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迅数AlgaeAI 500浮游藻类智能监测系统

  • 更新时间:2024-04-18
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迅数AlgaeAI 500浮游藻类智能监测系统,由奥林巴斯科研级生物显微镜BX53、工业数字相机和AlgaeAI人工智能系统构成。可高质量显微观察、拍照、智能识别浮游植物、分类计数、生物量测定、计算藻细胞密度,自动生成并导出数据报表,实现对浮游植物的电子化记录,确保电子数据的完整性。

品牌SHINESO/迅数科技价格区间面议
产地类别国产仪器种类实验室型
应用领域环保

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迅数AlgaeAI 500浮游藻类智能监测系统,由奥林巴斯科研级生物显微镜BX53、工业数字相机AlgaeAI人工智能系统构成。可高质量显微观察、拍照、智能识别浮游植物、分类计数、生物量测定、计算藻细胞密度,自动生成并导出数据报表,实现对浮游植物的电子化记录,确保电子数据的完整性。

人工智能,触手可及

AlgaeAI 500采用机器学习的藻类AI模型来开展浮游植物分类识别、计数分析,—— 无需具备深厚的藻类生物学专业知识。

l   简单,一键完成识别、分类、计数、百分比、藻密度计算、优势藻排序、报告输出

l   快速,单视野分类识别计数藻细胞不到3秒

l   精确,可识别经过神经网络训练的85种常见藻,识别精度达90%以上

l   适应实验中常见的复杂显微图像:藻细胞的交叉重叠、藻类细胞形体不完整等

一键式操作,全过程透明

分析识别和统计过程,完整显示在屏幕上,操作员可以清楚观察每一张图片的分析过程与处理结果。

l   点击“AI启动",主窗口图片一张张闪过,藻细胞被一个个框出来,框的上边是这个藻的名称

l   右侧上方的绿色滚动条,告知样本正在检测中……

l   右侧是实时跳动更新的数据:门类、藻名称、藻数量、百分比、藻密度……

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检测完毕,点击左下边的图片队列,可以方便的检视每张图片上的藻类计数情况:个别名称不对?个别藻没检测出来?个别藻需要删除? 简单,点击工具箱,2-3秒即可修正。

AI轻松解决藻细胞分类计数  

AlgaeAI 500经过大数据模型训练、调试、优化,可以高精度自动分类计数藻细胞。藻细胞分布均匀,但浓度较高时(单视野出现30-150个),常出现细胞交叠、粘连,AlgaeAI 500能轻松处理。只需拍摄20-50个视野就能计算出每升细胞浓度,无需配置昂贵的电动平台,尤其是在发生水华时,不用稀释,直接快捷智能计数。

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类自动分类计数:藻细胞分布均匀,结构轮廓深浅不一

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藻类自动分类计数:梭状细胞相互重叠、轮廓模糊、有的只显示局部体型

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藻类自动分类计数:长杆状细胞纵横交错

科研级显微镜,精美演绎画质

高质量显微成像是观察浮游植物形态细节,提高识别计数精度的基础。AlgaeAI 500是由奥林巴斯BX53生物显微镜和高灵敏全局快门相机构成的数字成像系统。BX53采用最新的UIS2无限远光学系统,高质量的镜组镀膜消除了内表面的杂散光,从而获得良好的灵敏度和色彩分离,整个视场宽大、明亮、均匀。            

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系统配置了4X10X20X40X100X物镜,适合观察不同大小的浮游生物。最为常用的40倍物镜采用平场半复消色差物镜,结合大靶面全局快门相机,在快速移动玻片时拍摄,成像依旧锐利、无拖尾,很好展现藻细胞的色泽、形态、花纹结构,为精准识别提供优质的画面。






主要功能与技术指标

1.   分析规范

符合《SL733-2016内陆水域浮游植物监测技术规程》、《水生态监测技术要求-淡水浮游植物》、《HJ1216-2021水质浮游植物的测定0.1mL计数框-显微镜计数法》和《HJ1215-2021水质浮游植物的测定滤膜-显微镜计数法》、《水和废水监测分析方法》(第四版),及《GB17378-2007海洋监测规范》对应的藻类分析要求。

2.   奥林巴斯BX53数字显微成像系统

Ø  光学系统:UIS2无限远光学系统

Ø  照明器:内置透射光科勒照明器、光强预设按钮、光强LED显示器

Ø  聚焦:垂直移动载物台,行程25mm,带有粗调限位器,粗调旋钮可以调节扭矩。载物台安装位置可变,具有高敏感度的微调旋钮(最小调焦精度:1微米)

Ø  物镜转盘:6孔位物镜转换器

Ø  机械式载物台:陶瓷表面,带有左手或右手低位驱动装置;带有旋转装置和扭矩调节装置。

Ø  摇摆式聚光镜:N.A. 0.9-0.16

Ø  物镜:PLN4XPLN10XPLN20XUPLFLN40XPLN100XO

Ø  宽视场三目观察筒(视场数22),10X屈光度可调目镜

Ø  1英寸全局快门相机(SONY芯片)

3.   AlgaeAI 500  基于深度学习的迅数藻类AI系统

迅数AlgaeAI 500藻类AI自动分类计数系统,由资深专家团队组,在对藻类特征深入研究的基础上,结合机器学习理论,创新性地研究建立了具有高鲁棒性的人工智能算法模型,实现藻类自动分类计数、大小测量以及生物量测定。

Ø  可自动识别31000μm的藻类,包含绿藻门、蓝藻门、硅藻门、隐藻门、甲藻门、黄藻门、金藻门、裸藻门等85种常见藻,藻密度检测范围9.2×102 -1011 cells/L

Ø  单视野自动识别分析时间秒,实现准确的藻类识别、分类计数,同步完成优势藻排序、生物量计算。

Ø  当地分类识别库的优势物种识别率≥90%,自动分析的重复性误差≤8%

Ø  一键式操作,全程动态可视化:主窗口图片列队疾行,藻细胞瞬间识别、原位标注名称;检测数据(门类、名称、数量、百分比、藻密度等)实时跳动更新;绿色滚动条展示图片集检测进度。全程透明化操作,方便质量监控。可鼠标交互增加、删减、修改识别物种信息,实时更新样品分析结果。

Ø  统计数据按优势种排序,展现浮游植物类别、中文名、拉丁名、藻数量,藻占比、藻密度,统计物种平均单细胞长度、单细胞宽度、单细胞高度、单细胞直径、单细胞面积、单细胞体积,自动计算生物量、总生物量、Shannon指数、物种均匀度指数、生物多样性指数、丰度、优势度。

Ø  电子记录、数据追溯与报告:自动保存数据,一键化生成统计报表。已完成的分析结果可以保存,采集图像上原位标记藻类名称,任何时候打开文件,都可重新回审每张图片的统计精度。

Ø  重叠/粘连藻的分离识别:对高度重叠在一起的藻细胞,AlgaeAI 500基于智能粘连分离技术,能从一堆粘连在一起的细胞中,把一个个藻细胞准确的捕捉出来。

Ø  残缺/局部藻的智判识别:对视野边缘的不完整藻细胞,AlgaeAI 500基于智能形态推理技术,能根据局部信息准确识别出其是什么藻类,从而实现无漏检测。

4.   配置清单

Ø  迅数AlgaeAI 500藻类智能分析系统1

Ø  奥林巴斯BX53数字成像系统一套

Ø  数据分析工作站1台:第12代智能英特尔酷睿i9-12900 16核,32G DDR4内存,4G独立显卡,512G 固态硬盘,4T 硬盘,27英寸显示器, Windows 10 专业版操作系统





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