Contador automático de algas ai

Contador automático de identificación inteligente de algas ai

Funciones

Introducción funcional

Enfoque automático/.tomar una foto

Imagen óptica de gran campo de visión de alta resolución enfocada totalmente automática, empalme automático de imágenes de gran campo de visión para extraer y analizar, evitando que las algas sean cortadas por el campo de visión. Conexión al puerto de la cámara, conTomar fotos manualmente, tomar fotos en toda la película, tomar fotos en orden,Fotografía en v, 5 modos de fotografía aleatoria

Identificación automática de la categoría de especies de algas

Se puede identificar y contar automáticamente la puerta de cianobacterias, la puerta de cianobacterias, la puerta de criptobacterias, la puerta de cianobacterias, la puerta de cianobacterias, la puerta de cianobacterias, la puerta de cianobacterias, la puerta de cianobacterias, la puerta de cianobacterias, la puerta de cianobacterias.11Una puertaHay 135 géneros y especies, de los cuales 52 pueden ser identificados.Se puede ampliar a200Más de cuatro especies de algasEl nombre de la especie de algas identificadas se muestra en la imagen, la imagen de algas individuales dividida se asocia con la ubicación original, y después de hacer clic, se puede saltar a la ubicación de la imagen original.

Análisis de conteo automático

Después de la identificación, se cuenta automáticamente el número de varias especies de algas y se analizan para obtener parámetros morfológicos como el área, la circunferencia, el volumen, la longitud, el ancho, el eje principal, el eje secundario y el diámetro equivalente de cada algas. Se puede analizar y contar el número, el área, el volumen y la proporción de algas (por puerta o género); Las observaciones se pueden ordenar por similitud morfológica y tamaño de la especie, arrastrando y modificando varios objetivos de la especie a la vez. La interacción del ratón puede agregar, eliminar y modificar la información de las especies identificadas. Las clasificaciones se ordenan y los gráficos de columnas muestran la proporción. Puede estar ende ExcelLos datos se analizan más estadísticamente en el software. Los nombres de las algas se pueden marcar directamente en las imágenes recogidas, extraer imágenes que dividen cada algas y clasificarlas y guardarlas automáticamente, y los datos históricos se pueden ver retrospectivamente. Por puerta, esquema, orden, familia, género y especie, se forma automáticamente una tabla estadística de análisis de datos, una tabla de registro original, un informe de especies dominantes y un informe de índice de evaluación con un solo clic, que admite la edición secundaria del usuario. Cálculo automático de Shannon-índice weiner, índice de uniformidad, índice de riqueza, densidad individual de algas, densidad celular de algas, biomasa, etc.

Análisis de clasificación automática3-.1000μmAlgas

1El tiempo de análisis de 00 campos de visión es de 6 - 10 minutos; El rango de detección es de 10 Mu 5 - 10 MU / l; La tasa de identificación automática de las especies dominantes de la biblioteca local de identificación clasificada es ≥ 90%, y la tasa de identificación automática integral es ≥ 80%; El error de repetibilidad del análisis automático es inferior al 5% a una concentración de 10 ° 7 - 10 ° 8 / L.

Aprendizaje incremental

Cuando se encuentran algas fuera de la base de datos local durante el proceso de identificación, a través de la función de aprendizaje incremental, no es necesario reconstruir todas las bases de datos de algas, sino actualizar solo los cambios causados por los nuevos datos sobre la base de la base de datos original. Generar una nueva base de datos de algas para que el software pueda identificar las algas emergentes.

Exhibición de la categoría de detalles biológicos

Haga clic en todas las ubicaciones para ver la clasificación de todas las algas, haga clic en cualquier nombre de algas para mostrar la imagen y el número de todas las algas, haga clic en la imagen para mostrar la ubicación inicial de sus algas, también puede eliminar y modificar otras operaciones..

Principales indicadores de rendimiento

Rendimiento

1,Contador automático de identificación inteligente de algas aiParámetros de imagen

* Cámara CMOS en color de grado científico

* Modelo / tamaño del sensor: sensor Sony exmor 20m / mx183 (c); 1 / 1,8 'de pulgada

* píxeles: 2,4x2,4 micras

* sensibilidad óptica g; Relación señal - ruido del rango dinámico: 462 MV con 1 / 30 s; 0.21mv with 1/30s

* FPS / resolución: 15@5440x3648 ；50 @2736x1824； 60@1824x1216

* tiempo de exposición: 0,1 MS - 15 s

* interfaz de datos: usb3.0

2,Funciones de software

1)Plataforma eléctrica

（1) conexión del puerto de la cámara, con fotografía manual, fotografía completa, fotografía secuencial, fotografía en forma de v, fotografía aleatoria en 5 modos.

（2)Opcional por muestra1 a 400..Arriba) campo de visión, cada campo de visión toma fotos con diferentes profundidades de campo. Todas las imágenes se muestran en la misma ventana, que se puede mostrar en la barra de navegación de la imagen.1000En la imagen anterior, todas las imágenes muestran nombres chinos y latinos y la proporción de credibilidad..

（3)El alcance de la detección es10 + 5 - 10 + 10un/ l; La tasa de identificación automática de las especies dominantes de la biblioteca local de identificación clasificada es ≥ 91,5%, la tasa de identificación automática integral es ≥ 85%, y la tasa de identificación final revisada puede alcanzar más del 98%; En la concentración10 + 7 - 10 + 8un/ al subir, el error de repetibilidad del análisis automático es inferior al 8%

（4)Muestras individuales..Tiempo de Análisis automático de 100 campos de visión ≤ 20Min.2) base de datos de comparación automática de algas

El sistema tiene una función de aprendizaje profundo de inteligencia artificial, que puede identificar automáticamente y contar cianobacterias, algas rojas, criptobacterias, algas armadura, algas marrones, algas amarillas, algas doradas, diatomeas, algas desnudas, algas verdes, algas verdes.Hay 110 especies de algas comunes en 11 puertas, que se pueden ampliar a más de 150 especies de algas según la información local.

