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    新Algacount  S300是迅數(shù)2014推出的藻類(lèi)智能鑒定計(jì)數(shù)儀，專(zhuān)為大中型企業(yè)、科研和監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)而設(shè)計(jì)。專(zhuān)家校驗(yàn)的藻類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了大幅擴(kuò)容，并對(duì)淡水藻和海洋藻加以區(qū)分。新增兩項(xiàng)“迅數(shù)"核心技術(shù)：生物相似性高精度智能搜索、混沌智能輔助分類(lèi)識(shí)別，實(shí)現(xiàn)快速的藻類(lèi)輔助鑒定和不同藻類(lèi)的自動(dòng)分割計(jì)數(shù)。
    新版S300還具備：景深拓展和拼接；生物量分析；鏈狀體、膠被群體內(nèi)子細(xì)胞自動(dòng)計(jì)數(shù)；單細(xì)胞微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)；色素體定位定量等多種藻類(lèi)分析功能。
    高配版的新S300更配置了MIC顯微分析軟件，滿(mǎn)足科研用戶(hù)的精細(xì)觀察和分析需求。 

全新擴(kuò)容的藻類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)、多模式查詢(xún)

    2014版新S300藻類(lèi)智能鑒定計(jì)數(shù)儀建立了11個(gè)門(mén)（藍(lán)藻門(mén)、綠藻門(mén)、硅藻門(mén)、裸藻門(mén)、黃藻門(mén)、褐藻門(mén)、甲藻門(mén)、隱藻門(mén)、金藻門(mén)、紅藻門(mén)、輪藻門(mén)）、862屬、8093個(gè)種的藻類(lèi)形態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。所有藻種的顯微照片、手繪圖和文字描述，都經(jīng)過(guò)藻類(lèi)專(zhuān)家的校驗(yàn)，力求全面、準(zhǔn)確地反映藻類(lèi)的形態(tài)特征。

    應(yīng)廣大前期用戶(hù)的要求，分設(shè)海洋藻、淡水藻數(shù)據(jù)庫(kù)（海洋藻270屬，2818種；淡水藻622屬，5275種），并允許用戶(hù)對(duì)藻類(lèi)庫(kù)進(jìn)行擴(kuò)容。用戶(hù)可用多種方式進(jìn)行藻種搜索和查詢(xún)，如生物相似性高精度智能搜索、形態(tài)學(xué)搜索、分類(lèi)學(xué)查詢(xún)和常見(jiàn)藻查詢(xún)等。

生物相似性高精度智能搜索

    生物相似性高精度智能搜索是迅數(shù)新一代藻類(lèi)智能鑒定的核心技術(shù)，通過(guò)“形態(tài)相似性"與“生物相似性"的有效結(jié)合，準(zhǔn)確提取并融合藻種的生物特征，極大地提高了藻類(lèi)搜索精度，使得快速藻類(lèi)鑒定成為可能。

（1） 原理

   l   顏色特征提?。阂罁?jù)顏色直方圖提取藻細(xì)胞顏色特征。

   l   紋理特征提取：基于Gabor濾波器的旋轉(zhuǎn)不變性特征，提取藻細(xì)胞紋理特征。

   l   智能搜索：將兩種特征融合為特征向量，使用支持向量機(jī)的分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)藻細(xì)胞圖像的分類(lèi)
                   鑒別搜索。

（2） 實(shí)例：

混合藻輔助分類(lèi)識(shí)別

    混沌智能輔助分類(lèi)計(jì)數(shù)是迅數(shù)在藻類(lèi)識(shí)別研究方面的重大技術(shù)突破，利用藻細(xì)胞在顏色、尺寸、形狀等方面的差別，初步實(shí)現(xiàn)了形態(tài)、色澤差異大的多類(lèi)藻細(xì)胞輔助分類(lèi)計(jì)數(shù)。

      （1）   原理：
         l   混沌遺傳算法：利用混沌運(yùn)動(dòng)所具有的隨機(jī)性、遍歷性和初值敏感性，將
                                   混沌狀態(tài)引入到優(yōu)化變量中，把混沌運(yùn)動(dòng)的遍歷范圍擴(kuò)大                                    到優(yōu)化變量的取值范圍，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)水體中所有藻類(lèi)的圖
                                    像分割。
         l   模糊C均值聚類(lèi)算法：確定每個(gè)藻種樣本數(shù)據(jù)隸屬于某個(gè)聚類(lèi)的程度，把
                                          隸屬程度相似的藻歸為一個(gè)聚類(lèi)。

            （2）   實(shí)例：

單細(xì)胞微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)

