一、 产品介绍

Algapro 是基于人工智能的藻类自动智能识别计数系统，颠覆传统藻类监测方法。通过深度学习算法和的自动化系统的集成，结合知识，Algapro 打破藻类识别对人力资源的依赖，将藻类从繁琐费力的显微镜检中解放出来，为实现大规模、高频率的藻类监测和水生态在线监测奠定了基石。Algapro同时提高了藻类识别和计数的准确性、性和效率。Algapro 21E是Algapro系列中的精华版。

二、 产品功能

三、 工作原理

浮游藻类智能监测系统深度融合了深度神经网络特征和知识辅助建立的人工特征检测方法，并以代表性藻种为基础，构建了藻类识别模型进行藻类智能识别，在进样、成像、智能识别、分析统计等流程方面实现自动化，浮游藻类的种类、比例、藻密度等多指标可自动分析输出，实现浮游藻类监测全过程自动化。Algapro 21E为一体式设备，集成了数据显微影像自动扫描系统、智能识别软件等。

（1）显微镜选择知名品牌，可实现400倍下多个焦平面的连续自动扫描拍摄功能，并生成待观测样本的清晰影像。

（2）采用高精度闭环控制电机平台，通过IP和端口号控制实现显微镜的自动化控制，显微镜平台可自动出片、进片以及归位，保证显微平台X/Y/Z轴按照选定的速度和步长移动，也可以单独或者两两组合移动，且移动速度与步长与指令。

（3）显微镜可自动对焦，实现400倍下的扫描成像及图像自动存储。

（4）能够设置扫描结果保存路径，点击开始扫描按钮，即可按设置情况进行扫描，且扫描结果保存的路径与设置；

（5）拍摄或识别出的藻类种类和个数信息可自动存储；可实现存储结果的查阅功能。

（6）智能识别系统识别范围为常见的40属（种）以上常见藻类。通过对大量藻类样本进行标记学习，形成数据库。

（7）智能识别系统采用深度学习框架，具备智能学习功能，后续随着数据库的不断完善，准确率可进一步提升。

（8）检测方法采用《内陆水域浮游植物监测技术规程》（SL733-2016）中的视野法检测，通过整合拍摄到的全部焦平面视野中的图像，围绕识别出的藻类图像绘制边界框，进行个体识别与统计。

（9）藻密度检测结果与人工检测比较，藻密度检测误差控制在30%以内，后续随着数据库的不断完善，检测误差可进一步缩小。

四、 产品技术规格

五、 核心参数：

1. 扫描方式：显微平台在X/Y/Z轴方向微米级运动及闭环运动控制，可实现连续自动扫描高倍显微图像；

2. 对焦方式：显微镜自动对焦，多景深连续自动扫描，融合不同焦平面，解决藻细胞分布在不同液层造成的局部模糊问题，获取全景深、高清晰藻细胞图像。

3. 鉴别方式：融合深度神经网络和知识辅助的藻类自动识别，在实验员没有藻类知识的情况下应能独立完成仪器操作并获取数据；

4. 样本卡夹：8通道流道式观测卡夹，注入样本后可一键检测，不需要再人工干预；

5. 识别种类：至少能自动识别40种以上常见的藻类，并可针对当地浮游藻类的特点，扩展需要识别的藻类；

6. 检测数据：自动获取精确到属的藻密度分布数据，包括藻类名称，当前藻数量，藻数量占比，藻类细胞密度，生物量，以及样本的总密度，生物量等数据；

7. 检测可信度：在检测过程中实时显示单细胞检测准确度；

8. 识别视野数：系统有自适应和设置固定视野数两种模式可供选择，自适应即系统自行判断检测数据稳定所需要识别的视野数；

9. 数据查询：可通过检测时间，样本名称搜索和导出所需要的数据；

10. 仪器的重复性标准相对误差小于5%；

11. 检测范围10⁵-10¹⁰ cells/L；

12. 在浓为/个/升范围内，仪器的检测结果对数与理论结果的线性对数的线性相关系数 大于0.95。

六、 睿克浮游藻类智能监测系统的优势：

1. 鉴别方式：融合深度神经网络技术与知识的全新算法，识别准确率超越市面上现有产品。

2. 自动智能识别：实现了多路藻类样本的聚焦、拍摄、识别及计数，能在无人值守的条件下，一次完成8路藻类样本的种类、比例、藻密度、生物量等多指标自动分析输出。

3. 进样方式： 8通道流道式观测卡夹，注入样本后可一键检测，不需要再人工干预。

4. 扫描及对焦方式：显微平台在X/Y/Z轴方向微米级运动及闭环运动控制，可实现连续自动扫描高倍显微图像。显微镜自动对焦，多景深连续自动扫描，融合不同焦平面，解决藻细胞分布在不同液层造成的局部模糊问题，获取全景深、高清晰藻细胞图像。

5. 数据库：至少能自动识别40种以上常见的藻类，依托的藻类样本数据及样本标准能力，数据库还在不断扩充，预计2021年底可达到70种，并可针对当地浮游藻类的特别，扩展需要识别的藻类。

目前可识别的藻类如下表：