迅数藻类智能鉴定计数仪产品概述

Algacount T200是迅数科技2017年推出, 专为“基层监测站和供水企业而设计”设计的藻类智能鉴定计数仪。系统采用了大幅度增容的藻类形态数据库和迅数开发的技术——“多唯渐进相似藻搜索”，实现了藻种的快速智能鉴定。同时还配备多层聚焦、超视野拼接、生物量分析、链状体和胶被群体的子细胞计数、单细胞微藻自动计数等多种藻类分析功能。

迅数藻类智能鉴定计数仪*采用迅数图像技术-“多唯渐进相似藻搜索”，仅需3秒，即可从海量图库中把zui相似的藻找出来。全新设计的软件架构，简洁、好用，融入更多图形界面。藻类数据库更为精细化，不仅仅增加品种和图片，而是重新校验、编辑，以全面、实用、精美的方式展现浮游植物的大数据，尤其是易混淆藻识别系统，指导用户精确到达，避免淹没在无效信息中。

多唯渐进相似藻搜索 

    “多唯渐进相似藻搜索”是迅数科技*的革命性藻类智能鉴定工具，能瞬间实现：侦测未知藻细胞的轮廓、提取特征信息、大数据匹配，从几万张图库中找出形态zui相近的一组藻类，同时优先展现常见藻类。

    此功能特点鲜明，实用性强，既满足图像搜索的效率，又兼顾了图形匹配的精度。

    简：操作简单，容易上手，即使非专业人员也能快速掌握。

    精：采用的图像识别与分割算法，从多唯空间角度缜密抓取藻类影像，真实全面细致地捕捉、勾勒、反映藻类的形态特征。

    快：搜索过程只需3-5秒，即能从海量的显微图库中筛选出与需鉴定藻形态特征相似的浮游植物。

    真：机器全智能自动识别藻类轮廓特征，无需人工设置参数，坚决与虚假的手动相似性检索方法说“不”。

 易混淆藻鉴别 

    初学者常有这样的苦恼：显微观察到的藻细胞与大脑记忆中的很多藻在形态上极为相似，可以猜测是那个门的某些属，但无法准确判定其种类。

    “易混淆藻鉴别”系统就是针对此类问题。使用者可以选择2、4、6个或更多形态相似的藻类，在同一界面上展开快速比较，通过典型的组合特征图、概要性文字，迅速掌握它们之间的区别要点，指导自己从差异化的细节特征进行重点观察。

 精细、实用的藻类数据库 

    全面扩充的2017版藻类图文库 覆盖了中国七大水系、28个重点湖库的常见淡水藻，以及东海、黄海、渤海、南海周边的常见海洋藻。 对检索的架构进行重新设计，建立“门”、“目”、“属”、“种”四级检索，既遵循浮游植物分类学，又兼顾了软件界面展开的便捷性。

    以精细、直观、实用的原则，对浮游藻简介进行重点编辑、分栏介绍，突显不同门类浮游植物的特点，使得形态、结构、生态 一目了然。
    每个具体藻种，精选能反应其形态特点的 一组图片，避免用户陷入大量冗余图像信息中。

 “典型组合联想”形态学检索 

    全新设计的图文形态学检索系统，抛弃了老版本通过一二级形态等繁琐文字与卡通图结合的形态学检索方式，抛弃了大型藻类，重点细化需镜下观察、鉴定、计数的浮游微藻。

    依据形态相似性、渐变性，选取真实典型藻细胞图像，组合归类， 并结合细胞或群体的结构特征，如鞭毛、色素体、花纹、胶被等 ，实现精确、快捷的形态学检索。

    图形语言、组合联想、特征多选、淡水、海洋分库、浏览方便等特点，使得初学者能快速掌握。

 综合的藻类计数工具 

    1.混合藻流程式计数：连续获取200个视野图像，编辑计数表，点击标记不同种类，多视野相同属种自动累计，不同物种分类计数、总数累计、优势种自动排序和优势类群所占比例分析。

    2. 胶被群体子细胞分析：于子细胞数量自动估算，适合由数量众多、球卵形子细胞构成的定形或无定型群体。

    3. 链状体分析：适用于营养细胞形态较为*的不分枝丝状体； 或由壳面紧密相连结成的链状体。

 三维景深融合 

    通过对不同聚焦层面图像的融合，解决焦平面不同造成的局部模糊问题，实现藻体结构的高清晰展现。

 超视野图像拼接 

    通过对不同视野图像的水平或垂直拼接，完整展现高倍分辨率的超视野藻细胞图片。

 显微测量、生物量分析 

    系统提供了专门的显微分析工具。透明数字标尺可在不同物镜倍率下实现显微测量；生物量分析模块则 汇聚了大量藻类几何模型，通过显微测量数据，自动计算藻的生物量。

 数据安全与管理 

    为保证环境监测数据的真实、安全，新设计的账户管理系统能实现多账户分级管理，赋予管理员（实验室负责人）zui大的权限，可以监督、查看不同实验员的试验数据；而实验员之间无法查看、篡改各自的数据。

    藻类统计信息以电子记录的方式保存，确保数据的完整性，有助于藻类监测的规范化、无纸化，提高工作效率，符合实验室检测发展趋势。统计数据按优势藻排序，包含：计数总数、单细胞体积、百分比、藻密度、丰度、优势度、藻总体积、Shannon指数、物种均匀度指数、碳生物量、氮生物量、总碳生物量。