    為解決新能源、新食品原料微藻的研究和生產(chǎn)工藝控制，“迅數(shù)"開(kāi)發(fā)了“卵形細(xì)胞輔助計(jì)數(shù)"和“復(fù)雜細(xì)胞輔助計(jì)數(shù)"兩種圖像分割算法，可以快速實(shí)現(xiàn)微藻細(xì)胞濃度測(cè)定。

多細(xì)胞分析（膠被群體、鏈狀體）

    針對(duì)用戶(hù)渴望準(zhǔn)確分析微囊藻、直鏈藻的子細(xì)胞數(shù)量，“迅數(shù)"研究了專(zhuān)門(mén)的算法，為類(lèi)似的膠被群體和鏈狀體藻類(lèi)研究，提供了方便、快速的分析工具。

顯微測(cè)量、生物量分析、色素體研究

    為滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)藻類(lèi)微觀形態(tài)的研究，“迅數(shù)"提供了專(zhuān)門(mén)的顯微分析工具。透明數(shù)字標(biāo)尺可在不同物鏡倍率下實(shí)現(xiàn)顯微測(cè)量；生物量分析模塊可根據(jù)顯微測(cè)量數(shù)據(jù)、藻類(lèi)幾何模型，快速計(jì)算當(dāng)前藻種的生物量；“色素特征快選"工具，可以依據(jù)藻色素特征，對(duì)色素體自動(dòng)定量、定位。

儀器主要功能與技術(shù)指標(biāo)

一、顯微數(shù)字成像
  ?科研級(jí)彩色CCD相機(jī)，大視場(chǎng)顯微圖像動(dòng)態(tài)觀察、靜態(tài)捕獲
  ?手動(dòng)、自動(dòng)雙模式控制拍攝
  ?多維景深融合：擴(kuò)展高倍物鏡景深，顯現(xiàn)不同液層細(xì)胞
  ?超視野拼接：適合絲狀、鏈狀藻類(lèi)的觀察分析

二、藻類(lèi)智能鑒定
1.  藻類(lèi)專(zhuān)家數(shù)據(jù)庫(kù)
  ?藻類(lèi)類(lèi)群：藍(lán)藻、綠藻、硅藻、裸藻、黃藻、褐藻、甲藻、隠藻、金藻、紅藻、輪藻共11個(gè)門(mén)、862屬、8093個(gè)種的藻類(lèi)，其中海洋藻2818種，270屬；淡水藻5275種，622屬。
  ?主數(shù)據(jù)庫(kù)：藻類(lèi)形態(tài)文字介紹、手繪圖、彩色顯微照片
  ?用戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)：允許用戶(hù)完善、補(bǔ)充藻類(lèi)圖庫(kù)和文字。
2.  智能查詢(xún)
  ?名稱(chēng)查詢(xún)：根據(jù)中文名、拉丁名查詢(xún)
  ?分類(lèi)學(xué)查詢(xún)：根據(jù)藻細(xì)胞所在門(mén)、屬、種，進(jìn)行查詢(xún)
  ?關(guān)鍵詞查詢(xún)：根據(jù)藻細(xì)胞的文字描述中的特征詞進(jìn)行查詢(xún)
  ?常見(jiàn)藻查詢(xún)：可分別查詢(xún)水華、赤潮、有毒藻、海洋藻、淡水藻
3.  生物相似性高精度智能搜索
  ?生物特征信息包含：藻細(xì)胞的顏色、形態(tài)、紋理特征
  ?智能搜索：將特征信息融合為藻細(xì)胞圖像的特征向量，使用支持向量機(jī)的分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)藻細(xì)胞圖像的分類(lèi)鑒別搜索。
4.  形態(tài)學(xué)搜索
  ?一級(jí)形態(tài)：?jiǎn)渭?xì)胞、多細(xì)胞群體、不分枝絲狀體、分枝絲狀體、膜狀體、管狀體、鏈狀體、網(wǎng)狀體
  ?二級(jí)形態(tài)：細(xì)胞形態(tài)、細(xì)胞結(jié)構(gòu)、群體形態(tài)、母細(xì)胞壁、子細(xì)胞排列與數(shù)量、藻絲結(jié)構(gòu)與分枝等

