アプリケーションノート

要約：コンフォーカルラマンイメージングにより、ミクロンレベルの空間分解能でサンプルについての詳細な情報を得ることができます。得られるイメージング画像は分子構造に基づいており、化学的特性、物理的特性のわずかな変化に極めて敏感です。さらに、サンプルを断面で切断したり、サンプル内部を露出させることなく、半透明で非混濁性のサンプルの表面下の特性を、光学的特性に応じて数百μｍの深さまで、非破壊分析することが可能です。
一方、標準的な顕微鏡対物レンズを使用してサンプル内部のイメージング画像を収集すると、表面の分析では遭遇しない悪化因子が発生する可能性があり、収差や分析結果の質の低下を招きます。収差は、液浸対物レンズを使用することにより光学的に対処できます。対物レンズとサンプルの間のギャップを、空気ではなく水、オイルなどの液体で満たすことにより、収差を低減または限
りなく除去できます。本質的には、これによりサンプル表面の光の屈折が無くなり、空間分解能とラマン強度が損なわれることがありません。油浸対物レンズは通常、多くのポリマー材料に類似する値であるおよそn1.5の屈折率を持つオイルを使用します。オイルを使用すると開口数を上げることもできるため（効果的な焦点と分解能の向上）、収集するラマン強度を高めることができます。

要約：今⽇のラマン分光計は、これまで以上に高性能です。フィルター、レーザー、CCD技術の革新の芽から、高速、高感度、堅牢な機器が次々と生み出されました。
最新のラマン システムは、機器の動作パラメータの最適化に⼤きく役立つ高度な「スマート」アルゴリズムを備えています。しかし、必然的に、自動化された操作を超えて機器の操作を理解し、さまざまな機器設定の相互作⽤についてさらに詳しく知りたいという人もいます。
この記事では、ラマン分光計のパラメータをより深く理解したい人のためにベストプラクティスを紹介します。
分散型ラマン システムの主要な側⾯がいくつか紹介され、レーザー出力、アパーチャー、露光時間と露出回数、サンプルの焦点、バックグラウンド処理など、最適な結果を実現するためのベストプラクティスに関するアドバイスが提供されます。最後に、宇宙線の除去、光退色、アライメント、キャリブレーションについて説明します。