Automatic identification and classification counter for Algae, Model AlgaeAC-F1

水體中的浮游植物或藻類種類和數量，以及顆粒度分布是研究水環境的重要依據，歷來采用人工作業判定，相當費時費力。萬深AlgaeAC-F1型藻類自動分類計數儀可有效解決用戶的該痛點問題，主要用于生態學調查、漁業、水產養殖、教育等行業，對水體中的浮游植物（藻類）樣品做自動分類計數、大小測量、種類分類以及生物量測定。AlgaeAC-F1型能幫助減輕以往繁重的檢測工作量，是生態調查監測的必備工具。

成像1個0.1mL藻類計數框的自動對焦拍照時間≤2.5分鐘（20X物鏡、各100個視野、2000萬像素高分辨率相機）。成像支持20X、10X等全系列物鏡。圖像分辨率可高達≤0.125μm/pixel。高精度電控XYZ顯微自動掃描平臺在X/Y軸重復定位精度≤2μm，具有多景深融合連續自動掃描特性，拍攝層數和層間距可調?？勺詣悠唇映曇熬薮髨D，有效避免藻類被各視野的邊緣切碎。可自動掃描樣本圖像并自動存儲，可錄制樣本清晰視頻影像。

（1）符合《SL733-2016內陸水域浮游植物監測技術規程》、《水和廢水監測分析方法》（第四版）第五篇《水和廢水的生物監測方法》、GB17378-2007《海洋監測規范》、GB/T12763-2007《海洋調查規范》中藻類監測的規范，及HJ 1216-2021《水質 浮游植物的測定0.1mL計數框-顯微鏡計數法》和HJ 1215-2021《水質 浮游植物的測定 濾膜-顯微鏡計數法》的要求。水樣經前處理而置于藻類計數框后，一鍵化自動完成藻類識別與分類計數分析全過程（自動移動視野對焦掃描拍照、自動分類識別計數、自動生成統計報表）。

（2）模仿人工顯微鏡檢測藻類的過程，可按全片計數法、對角線計數法、行格計數法、隨機視野計數法等5種計數方式進行成像計數。

（1）系統內含依據人工智能Ai增強深度學習獲得的藍藻門、硅藻門、綠藻門、裸藻門、隱藻門、金藻門、甲藻門、黃藻門常見的160+個以上屬種淡水藻類的自動分類識別庫，可勾選去掉識別庫中在當地沒有的藻屬，以確保最大識別涵蓋能力的前提下，有效避免混淆誤判。支持識別庫在線更新。用戶可根據當地水樣自行學習擴展識別庫屬種。

（2）系統是一鍵操作到底直接出報告的全自動識別分析系統，并支持拍照與識別分析的雙進程同步操作。可自動分類分析3～1000μm的藻類，1個0.1mL藻類計數框100個視野的自動識別分析時間≤5分鐘（視野數25-400個及全片可選），檢測范圍為10^4-10^10個細胞/升（cells/L）。

（3）當地水樣分類識別優勢種自動識別率≥90%，綜合自動識別率≥80%，可按形狀或面積自動排序后做目標的多選快速交互修正來獲得更高最終識別率；在濃度為10^7-10^8個/升時，自動分析的重復性誤差≤5%。

（4）可按物種形態相似度、大小來排序觀察，一次拖動修改多個物種目標。可鼠標交互增加、刪減、修改識別物種信息，實時更新樣品分析結果以便核對校驗。按門、綱、目、科、屬，一鍵化自動形成數據分析統計表、原始記錄表、優勢種報表、評價指數報表，可個性化定制報表格式，支持用戶二次編輯。

（5）自動計算香農-威納指數（Shannon-Wienner）、均勻性指數（Pielou）、豐富度指數（Margalef）、藻個體密度、藻細胞密度、生物量、Simpson生態優勢度指數及水質評價或浮游動物密度、生物量等?？煞治霁@得每個藻類細胞的面積、周長、體積、長、寬、主軸、副軸、等效直徑等形態參數?？煞治鼋y計各藻類的數量、面積、體積及其占比；對各分類進行排序及柱狀圖、餅圖顯示占比情況。

1、萬深藻類自動分類計數儀系統軟件 1套

2、自動數字顯微影像掃描系統（研究級三目生物顯微鏡（含機架、三目觀察筒、物鏡轉盤、鏡臂、10倍寬視場可調目鏡，20X平場半復消色差物鏡）、高精度電控XYZ自動掃描平臺+控制器+2000萬像素相機）1套

3、分析工作站（13代酷睿i7 CPU /32G內存/含支持CUDA的8G及以上GPU卡/ 256G固態硬盤+1T硬盤/ 23”彩顯，1個USB3.0口+3個USB2.0口，運行環境Windows 10或11專業版） 1臺

1、廠家提供協助免費建立1個當地分類初始識別庫服務。

2、免費提供遠程協助指導服務。