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APD,PMT和CCD的介绍

2020.8.17

  Azure Biosystems 公司是一家创新型服务于生命科学领域的的公司,成像产品体现了创新、高技术和颠覆性的精神。在原来C系列多功能成像系统的基础上,我们推出了Azure Sapphire双模式多光谱激光成像系统。采用每个通道用专属的检测器,PMT用于蓝光和磷屏扫描成像,3个独立的APD检测器分别用于绿光、红光和近红外荧光扫描检测,同时具有CCD检测器用于超高灵敏化学发光的检测。

  为什么sapphire每个通道要用专属的检测,优势是什么?

  光电倍增管(PMT)和雪崩光电二极管(APD)是用在扫描成像系统中常用的光学元件。

  PMT检测器:是光子技术器件中的一个重要产品,它是一种具有极高灵敏度和超快时间响应的光探测器件。光电倍增管是一种真空器件。它由光电发射阴极(光阴极)和聚焦电极、电子倍增极及电子收集极(阳极)等组成。当光照射到光阴极时,光阴极向真空中激发出光电子。这些光电子按聚焦极电场进入倍增系统,并通过进一步的二次发射得到的倍增放大。然后把放大后的电子用阳极收集作为信号输出。因为采用了二次发射倍增系统,PMT在300-500nm范围内,信噪比最佳,量子转换效率最大,但在红外和近红外区域量子转换率极低,信噪比低。所以光电倍增管在探测紫外、可见光中蓝色光,具有极高的灵敏度和极低的噪声(图1)。Sapphire在蓝光区使用PMT检测器,量子转换率高,以获得更高的灵敏度。

  PMT检测器

  光谱效应: 300 to 850nm

  最大量子转换效率: 420nm处

  图1

  APD检测器:是在激光通信中使用的光敏元件。在以硅或锗为材料制成的光电二极管的P-N结上加上反向偏压后,射入的光被P-N结吸收后会形成光电流。加大反向偏压会产生“雪崩”(即光电流成倍地激增)的现象,因此这种二极管被称为“雪崩光电二极管”。APD在400-1100nm 波长范围内具有比PMT更高的量子转换效率和更高灵敏度的硅光电检测器,并且这种扩展的光谱响应可用于扩展扫描系统的工作波长范围(图2),APD探测器比真空管PMT小,在高压偏压下工作的APD也具有类似于PMT的内部增益机制,对每个初始光电子产生大的输出电流。APD检测器特点具有超低噪声、高速、高互阻抗增益,灵敏度高等特点,因此主要用于可见光红绿荧光和近红外荧光的检测。所以Sapphire配有3个独立的APD的检测器,用于长波长的检测,信噪比更好,检测灵敏度更高。

  图2.Quantum efficiency of the APD and PMT detectors. The bars on the lower axis indicate the typical excitation wavelengths at 405 nm, 488 nm, 532 nm, 632 nm, and 785 nm. The range of emission wavelengths of commercial dyes and the emission peaks of the quantum dots are shown at the top of the figure.

  (《A Comparison of Avalanche Photodiode and Photomultiplier Tube Detectors》,William G. Lawrencea, Gyula Varadia,2008,)

  现在商业的扫描成像系统仅有扫描一种检测检测方式,sapphire双模式多光谱激光成像系统的问世,打破了这样的格局,sapphire除了扫描成像方式外,标配了610万像素,大光圈的强制冷CCD检测器进行全光谱成像,用于高灵敏化学发光检测中。因为化学发光是信号积累的过程,如果使用扫描方式进行成像,信号不是同步进行采集成像,信号损失严重。

  CCD(Charge Coupled Device)是电荷藕合器件图像传感器。它使用一种高感光度的半导体材料制成,能把光线转变成电荷,通过模数转换器芯片转换成数字信号,可以轻而易举地把数据传输给计算机,并借助于计算机的处理手段,根据需要和想像来修改图像。CCD由许多感光单位组成,通常以百万像素为单位。当CCD表面受到光线照射时,每个感光单位会将电荷反映在组件上,所有的感光单位所产生的信号加在一起,就构成了一幅完整的画面。

  Azure Sapphire是给客户三种探测器,使他们的样品不会在任何极端的检测环境下而使样品信息缺失。实现无与伦比的灵敏度和获得高质量图片。

  来源:北京深蓝云生物科技有限公司

  联系电话:010-57256059

  E-mail:info@cycloudbio.com

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  标签: APD PMT CCD 激光成像 多光谱 Azure

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