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Système de comptage automatique de classification pour le phytoplancton algaeai 700

NégociableMise à jour sur01/08

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Vue d'ensemble

Système de comptage automatique de classification du plancton algaeai 700 de Xun Quan, composé du système algaeai développé par Xun Quan et d'un microscope à balayage entièrement automatique. Grâce à une plate - forme motorisée triaxiale à grande vitesse, obtenez des images microscopiques haute définition et utilisez la technologie algaeai basée sur le super Deep Learning pour identifier automatiquement les espèces, les dénombrements taxonomiques, la détermination de la biomasse, calculer la densité cellulaire du plancton dans les eaux, générer et exporter automatiquement des rapports de données, réaliser des enregistrements électroniques du plancton et assurer l'intégrité des données électroniques.

Détails du produit

Système de comptage automatique de classification pour le phytoplancton algaeai 700

Intelligence artificielle, à portée de main

Algaeai 700 est un système informatique avancé d'identification analytique intelligente du plancton pour l'apprentissage automatique ultra - profond de schindron, une technologie d'analyse de données accessible à tous ceux qui effectuent des analyses du plancton - sans avoir besoin d'une expertise approfondie en matière de plancton.

·Simple, un clic pour compléter l'identification, la classification, le comptage, le pourcentage, le calcul de la densité des algues, le tri des algues dominantes, la production de rapports

· Rapide, analyse à champ unique en seulement 0,6 seconde

· Précis pour identifier 145 espèces d'algues communes formées par des réseaux neuronaux, 60 espèces de zooplancton d'eau douce, avec une précision d'identification de plus de 95%

· Haute robustesse, adaptée aux images microscopiques complexes courantes dans les expériences: chevauchement croisé des cellules d’algues à des densités plus élevées, flou structurel local dû à une profondeur de champ insuffisante, arrière - plan mélangé avec plus d’impuretés, cellules seulement partiellement dans le champ de vision….

Transparence totale, réalité visible

L'identification analytique et le processus statistique, entièrement affichés sur l'écran, permettent à l'opérateur d'observer clairement le processus d'analyse et les résultats du traitement de chaque image.

· Cliquez sur "ai startup", l'image de la fenêtre principale clignote une fois, les cellules de l'algue sont encadrées avec le nom de cette algue sur le côté supérieur

· Barre de défilement verte en haut à droite pour indiquer que l'échantillon est en cours de détection...

· A droite, les données mises à jour en temps réel: phylum, nom d’algue, nombre d’algues, pourcentage, densité d’algues…

Après détection, cliquez sur la file d'attente d'images en bas à gauche, vous pouvez facilement voir le nombre d'algues sur chaque image: les noms individuels ne sont pas corrects? Algues individuelles non détectées? Algues individuelles à supprimer? Simple, cliquez sur la boîte à outils, 2 - 3 secondes pour corriger.

Résoudre les difficultés de détection d'image de champ de vision complexe

Le processus d'analyse quantitative du phytoplancton présente de nombreux défis, tels que plus d'impuretés en suspension dans l'échantillon d'eau quantitatif collecté, une densité cellulaire trop élevée après concentration, l'empilement des microalgues, la présence de cellules d'algues stratifiées dans le champ de comptage, la clarté insuffisante de l'imagerie optique microscopique, la mise au point inadéquate...

L'algaeai 700 tire parti de ses capacités d'apprentissage automatique super profond pour produire rapidement et de manière fiable des résultats d'identification analytique de haute qualité.

Pas peur du croisement et du chevauchement des cellules d'algues, démêlage automatique direct

Échantillons avec une densité d'algues supérieure à 1010 cellules / l d'encombrement de fond, tout aussi reconnaissable pour le comptage

Source de lumière, réglage de la mise au point n'est pas en place, tige cassante, algue à disques, très léger et léger, reconnaissable de la même manière

Identification automatique du zooplancton

Trésor numérique d'identification intelligente des algues

La grande bibliothèque de cartes d'algues, couvrant les rivières, les lacs, les réservoirs et d'autres eaux intérieures en Chine, ainsi que les espèces d'eau douce et marines des mers environnantes, une sélection exquise d'images et d'introductions textuelles, intégrant une architecture de recherche riche, est l'aide de l'enseignement de base du plancton, des organismes de surveillance de l'environnement aquatique pour la vulgarisation des connaissances sur les algues.

Recherche taxonomique, éditeur d'algues communes, Introduction à la colonne, morphologie, structure, reproduction, écologie en un coup d'œil.

La recherche morphologique, basée sur la proximité morphologique, le gradient, la combinaison est classée dans le langage graphique et combine les caractéristiques structurelles de la cellule ou de la population, telles que le Flagelle, le pigment, le motif, le tégument, etc., pour une recherche morphologique précise et rapide.

Imagerie microscan de haute qualité

Avec le microscope biologique de qualité scientifique Olympus bx43 comme support d'imagerie optique, configurez la table de chargement motorisée XYZ lisse et silencieuse pour un fonctionnement précis en un clic: autofocus, autoscan, excellente qualité d'image.

