Su vücudundaki plankton ve plankton türü ve miktarı ve parçacık derecesi dağılımı su çevresinin araştırılması için önemli bir temeldir ve geleneksel olarak insan işinin karar vermesi oldukça zaman alıcı ve zor. Vandeep AlgaeAC-22PF tip alg ve plankton otomatik sınıflandırma sayıcısı, kullanıcının bu ağrı noktası sorununu etkili bir şekilde çözebilir ve öncelikle ekolojik araştırma, balıkçılık, akvakultura, eğitim ve diğer endüstrilerde kullanılır. Su vücudundaki plankton (alg) ve plankton örnekleri için otomatik sınıflandırma sayımı, ölçüm, tür sınıflandırma ve biyokütle ölçümü. AlgaeAC-22PF, yosun ve plankton için akıllı bir tanımlama modülüne de sahiptir ve daha önce ağır tanımlama iş yükünü azaltmaya yardımcı olur ve ekolojik araştırma izleme için gerekli bir araçtır.

（1）★Görüntüleme akışı ≥ 4 adet sayma çerçevesi, 4 adet sayma çerçevesinin otomatik odaklama fotoğraf çekim süresi ≤ 10 dakika (20X nesne, her 100 görüş alanı, 32 milyon piksel yüksek çözünürlüklü kamera, aynı anda 2 grup paralel örnek testi yapılabilir). Görüntüleme, 10X, 20X, 40X gibi tüm nesneleri destekler. Sistemde 20X objektif görüntüleme için yosun otomatik sınıflandırma tanıma kütüphanesi ve 10X ve 4X objektif görüntüleme için plankton otomatik sınıflandırma tanıma kütüphanesi bulunmaktadır. Mikrofon platformu, X/Y ekseninde <2μm'lik bir konumlandırma hassasiyeti ile, çok alan derinliğinde sürekli otomatik tarama özelliğine sahiptir ve mikroplankton için optimize edilmiş otomatik odaklama algoritmaları tarama görüntüsünün net olmasını sağlar. 400 otomatik fotoğraf açısını yaklaşık 3 milyar piksel süper açısına otomatik olarak birleştirebilir, bu da yosun veya planktonun her açısının kenarından parçalanmasını önler. Örnek görüntüleri otomatik olarak tarayabilir ve otomatik olarak kaydedebilir, örnek net bir video görüntüsü kaydedebilir.

（1）★SL733-2016 İçkara Sularında Plankton İzleme Teknik Prosedüsü, Su ve Atık Suyu İzleme Analiz Yöntemleri (Dördüncü Ekleme Sürümü) Beşinci Bölüm, Su ve Atık Suyu Biyolojik İzleme Yöntemleri (2002), GB17378-2007 Okyanus İzleme Özellikleri, GB / T12763-2007 Okyanus Araştırma Özellikleri'ndeki Yosun İzleme Özellikleri ve HJ 1216-2021 Su Kalitesi Planktonunun Ölçümü 0.1mL Sayım Kutusu - Mikroskop Sayım Yasası ve HJ 1215-2021 Su Kalitesi Planktonunun Ölçümü Filtre - Mikroskop Sayım Yasası'nın gereksinimlerine uygundur. Su örnekleri önceden işlenilen ve yosun sayma kutusuna yerleştirildikten sonra, yosun ve planktonun tanımlanması ve sınıflandırma sayımı analizinin tüm sürecini otomatik olarak tamamlar (otomatik hareketli görüş alanı odaklı tarama fotoğraf çekme, otomatik sınıflandırma tanımlama sayımı, otomatik istatistik raporlar oluşturma).

(2) Yapay mikroskop algılama yosunu taklit etmek, tam film sayım yöntemi, diagonal sayım yöntemi, çizgi sayım yöntemi, rastgele görüş alanı sayım yöntemi gibi 5 sayım yöntemine göre görüntüleme sayımı yapılabilir.

(1) Sistem, yapay zeka AI geliştirilmiş derin öğrenmeye dayanarak elde edilen mavi alg kapısı, silikon alg kapısı, yeşil alg kapısı, çıplak alg kapısı, gizli alg kapısı, altın alg kapısı, metaalg kapısı, sarı alg kapısı yaygın olan 105'den fazla soy algının otomatik sınıflandırma tanımlama kütüphanesi içerir, 31'den fazla plankton büyük sınıfı veya cinsin otomatik sınıflandırma tanımlama kütüphanesi içerir, yerel koşullara göre kendi kendine öğrenmek 120'den fazla soya kadar genişl Tanımlama kütüphanesi çevrimiçi güncellemelerini destekler.