三、藻類(lèi)計(jì)數(shù)與分析
1.   混合藻流程式計(jì)數(shù)
  ?浮游藻分類(lèi)標(biāo)記：采用不同顏色、不同大小的色圈標(biāo)記各種微藻
  ?浮游藻分類(lèi)計(jì)數(shù)：對(duì)各視野畫(huà)面的藻類(lèi)，按類(lèi)點(diǎn)擊、自動(dòng)累積計(jì)數(shù)
  ?膠被群體分析：對(duì)膠被包圍的多細(xì)胞群體，自動(dòng)解析換算子細(xì)胞數(shù)
  ?鏈狀體分析：對(duì)鏈狀多細(xì)胞群體，自動(dòng)解析換算，估算出鏈狀細(xì)胞數(shù)
  ?藻類(lèi)總數(shù)統(tǒng)計(jì)：對(duì)樣本各種藻類(lèi)的總數(shù)進(jìn)行自動(dòng)累計(jì)
  ?優(yōu)勢(shì)種自動(dòng)排序、按門(mén)排序、優(yōu)勢(shì)群落組成百分比分析
  ?藻密度自動(dòng)換算，自動(dòng)計(jì)算生物量
2.   混合藻輔助分類(lèi)識(shí)別
  ?混沌智能輔助分類(lèi)計(jì)數(shù)：基于混沌原理，對(duì)混合藻實(shí)現(xiàn)模糊判斷和分類(lèi)計(jì)數(shù)
3.   單細(xì)胞微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)
  ?卵形細(xì)胞輔助計(jì)數(shù)：對(duì)輪廓清晰的單細(xì)胞微藻，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)、分割計(jì)數(shù)
  ?復(fù)雜細(xì)胞輔助計(jì)數(shù)：對(duì)背景清晰、形態(tài)復(fù)雜的單細(xì)胞微藻分割計(jì)數(shù)
4.   色素體分析、藻類(lèi)測(cè)量、生物量分析
  ?色素體定量：依據(jù)藻色素特征，對(duì)色素體自動(dòng)定量、定位
  ?標(biāo)尺測(cè)量：具有透明、不透明2種標(biāo)尺，可用鼠標(biāo)拖動(dòng)標(biāo)尺，對(duì)藻細(xì)胞快速測(cè)量
  ?任意測(cè)量：鼠標(biāo)點(diǎn)擊劃線測(cè)量藻細(xì)胞
  ?生物量分析：依據(jù)藻類(lèi)形態(tài)數(shù)學(xué)模型，測(cè)量、計(jì)算生物量
5.   圖像處理（*高配版）
  ?自適應(yīng)增強(qiáng)：分辨增強(qiáng)處理，突顯藻細(xì)胞顯微特征
  ?圖像調(diào)整：圖像亮度、對(duì)比度、飽和度、RGB三色任意調(diào)節(jié)，灰度圖、負(fù)相圖的轉(zhuǎn)換
  ?圖像補(bǔ)償：通過(guò)線性補(bǔ)償，對(duì)數(shù)補(bǔ)償，貝爾補(bǔ)償?shù)榷喾N數(shù)學(xué)方法對(duì)圖像的失真部分進(jìn)行補(bǔ)償，使圖像更加清晰
  ?圖像銳化：通過(guò)增強(qiáng)圖像的高頻分量，使藻類(lèi)邊緣變得更清晰
  ?圖像平整：通過(guò)圖像平整處理，使圖像背景均勻
  ?圖像濾波：高斯濾波、低通濾波、中值濾波等6種濾波方式有效提高圖像清晰度
  ?邊緣檢測(cè)：兩種檢測(cè)方式、三種算子結(jié)合多種檢測(cè)選項(xiàng)更精確地提取藻類(lèi)輪廓
  ?形態(tài)學(xué)處理：腐蝕、膨脹、開(kāi)啟、閉合等非線性數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理

四、數(shù)據(jù)管理、報(bào)表打印
  ?標(biāo)注：可在已拍攝的藻細(xì)胞圖片上，進(jìn)行任意的文字、尺寸標(biāo)注
  ?數(shù)據(jù)庫(kù)：自動(dòng)保存每批顯微照片、統(tǒng)計(jì)標(biāo)識(shí)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
  ?報(bào)告編輯、打?。禾峁﹫?bào)告編寫(xiě)模板、文本輸入、打印預(yù)覽
  ?數(shù)據(jù)導(dǎo)出：藻類(lèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、圖片導(dǎo)出到EXCEL

五、配置說(shuō)明
1.   S300標(biāo)準(zhǔn)配置
  ?科學(xué)級(jí)彩色CCD（2580×1944）
  ?Algacount藻類(lèi)智能鑒定計(jì)數(shù)軟件
  ?品牌商務(wù)液晶電腦 
2.   S300高配版
  ? 科學(xué)級(jí)彩色CCD（2580×1944）
  ?Algacount藻類(lèi)智能鑒定計(jì)數(shù)軟件、MIC顯微圖像分析軟件
  ?品牌商務(wù)液晶電腦 
3.   用戶(hù)自配
  ?顯微鏡（建議選用奧林巴斯、尼康、萊卡、蔡司中型號(hào)）
  ?顯微攝像接口(建議選用各品牌原裝0.63倍縮小鏡C-mount 攝影接口)