离、角度和朝向等参数都会影响到光的反射率和散射率。为了保证分析的准确性和重复性，在进行光路设计和调整时需要严格遵循标准化的方法和程序。
4、接收器
接收器是检测反射或透过的光线的装置，通常采用硅光电二极管(Si-PD)或铟镓锗光电二极管(InGaAs-PD)等光学探测器。这些探测器可以将光信号转换为电信号，并通过放大器、滤波器、模数转换器等电子元器件进行信号处理和数字化。此外，为了提高信噪比和降低误差，也会采用多个探测器和参考光路等技术。
5、数据处理
数据处理是将得到的光谱数据转换为有用信息的过程，其核心是建立光谱模型和进行数据拟合。常用的光谱模型包括主成分分析(PCA)、偏最小二乘法(PLS)等多元统计分析方法，以及支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等机器学习方法。
总之，近红外光谱分析仪通过利用样品在NIR波段的吸收和反射特性，结合光源、光路、接收器和数据处理等技术，实现了对样品化学、生物、医药等信息的快速、高效和精确分析。