(2) Fotoğraf çekme ve tanıma analizi için çift süreçli senkronizasyon operasyonunu destekler. Otomatik olarak sınıflandırılabilir 3 ~ 1000 μm yosun analizi, 4 yosun sayma kutusu her 100 görüş alanının otomatik tanımlama analiz süresi ≤ 20 dakika (görüş alanı sayısı 25-400 ve tam bölüm isteğe bağlıdır), tespit aralığı 10 ^ 5-10 ^ 10 adet / litre. 20 ~ 2000 μm'lik plankton otomatik olarak sınıflandırılabilir ve 4 tane plankton sayma kutusu her 100 görüş alanı için otomatik bir süper görüş alanı + otomatik tanıma analizi süresi ≤ 30 dakika (25-400 görüş alanı sayısı isteğe bağlıdır).

(3) Yerel sınıflandırma tanıma kütüphanesi avantajı ≥% 90 otomatik tanıma oranı, entegre otomatik tanıma oranı ≥% 80, etkileşimden sonra düzeltilen nihai tanıma oranı% 98'den fazla olabilir; Konsantrasyon 10 ^ 7-10 ^ 8 adet / litre olduğunda, otomatik analiz tekrarlanan hata ≤% 5.

(4) Her bir yosun veya planktonun alanı, çevresi, hacmi, uzunluğu, genişliği, ana ekseni, yan ekseni, eşdeğer çapları ve diğer morfoloji parametreleri elde edilebilir.

(5) Çeşitli yosun veya planktonun (kapı, tür veya büyük kategoriye göre) sayısı, alanı, hacmi ve oranlarını analiz etmek; Çeşitli sınıflandırmaları sıralayın ve sütun grafikleri oranları gösterir.

(6) Shannon-Wiener endeksi, eşitlik endeksi, zenginlik endeksi, yosun veya plankton bireysel yoğunluğu, yosun hücreleri veya plankton yoğunluğu, biyokütle vb. otomatik olarak hesaplanır.

(1) Sınıflandırma sayımı istatistikleri, avantaj türü ve üstünlüğünü belirlemek ve üstünlük türüne göre sıralamak için otomatik olarak verilir.

(2) Veriler daha fazla istatistiksel analiz için Excel'e aktarılabilir.

（3）★Toplanan görüntülerde yosun adları doğrudan işaretlenebilir, her yosun veya planktonu bölen görüntüler çıkarılabilir ve otomatik olarak sınıflandırılabilir ve kaydedilebilir.

（4）★Toplanan toprak coğrafi koordinatlarına göre haritada konumlanabilir ve işaretlenebilir, Gaude Haritaları, Gaude Uydu Haritaları, Google Haritaları, Google Uydu Haritaları gibi çeşitli harita kaynaklarını destekler.

（1）★Çince ve Latince iki dilde gösterilen planktonik uzmanları galerisi: toplam 15 kapı, 1719 cins, 15832 tür yosun; Plankton toplam 26 kategori, 2002 cins ve 9845 tür. Çin'in çeşitli havzalarını, denizlerini kapsayan yaygın yosun ve plankton. Artık 292.471 milyondan fazla etkili bir galeri var, her tür ve içerik kendi kendine genişletilebilir ve genişletilmiş görüntüler anında arama yapabilir.

(2) Çin tatlı su yosunları, Çin denizlerinde yaygın plankton silikon yosunları, Çin deniz kırmızı dalga yosunları, Çin tatlı su dalları, Çin tatlı su yağları, dört büyük deniz plankton yağları ve diğer alt galerileri içerir. Kullanıcılar, yerel havzalarının alt kitaplıklarını kendi başına veya sayım tabloları aracılığıyla oluşturabilirler.

(3) Kapı, cins, tür ve tür adları, cins adları, metin açıklamaları gibi anahtar kelimelere göre arama yapılabilir.

（1）★Yapay zeka özellikleri kontrast çıkarır ve bir tıklama ile benzer türleri benzerliğe göre yüksekten düşüğe göre gösterir. Yosun, plankton ve örneklerde kolayca ortaya çıkan polen ve mantar gibi bazı plankton olmayan organizmaları tanımlamak için akıllı bir arama yapabilir. P5 göğüslerine basıp harita araması için yeterli bir araştırma yapabilirsiniz.

(2) Bir tıklama araması, genel arama, gelişmiş arama üç arama moduna sahiptir, kapı, morfoloji özellikleri ve alt kitaplıklara göre arama yapabilirsiniz.

(3) Arama sonuçları tür adları, isimleri, metin açıklamaları, resim sayısı vb. İkinci filtreleme yapabilir.

(4) Modal benzer karıştırıcı cinsler için, aynı arayüzde karşılaştırmalı görüntüler ve metin açıklamaları genişletilebilir.