Principales fonctions et indicateurs techniques

1. Spécifications analytiques

Conforme au Code technique sl733 - 2016 pour la surveillance du phytoplancton dans les eaux intérieures, aux exigences techniques pour la surveillance écologique de l'eau - phytoplancton d'eau douce, à la méthode hj1216 - 2021 pour la détermination du phytoplancton de qualité de l'eau - cadre de comptage de 0,1 ml - méthode de comptage microscopique et à la méthode hj1216 - 2021 pour la détermination du phytoplancton de qualité de l'eau - méthode de comptage microscopique, à la méthode analytique pour la surveillance de l'eau et des eaux usées (4e édition) et aux exigences d'analyse des algues correspondant au Code gb17378 - 2007 pour la surveillance marine.

2. Microsystème de balayage entièrement automatique

 microscope Olympus bx43: spécifications de l'objectif 4, 10, 20, 40x objectif semi - apochromatique

 plate - forme de balayage automatique XYZ à commande électrique de haute précision: réalisation de mouvements de niveau micrométrique dans la direction de l'axe X / y / Z et contrôle automatique

 plate - forme XY de moteur pas à pas: 4 pièces à la fois, pas minimum ≤ 0.1um précision de positionnement répétée bidirectionnelle ≤ ± 1um vitesse maximale: 20mm / s

 selon la densité du phytoplancton de l'échantillon ajusté, l'imagerie peut être sélectionnée par balayage complet, balayage en rangée, balayage de champ visuel aléatoire, etc.

 axe Z motorisé: résolution en boucle fermée 0156um; précision de positionnement répétée: ≤ ± 0,4um

 caméra à obturateur global haute sensibilité, mise au point automatique à balayage continu à profondeur de champ multiple, espacement des couches de prise de vue réglable, résolution d'image < 0,20um / pixel

3.algaeai 700 basé sur l'apprentissage en profondeur super système d'intelligence artificielle pour le plancton rapide algaeai 700 plancton ai système de comptage automatique de classification, par le Groupe d'experts, sur la base de la recherche approfondie sur les caractéristiques du plancton, combiné avec la théorie de l'apprentissage automatique, la recherche innovante a mis en place un système d'analyse d'intelligence artificielle robuste pour réaliser le comptage automatique des algues, le zooplancton, la mesure de la taille et la détermination de la biomasse.

 peut identifier automatiquement les algues de 3 à 1000 μm, y compris les phyllophytes vertes, phyllophytes cyanophytes, phyllophytes diatomées, cryptogaphytes, phyllophytes, phyllophytes, phyllophytes aurifères, phyllophytes nudistes, etc. plus de 145 algues communes, gamme de détection de densité d'algues 9,2 × 102 - 1011 cellules / l  temps d'analyse de reconnaissance automatique à champ unique ≤ 0,6 seconde, pour atteindre l'identification précise des algues, le comptage de classification, l'achèvement synchrone du tri des algues dominantes, le calcul

 taux d'identification des espèces dominantes ≥ 95% pour les banques locales d'identification taxonomique, erreur de répétabilité ≤ 5% pour les analyses automatisées

 opération en un clic, visualisation dynamique complète: l'image de la fenêtre principale défile, les cellules d'algues sont instantanément reconnues, le nom est marqué in situ; Mise à jour palpitante en temps réel des données de détection (phylum, nom, nombre, pourcentage, densité des algues, etc.); La barre de défilement verte montre la progression de la détection de la collection d'images. Opération transparente tout au long du processus, pratique pour la surveillance de la qualité. L'interaction de la souris peut augmenter, supprimer, modifier les informations sur les espèces identifiées, mettre à jour les résultats d'analyse des échantillons en temps réel.

Les statistiques sont classées par espèces dominantes, montrant la catégorie de phytoplancton, le nom chinois, le nom latin, le nombre d'algues, le pourcentage d'algues, la densité d'algues, la longueur moyenne d'une cellule, la largeur d'une cellule, la hauteur d'une cellule, le diamètre d'une cellule, la surface d'une cellule, le volume d'une cellule, la biomasse calculée automatiquement, la biomasse totale, l'indice de Shannon, l'indice d'uniformité des espèces, l'indice de biodiversité, l'abondance, la dominance.

Enregistrement électronique, traçabilité des données et rapports: sauvegardez automatiquement les données et générez des rapports statistiques en un clic. Les résultats d'analyse terminés sont sauvegardés, les noms d'algues sont marqués in situ sur les images acquises et chaque fois qu'un fichier est ouvert, la précision statistique de chaque image peut être réexaminée.

Haute robustesse: avec une capacité anti - interférence, pour les images de champ de vision contenant beaucoup d'impuretés, même si les cellules d'algues sont dans les impuretés, le système est basé sur une forte capacité de raisonnement et peut les identifier avec précision.

