市面上當前非常流行的“金包銀"等鍍厚金首飾，其基材多為銅或銀，在表面電鍍一層厚金。但由于鍍層較厚，若用普通XRF儀器分析，容易被誤判為高含量K金。為解決這一問題，西凡新一代的A5S系列產品（A5Slite, A5S, A5SMC, S5, S5MC, S6, S8lite, S8等），真FP算法配合創新的垂直光路，能自動識別鍍金樣品結構，可有效區分鍍金樣品與合金，確?？蛻艋厥者^程的準確性與安全性。

以下以2024年推出的西凡A5S儀器為例，分別測試典型的鍍金吊墜與K金戒指樣品。

（1）吊墜分析

外觀示意圖：

我們以常規的合金曲線AuAgX來測試，結果如下圖：

上圖結果顯示測試結果是55.5%的K金，如果沒注意到"警告：這可能是鍍金的！"提示，那么大概率客戶要受損失。

當我們重新建立一個曲線模板，以銀為基材而金為鍍層去檢測，能正常檢測到鍍金厚度為4.47μm，如下圖所示：

（2）戒指分析

外觀示意圖：

采用合金模式測試該K金戒指時，黃金含量為 75.08%，由于該K金樣品為正常合金，軟件不會觸發鍍金提醒，結果如下圖：

需要特別說明的是，當測試的確為真實合金樣品（如K金、18K金等）時，系統不會觸發鍍金提醒，只有在檢測到樣品為鍍層樣品時，軟件才顯示提醒。

總結：

“警告：這可能是鍍金的！"這個提示，源于A5S的創新光路和真FP算法能識別是“金包銀"還是“真K金"。

在這里我們淺談下真FP算法的特點，雖然有很多友商宣傳其也為FP算法。但FP其區別于傳統的經驗算法和系數法等算法的更大差異，在于XRF物理模型的數學描述是否存在。經驗算法不在乎XRF儀器的參數，其基于的是標準樣品的線性回歸方程；而建模代表著已知樣品結構和成分，設計基于X射線的激發模型、探測器的響應模型、樣品的結構模型、元素間以及各層之間的互相激發模型等等來模擬計算出譜形，這是其主要的差異。

鍍層和合金因為元素間的二次熒光激發存在差異，導致兩者譜形存在差異，因此當認定是一個合金樣品的時候模擬計算的譜形和真實測試譜形存在差異，同時在創新的垂直光路的激發下，幫助更好的識別差異。這就是我們說創新的A5S能夠識別到“金包銀"和“金包銅"是真合金還是鍍層。

探測器是XRF儀器的心臟，而算法是儀器的靈魂，好看的皮囊千篇一律，健壯的身體隨處可見，但有趣的靈魂千載難逢。

西凡A5S系列助力客戶慧眼識別“金包銀"！