新Algacount  S300是迅數(shù)2014推出的藻類智能鑒定計(jì)數(shù)儀,，專為大中型企業(yè)、科研和監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)而設(shè)計(jì),。專家校驗(yàn)的藻類數(shù)據(jù)庫進(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,、混沌智能輔助分類識(shí)別,，實(shí)現(xiàn)快速的藻類輔助鑒定和不同藻類的自動(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分析功能。
    高配版的新S300更配置了MIC顯微分析軟件,，滿足科研用戶的精細(xì)觀察和分析需求,。 

精細(xì)、直觀的藻類數(shù)據(jù)庫,、多模式查詢

   顯微鏡下的藻類復(fù)雜多樣：同一藻類的觀察圖像會(huì)不同,，如針桿藻，可以單細(xì)胞存在,，也可以每個(gè)細(xì)胞的一端相連成放射狀群體,，從殼面看針形，而從帶面看是長(zhǎng)方形……不同門類的藻類鑒別要點(diǎn)*不同,，甲藻觀察的重點(diǎn)是縱溝,、橫溝、板片,，硅藻觀察的重點(diǎn)是殼面的花紋……

    2014版S300藻類智能鑒定計(jì)數(shù)儀參考了《中國(guó)淡水藻類》,、《中國(guó)海藻志》和水生生物學(xué)主流教材以及大量的藻類學(xué)文獻(xiàn)，聽取了藻類生物學(xué)家和藻類環(huán)境監(jiān)測(cè)專家的建議,，依據(jù)中國(guó)藻類系統(tǒng)分類學(xué)的主流學(xué)派,，對(duì)原數(shù)據(jù)庫藻種的類別和描述進(jìn)行校驗(yàn)補(bǔ)充，增添了大量精美的圖片,。用戶還可用多種方式進(jìn)行藻種搜索和查詢,，如生物相似性高精度智能搜索,、形態(tài)學(xué)搜索、分類學(xué)查詢和常見藻查詢等,。

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)新一代藻類智能鑒定的核心技術(shù),，通過“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,，極大地提高了藻類搜索精度,，使得快速藻類鑒定成為可能。

（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)的分類器進(jìn)行訓(xùn)練,，實(shí)現(xiàn)對(duì)藻細(xì)胞圖像的分類
                   鑒別搜索,。

（2） 實(shí)例：

混合藻輔助分類識(shí)別

    混沌智能輔助分類計(jì)數(shù)是迅數(shù)在藻類識(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),、色澤差異大的多類藻細(xì)胞輔助分類計(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)水體中所有藻類的圖
                                    像分割,。
         l   模糊C均值聚類算法：確定每個(gè)藻種樣本數(shù)據(jù)隸屬于某個(gè)聚類的程度，把
                                          隸屬程度相似的藻歸為一個(gè)聚類,。

            （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)”研究了專門的算法，為類似的膠被群體和鏈狀體藻類研究,，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

    為滿足用戶對(duì)藻類微觀形態(tài)的研究,，“迅數(shù)”提供了專門的顯微分析工具。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
  Ø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
  Ø手動(dòng)、自動(dòng)雙模式控制拍攝
  Ø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
  Ø超視野拼接：適合絲狀,、鏈狀藻類的觀察分析

二、藻類智能鑒定
1.  藻類專家數(shù)據(jù)庫
  Ø主數(shù)據(jù)庫：藻類形態(tài)文字介紹,、手繪圖,、彩色顯微照片
  Ø用戶數(shù)據(jù)庫：允許用戶完善、補(bǔ)充藻類圖庫和文字,。
2.  智能查詢
  Ø名稱查詢：根據(jù)中文名,、拉丁名查詢
  Ø分類學(xué)查詢：根據(jù)藻細(xì)胞所在門、屬,、種,，進(jìn)行查詢
  Ø關(guān)鍵詞查詢：根據(jù)藻細(xì)胞的文字描述中的特征詞進(jìn)行查詢
  Ø常見藻查詢：可分別查詢水華、赤潮,、有毒藻,、海洋藻、淡水藻
3.  生物相似性高精度智能搜索
  Ø生物特征信息包含：藻細(xì)胞的顏色,、形態(tài),、紋理特征
  Ø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)的分類器進(jìn)行訓(xùn)練,，實(shí)現(xiàn)對(duì)藻細(xì)胞圖像的分類鑒別搜索,。
4.  形態(tài)學(xué)搜索
  Ø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
  Ø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,、藻類計(jì)數(shù)與分析
1.   混合藻流程式計(jì)數(shù)
  Ø浮游藻分類標(biāo)記：采用不同顏色、不同大小的色圈標(biāo)記各種微藻
  Ø浮游藻分類計(jì)數(shù)：對(duì)各視野畫面的藻類,，按類點(diǎn)擊,、自動(dòng)累積計(jì)數(shù)
  Ø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)
  Ø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)
  Ø藻類總數(shù)統(tǒng)計(jì)：對(duì)樣本各種藻類的總數(shù)進(jìn)行自動(dòng)累計(jì)
  Ø優(yōu)勢(shì)種自動(dòng)排序、按門排序,、優(yōu)勢(shì)群落組成百分比分析
  Ø藻密度自動(dòng)換算,，自動(dòng)計(jì)算生物量
2.   混合藻輔助分類識(shí)別
  Ø混沌智能輔助分類計(jì)數(shù)：基于混沌原理，對(duì)混合藻實(shí)現(xiàn)模糊判斷和分類計(jì)數(shù)
3.   單細(xì)胞微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)
  Ø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)
  Ø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,、藻類測(cè)量、生物量分析
  Ø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
  Ø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
  Ø任意測(cè)量：鼠標(biāo)點(diǎn)擊劃線測(cè)量藻細(xì)胞
  Ø生物量分析：依據(jù)藻類形態(tài)數(shù)學(xué)模型，測(cè)量,、計(jì)算生物量
5.   圖像處理（僅限高配版）
  Ø自適應(yīng)增強(qiáng)：分辨增強(qiáng)處理,，突顯藻細(xì)胞顯微特征
  Ø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
  Ø圖像補(bǔ)償：通過線性補(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
  Ø圖像銳化：通過增強(qiáng)圖像的高頻分量,，使藻類邊緣變得更清晰
  Ø圖像平整：通過圖像平整處理,，使圖像背景均勻
  Ø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
  Ø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)更精確地提取藻類輪廓
  Ø形態(tài)學(xué)處理：腐蝕、膨脹,、開啟,、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
  Ø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
  Ø數(shù)據(jù)庫：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)
  Ø報(bào)告編輯,、打印：提供報(bào)告編寫模板,、文本輸入,、打印預(yù)覽
  Ø數(shù)據(jù)導(dǎo)出：藻類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、圖片導(dǎo)出到EXCEL

五,、配置說明
1.   S300標(biāo)準(zhǔn)配置
  Ø科學(xué)級(jí)彩色CCD（2580×1944）
  ØAlgacount藻類智能鑒定計(jì)數(shù)軟件
  Ø品牌商務(wù)液晶電腦 
2.   S300高配版
  Ø 科學(xué)級(jí)彩色CCD（2580×1944）
  ØAlgacount藻類智能鑒定計(jì)數(shù)軟件,、MIC顯微圖像分析軟件
  Ø品牌商務(wù)液晶電腦 
3.   用戶自配
  Ø顯微鏡（建議選用奧林巴斯、尼康,、萊卡,、蔡司中型號(hào)）
  Ø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)