Identification isolée des algues superposées / adhérentes: pour les cellules algales fortement superposées, algaeai 700 repose sur une technologie intelligente de séparation des adhérences qui capture avec précision une cellule algale individuelle à partir d'un empilement de cellules adhérentes.

Identification intelligente des algues mutilées / localisées: pour les cellules d'algues incomplètes sur le bord du champ visuel, algaeai 700 est basé sur une technologie intelligente d'inférence morphologique qui permet d'identifier avec précision quelle algue il s'agit en fonction d'informations locales, permettant ainsi une détection sans fuite.

Identification par extrapolation des cellules floues: pour certaines cellules algales pâles et peu claires dans le champ visuel en raison d'une profondeur de champ de mise au point insuffisante, algaeai 700 est basé sur une technique d'extrapolation floue qui permet une analyse précise de ce qu'est une cellule algale.

Module d'analyse du zooplancton: s'appuyant sur une technologie puissante de reconnaissance d'image ai, construisez un modèle mathématique de réseau neuronal de haute précision, identifiez avec précision 65 genres dans l'eau, mesurez automatiquement la longueur et la largeur du corps du zooplancton et d'autres indicateurs, calculez la densité et la biomasse, produisez un rapport de détection et réalisez un enregistrement sans papier des données. En outre, le système fournit une base de données d'informations contenant du texte, des dessins à la main, des microphotographies, configure des informations de classification et des fonctions de recherche par mots clés, et peut illustrer le zooplancton.

4. Module de comptage de division d'image classique

 comptage automatique dynamique: sept algorithmes de segmentation pour pré - vérifier le comptage Multi - champ, ajuster la densité du phytoplancton à 107 - 108 PCS / l

Comptage automatique des cellules de la population sphérique similaire: identification automatique, comptage des cellules filles dans la population, particulièrement adapté à l'analyse du comptage des microcystes

Estimation des cellules filamenteuses: utilisée pour estimer le nombre de cellules filles d'un seul filament, d'un striatum

5. Analyse qualitative du plancton, module de qualification intelligent

 base de données d'experts en plancton: composée d'une microphotographie couleur exquise, d'un dessin à la main, d'un affichage bilingue chinois et latin pour constituer une bibliothèque de plancton d'eau douce et marin, qui peut être consultée par « porte, ordre, genre, espèce» à quatre niveaux. Dont algues 15 portes, 1700 genres; Zooplancton 26 grandes classes, 2000 genres. Algues d'eau douce couvrant la région des plaines de l'est de la Chine, la région des lacs du plateau du Yungui, la région des lacs du Nord - Est, la région des lacs du plateau du Qinghai - Tibet, la région des lacs du plateau de monxin et les sept grands systèmes d'eau, ainsi que les algues marines autour de la mer de Chine orientale, de la mer Jaune, de la mer de Bohai

Recherche morphologique « associations typiques combinées »: permet une recherche morphologique précise et rapide en langage graphique, en combinant des associations et en combinant les caractéristiques structurelles des cellules ou des populations. Avoir: caractéristiques Multi - choix, l'eau douce, la Division de l'océan, la navigation facile et d'autres caractéristiques, de sorte que les débutants peuvent rapidement maîtriser.

Identification multidimensionnelle progressive de la recherche d'algues similaires: outil de reconnaissance graphique automatique et intelligent des cellules d'algues, en 3 à 5 secondes: détection des contours inconnus des cellules d'algues, extraction d'informations sur les caractéristiques, correspondance de données volumineuses, identification précise des algues possibles morphologiquement proches, élément de « préférence» pour afficher de manière synchrone les algues communes les plus proches.

Identification des algues sujettes à confusion: conçu pour les expérimentateurs inexpérimentés, filtrer Plusieurs algues sujettes à confusion en raison de similitudes morphologiques, développer une comparaison rapide sur la même interface, saisir rapidement les points de distinction à travers des puzzles caractéristiques typiques, des textes synoptiques.

6. Liste de configuration

Système d'analyse intelligent algaeai 700 pour algues et zooplancton

 système de balayage d'image microscopique numérique entièrement automatique 1 Ensemble: Microscope Olympus bx43, système optique à distance infinie uis2, objectif semi - apochromatique 4x, 10x, 40x à champ plat, objectif apochromatique complet 20x (ouverture numérique 0,75), oculaire réglable en dioptrie 10x, cartouche d'observation trinoculaire, convertisseur de miroir à 5 trous, plate - forme de balayage automatique XYZ à commande électronique de haute précision à flux de 4 feuilles et boîtier de commande, caméra à balayage global haute sensibilité

 Data Analytics Workstation 1pc: 12th Gen Smart Intel Core i9 - 12900 16 cœurs, mémoire ddr4 32G, carte graphique 4G autonome, SSD 512g, disque dur 4t, écran 27 pouces, système d'exploitation Windows 10 professionnel

7. Services

 nouvelle machine installation porte à porte mise en service, formation

Construire des algorithmes de base de données locale une fois gratuitement pour les utilisateurs

 fourniture à long terme de services de guidage d'assistance à distance, assistance à la qualification d'échantillons complexes

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