2)Contador automático de identificación inteligente de algas aiBase de datos de expertos en plancton

（1)Base de datos de identificación inteligente de algas: la base de datos contiene algas de agua dulce y algas marinas, que cubren la zona del Lago de la llanura oriental del país, la zona del Lago de la meseta de mengxin, la zona del Lago de la Meseta Yunnan - guizhou, la zona del Lago de la meseta Qinghai - tíbet, la llanura del noreste y la zona del Lago de montaña y los siete sistemas de agua de china, así como algas marinas alrededor del Mar de China oriental, el mar amarillo, el mar de Bohai y el mar de China meridional. el Atlas de expertos en algas mostrado bilingüemente en chino y11 puertas,1735Un género,15874Especies), número de bibliotecas efectivas de algas existentes190000Por encima de la hoja, las especies y el contenido de cada biblioteca se pueden ampliar por sí mismos..La biblioteca contiene una lista de algas comunes y una base de datos personalizada local..

()2)Las algas tóxicas, las algas de marea roja, las algas de floración del agua, las algas de agua dulce comunes en China y las algas marinas comunes en China se dividen por separado en el atlas..

（3)Base de datos de zooplancton: Biblioteca de expertos en zooplancton en chino y latino (un total de10 categorías principales, 1538Un género,7185Especies), número de bibliotecas efectivas de zooplancton existentesMás de 70000 ejemplares, las especies y el contenido de cada biblioteca se pueden ampliar por sí mismos..

3)Recuento de reconocimiento automático de algas

El análisis automático obtiene parámetros morfológicos como la longitud, la anchura, el área, la circunferencia, el volumen y el diámetro equivalente de cada fitoplancton, y analiza y cuenta automáticamente el número, el área, el volumen y la proporción de cada fitoplancton.

4)Aprendizaje incremental

Cuando se encuentran algas fuera de la base de datos local durante el proceso de identificación, a través de la función de aprendizaje incremental, no es necesario reconstruir todas las bases de datos de algas, sino actualizar solo los cambios causados por los nuevos datos sobre la base de la base de datos original. Generar nuevas bases de datos de algas para que el software reconozca las algas emergentes.

5)Exhibición detallada de la categoría biológica

Haga clic en todas las ubicaciones para ver la clasificación de todas las algas, haga clic en cualquier nombre de algas para mostrar una imagen de todas las algas y el número, haga clic en la imagen para mostrar la ubicación inicial de sus algas, o puede eliminar y modificar.

6) función auxiliar

（1) búsqueda de similitud: utilizando la tecnología de vanguardia del aprendizaje profundo (imagen biológica Alpha dog), se resuelve el problema del reconocimiento inexistente de imágenes biológicas en entornos complejos, se realiza la función de búsqueda inteligente de similitud sin restricciones y se ayuda a los experimentadores a buscar rápidamente posibles especies basadas en imágenes observadas bajo microscopía.

（2) se puede medir el área individual de las algas, los filamentos de algas, la longitud de los flagelos, el diámetro celular, así como la garra del dedo del zooplancton, la longitud del cuerpo, el ángulo de la rama, etc.

（3) con un módulo de recuento de algas vivas.

（4) el módulo de análisis de microcápsulas puede aprender y analizar automáticamente el número de células de la población de microcápsulas grupales, y puede contar automáticamente las células de microcápsulas granulares o unicelulares y las células de microcápsulas en cadena.

（5) tiene las características de corte automático de las células de plancton, que pueden extraer rápidamente sus imágenes características de borde principal. Las imágenes inútiles y superpuestas se pueden aclarar.

（6)Función de memoria avanzada: tiene la función de lista de algas comunes locales, que puede guardar imágenes reales de algas y biomasa. al operar sin muestras y diferentes personas, puede importar directamente los resultados del cálculo de la tabla de información de conteo con referencia a datos locales, lo cual es conveniente y rápido; La función de memoria de datos experimentales incorporada puede exportar archivos específicos, cuando el experimento se interrumpe a mitad de camino, importar archivos específicos en el próximo experimento, puede restaurar los registros experimentales anteriores para continuar la operación..

7(...)Informe de conteo de identificación de clasificación automática

（1) sistema de inicio de sesión multiusuario, cada cuenta forma datos independientes.

（2) guardar automáticamente cada lote de fotos microscópicas, logotipos estadísticos y estadísticas.

（3) los resultados del análisis se pueden exportar a formato Microsoft y pdf, y los datos originales no se pueden cambiar.

（4) tiene la función de seguimiento de auditoría, y el software de operación del operador en el software se registra automáticamente para la trazabilidad de los datos de resultados posteriores.

1. el fabricante proporciona asistencia para establecer un servicio de biblioteca de identificación inicial de clasificación local de forma gratuita.

2. proporcionar servicios gratuitos de asistencia y orientación a distancia.

configuración

Configuración

*Nivel profesionalCámara CMOS de microscopía de color de 20 millones de píxeles, Cámara de microscopía de tres ojos tipo C interfaz giratoria;

*Sistema automático de identificación y análisis de algas zstream, sistema inteligente de identificación de algas, sistema de imágenes ópticas de gran visión de alta resolución con enfoque automático a tiempo completo;

*Microscopio biológico de nivel de investigación;

*Control eléctrico de alta precisiónPlataforma de escaneo automático X - y + controlador;

*Terminal de procesamiento de servicios de datos;