(1) Çeşitli planktonları farklı renkler ve farklı boyutlardaki sembollerle işaretlemek, sınıf tıklamalarına göre otomatik olarak toplanmak.

(2) Avantaj türlerinin otomatik sıralaması, kapı (sınıf) sıralaması ve avantaj topluluklarının yüzde analizi.

(3) Shannon-Wiener Endeksi, Eşitlilik Endeksi, Yosun Yoğunluğu Otomatik Dönüşümü ve Plankton Bolluğu Otomatik Dönüşümü otomatik olarak hesaplanabilir.

(4) Çok sayıda şekil modeli ile planktonun biyokütlesinin hesaplanmasına yardımcı olmak (bireysel / hücre hacmini az miktarda parametre ölçerek hesaplayabilecek 34 yerleşik geometrik model).

（5）★Yaygın tatlı su yosunları ve yaygın deniz yosunları gibi yerleşik sayma tabloları ve sayma tablolarını kendiniz düzenleyebilir, ihraç edebilir ve içe aktarabilirsiniz.

(6) Alt hücre alanı, popülasyon alanı, katman sayısı ve diğer çok hücreli algların hücre sayısını otomatik olarak tahmin edebilir; Zincirli algların hücre sayısı, bölüm uzunluğu ve zincir uzunluğuna göre otomatik olarak tahmin edilebilir.

(7) Gözlük altında hızlı sayma kolaylaştırmak için sayıcı moduna sahiptir.

(1) Yosun alanı, plankton bireysel alanı, hücre çapı, yosun ipleri, kırbaç uzunluğu, plankton vücut uzunluğu, parmak pençeleri, dalı köşesi ve benzeri ölçülebilir.

(2) Mikrokist analizi modülü, grumbular mikrokist popülasyonunun hücre sayısını otomatik olarak öğrenebilir ve otomatik olarak analiz edebilir ve parçacıklı veya tek hücreli mikro alg, zincirli mikro alg hücreleri, filamentoz ve diğer planktonları otomatik olarak sayabilir.

(3) Yosun, plankton rengi, şekil otomatik öğrenme sınıflandırma özellikleri var, yosun, plankton kategorilerinin değiştirilmesini izleyebilir ve sınıflandırma özelliklerini ikinci kez öğrenebilir ve koruyabilir.

(4) plankton hücrelerinin otomatik çekme özelliğine sahip, ana kenar özelliği görüntülerini hızlı bir şekilde çıkarabilir. Buluncuk, üst üste geçen plankton görüntülerinin net bir işleme özelliğine sahiptir.

(1) Her mikro fotoğraf, istatistik logoları ve istatistikleri otomatik olarak kaydedin.

(2) Analiz sonuçları Excel, PDF biçiminde dışarı aktarılabilir.

(3) Farklı büyütme sayım sonuçları, birden fazla örnek sayım sonuçları birleştirilebilir.

(1) Çok kullanıcı oturum açma sistemi, her hesap bağımsız veriler oluşturur ve veriler kalıcı olarak kaydedilir.

(2) İstatistik sonuçlar PDF formatında çıkılır ve orijinal veriler değiştirilemez.

(3) Operatör, sonuç verilerinin izlenmesini takip etmek için yazılımdaki çalışma yazılımını otomatik olarak kaydeder.

1, derin yosun ve plankton otomatik sınıflandırma sayıcı yazılımı (plankton akıllı tanımlama sistemi dahil) 1 adet

2. Otomatik dijital mikroskop görüntüleme tarama sistemi (Olympus BX43 üçlü biyomikroskop (BX43 rafı, üçlü gözlemci, 5 delikli nesne dönüş diski, ayna kolu, Olympus 40X düz alan yarı çoklu renklendirme nesnesi, 10 kat geniş görme alanı ayarlanabilir gözlük, Shunyu 20X, 10X ve 4X düz alan yarı çoklu renklendirme nesnesi dahil), 4 adet akış yüksek hassasiyetli elektronik kontrol XYZ otomatik tarama platformu + denetleyici + 32 milyon piksel kamera) 1 set

Markalı bilgisayar (11 nesil ve üstü Core i7 CPU / 32G hafıza / CUDA destekleyen 8G ve üstü GPU kartı / 256G SSD + 2T sabit disk / 23 "renkli ekran, 1 USB 3.0 portu + 3 USB 2.0 portu, Windows 10 veya 11 Pro) 1

Üreticiler, 1 yerel sınıflandırma ilk tanımlama kütüphanesi oluşturmasına ücretsiz yardım sağlar.

2. Ücretsiz uzaktan yardım rehberlik hizmetleri.

1. Bu teknik teklifde★Ödeme cevap verilmelidir, aksi takdirde önemli bir sapma olur.