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布魯克光譜事業部隸屬于布魯克三大集團之一的布魯克光譜事業部 (Bruker Optics) 專注于為各種市場和應用領域提供優質的傅立葉變換紅外光譜儀、近紅外光譜儀、拉曼光譜儀、太赫茲光譜分析儀以及成像光譜儀。布魯克光譜事業部的研發和制造中心設在德國Ettlingen。同時，布魯克在歐洲、北美、南美和亞洲許多國家都設有技術支持中心和辦事處。從紅外研究到生命科學、從常規的質量檢測到過程分析控制，布魯克光譜事業部能為您提供許多種適合您具體應用的分析工具。融合布魯克 50 多年來寶貴經驗的積累和不斷開拓創新、放眼未來的精神，我們將一如既往的呈現給您業界*的光譜分析能力。了解詳情

2026 07-09

設計金獎！布魯克激光紅外顯微鏡LUMOS II ILIM斬獲FOCUS OPEN金獎

FOCUSOPEN金獎2025年度德國巴登-符騰堡國際設計獎（FOCUSOPEN）評選結果正式揭曉，布魯克全新一代激光紅外顯微鏡LUMOSIIILIM成功斬獲賽事最高榮譽——FOCUSGOLD金獎！這

2026 06-15
職等您來 | 布魯克光譜招聘拉曼專家
JoinUs招聘啟示拉曼專家RECRUIT崗位簡介：本崗位面向拉曼光譜產品線并兼顧布魯克光譜部門的其他技術，負責產品技術支持、市場技術推廣及競品技術分析，服務高校科研及工業客戶，為銷售團隊提供全面技術
2026 06-10
近紅外培訓｜2026年第二期近紅外光譜培訓班·南京站火熱報名中！
2026年布魯克光譜第二期近紅外光譜培訓班時間2026年7月8日–10日地點南京南站城際空間站南廣場D1棟10樓M6會議室協辦南京赫冠科學儀器有限公司日程安排報名方式如果您有興趣參加本次培訓，請正確填
2026 05-21
2026年布魯克分子光譜｜第二期基礎紅外培訓班·廣州站火熱報名中！
培訓內容系統掌握紅外光譜實操、規范使用布魯克FTIR光譜儀、高效完成定性，定量樣品測試與譜圖解析。2026年布魯克分子光譜第二期基礎紅外培訓班時間2026年7月8日–10日地點布魯克廣州演示實驗室協辦
2026 05-14
免費測樣 | 光熱紅外附件EMILIE，讓您的FTIR靈敏度提高1000倍!
面對大氣中的超細氣溶膠、極微量的納米塑料，亦或是極其珍貴的靶向藥蛋白樣本，傳統技術常常因“樣品量不足”而難以獲取高質量的化學表征數據。為了突破這一痕量分析的瓶頸，Bruker（布魯克）與Invisib

07-282026
前沿應用 | ICOS Cities：歐洲三大城市高塔渦動通量觀測與排放清單融合分析
隨著全球對碳中和目標的持續推進，精準量化并追蹤城市尺度的溫室氣體排放已成為當前氣候研究的重中之重。近期，發表在國際環境科學權威期刊ACSESTAir上的最新研究，詳細展示了如何利用高塔渦動相關（Edd
06-242026
拉曼應用分享 | 摩擦超潤滑界面的原位拉曼成像研究
RAMAN摩擦超潤滑界面的原位拉曼成像研究BRUKER本文介紹了原位拉曼成像在傳統摩擦學分析中的突破性分析思路。與AFM、X射線衍射等手段只能做靜態或非工況表征不同，原位拉曼成像能夠在250MPa高壓
06-172026
拉曼應用分享 | Random Walk 算法
RAMANRandomWalk算法BRUKER布魯克拉曼顯微鏡搭載創新RandomWalk算法。與按順序采集樣品數據的傳統方法不同，該算法能夠更智能地“搜索”拉曼信號。與傳統的逐點掃描相比，這種方法顯
06-152026
拉曼應用分享 | 利用拉曼光譜探索碳納米材料
RAMAN碳納米材料成像研究BRUKER利用拉曼光譜技術對碳納米材料進行前沿分析。我們最新的應用說明展示了RAMANtouch激光拉曼顯微鏡如何實現對碳納米管（CNT）和石墨烯的高分辨率成像與精確表征
06-052026
拉曼應用分享 | 碳化硅（SiC）晶圓全表面晶體多晶型拉曼成像
RAMAN碳化硅（SiC）晶圓全表面晶體多晶型拉曼成像BRUKER借助先進拉曼成像技術，幫助您進行碳化硅（SiC）晶圓中多晶型分析！我們最新的應用說明_R548碳化硅（SiC）晶圓全表面晶體多晶型拉曼
06-042026
拉曼應用分享 | 拉曼成像用于固體制劑多晶型分析
RAMAN固體制劑多晶型分析BRUKERRAMANtouch重新定義了固體制劑的多晶型分析。憑借其快速拉曼成像功能，您可以精確地監測晶體相變，并以超高精度評估穩定性。該設備可快速采集高分辨率圖像，深入
05-222026
ACS Nano 最新成果：FTIR全新突破，解鎖皮克級納米塑料極速光譜分析
導語近年來，納米塑料因其高反應性、能夠深層穿透生物組織以及在生態系統中的廣泛擴散，對環境和人類健康構成了嚴重威脅。然而，由于其納米級的尺寸和極低的濃度，對環境中的納米塑料進行常規的化學表征和監測一直是
03-132026
用戶文章 | PNAS | 面陣列紅外成像技術結合自適應深度學習AI，輕松破解微塑料識別的“雙難”困局
用戶文章PNAS文章題目：AdaptablemicroplasticclassificationusingsimilaritylearningonμFTIRspectracollectedfromμF

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