RamanBot: Versatile high throughput Raman system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Raman spectroscopy is a powerful tool for qualitative and quantitative analysis in various scientific and industrial fields. However, the development of multisample automated screening remains relatively unexplored. In this paper, we develop RamanBot, a low-cost, easy-to-assemble, and automated Raman spectroscopy system designed for efficient signal collection from samples stored in different types of containers. For the first time, the proposed device introduces the Cartesian motion system, commonly used in 3D printers, to Raman spectroscopy automation. This is achieved by replacing the extrusion head of a commercially available 3D printer with a novel designed “Raman Head”. The Raman head integrates all the necessary optical components required for in-place sample excitation and signal collection. A multimode fiber is used to deliver the excitation laser to the Raman head, whereas the collected Raman signal is delivered to the spectrometer via a fiber bundle. The motion system is programmed to scan predefined sample arrangements using the standard programming language for computer numerical control (G-code). The effect of movement precision on the Raman signal is studied. The introduced device is used in the quantitative analysis of ethanol and methanol. In addition, RamanBot is used to screen six eggs in their commercial packaging with minimal human intervention. The results show that the system is highly stable and capable of delivering reliable Raman measurements, making it a promising solution for high-throughput Raman spectroscopy applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».