新Algacount  S300是迅數2014推出的藻類智能鑒定計數儀，專為大中型企業、科研和監測機構而設計。專家校驗的藻類數據庫進行了大幅擴容，并對淡水藻和海洋藻加以區分。新增兩項“迅數”核心技術：生物相似性高精度智能搜索、混沌智能輔助分類識別，實現快速的藻類輔助鑒定和不同藻類的自動分割計數。
    新版S300還具備：景深拓展和拼接；生物量分析；鏈狀體、膠被群體內子細胞自動計數；單細胞微藻自動計數；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觀察和分析需求。 

精細、直觀的藻類數據庫、多模式查詢

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

    2014版S300藻類智能鑒定計數儀參考了《中國淡水藻類》、《中國海藻志》和水生生物學主流教材以及大量的藻類學文獻，聽取了藻類生物學家和藻類環境監測專家的建議，依據中國藻類系統分類學的主流學派，對原數據庫藻種的類別和描述進行校驗補充，增添了大量精美的圖片。用戶還可用多種方式進行藻種搜索和查詢，如生物相似性高精度智能搜索、形態學搜索、分類學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新一代藻類智能鑒定的核心技術，通過“形態相似性”與“生物相似性”的有效結合，準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伾狈綀D提取藻細胞顏色特征。

   l   紋理特征提?。夯贕abor濾波器的旋轉不變性特征，提取藻細胞紋理特征。

   l   智能搜索：將兩種特征融合為特征向量，使用支持向量機的分類器進行訓練，實現對藻細胞圖像的分類
                   鑒別搜索。

（2） 實例：

混合藻輔助分類識別

    混沌智能輔助分類計數是迅數在藻類識別研究方面的重大技術突破，利用藻細胞在顏色、尺寸、形狀等方面的差別，初步實現了形態、色澤差異大的多類藻細胞輔助分類計數。

      （1）   原理：
         l   混沌遺傳算法：利用混沌運動所具有的隨機性、遍歷性和初值敏感性，將
                                   混沌狀態引入到優化變量中，把混沌運動的遍歷范圍擴大                                    到優化變量的取值范圍，從而實現對水體中所有藻類的圖
                                    像分割。
         l   模糊C均值聚類算法：確定每個藻種樣本數據隸屬于某個聚類的程度，把
                                          隸屬程度相似的藻歸為一個聚類。

            （2）   實例：

單細胞微藻自動計數

    為解決新能源、新食品原料微藻的研究和生產工藝控制，“迅數”開發了“卵形細胞輔助計數”和“復雜細胞輔助計數”兩種圖像分割算法，可以快速實現微藻細胞濃度測定。

多細胞分析（膠被群體、鏈狀體）

    針對用戶渴望準確分析微囊藻、直鏈藻的子細胞數量，“迅數”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。

顯微測量、生物量分析、色素體研究

    為滿足用戶對藻類微觀形態的研究，“迅數”提供了專門的顯微分析工具。透明數字標尺可在不同物鏡倍率下實現顯微測量；生物量分析模塊可根據顯微測量數據、藻類幾何模型，快速計算當前藻種的生物量；“色素特征快選”工具，可以依據藻色素特征，對色素體自動定量、定位。

儀器主要功能與技術指標

一、顯微數字成像
  Ø科研級彩色CCD相機，大視場顯微圖像動態觀察、靜態捕獲
  Ø手動、自動雙模式控制拍攝
  Ø多維景深融合：擴展高倍物鏡景深，顯現不同液層細胞
  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.  藻類專家數據庫
  Ø主數據庫：藻類形態文字介紹、手繪圖、彩色顯微照片
  Ø用戶數據庫：允許用戶完善、補充藻類圖庫和文字。
2.  智能查詢
  Ø名稱查詢：根據中文名、拉丁名查詢
  Ø分類學查詢：根據藻細胞所在門、屬、種，進行查詢
  Ø關鍵詞查詢：根據藻細胞的文字描述中的特征詞進行查詢
  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：藻細胞的顏色、形態、紋理特征
  Ø智能搜索：將特征信息融合為藻細胞圖像的特征向量，使用支持向量機的分類器進行訓練，實現對藻細胞圖像的分類鑒別搜索。
4.  形態學搜索
  Ø一級形態：單細胞、多細胞群體、不分枝絲狀體、分枝絲狀體、膜狀體、管狀體、鏈狀體、網狀體
  Ø二級形態：細胞形態、細胞結構、群體形態、母細胞壁、子細胞排列與數量、藻絲結構與分枝等

三、藻類計數與分析
1.   混合藻流程式計數
  Ø浮游藻分類標記：采用不同顏色、不同大小的色圈標記各種微藻
  Ø浮游藻分類計數：對各視野畫面的藻類，按類點擊、自動累積計數
  Ø膠被群體分析：對膠被包圍的多細胞群體，自動解析換算子細胞數
  Ø鏈狀體分析：對鏈狀多細胞群體，自動解析換算，估算出鏈狀細胞數
  Ø藻類總數統計：對樣本各種藻類的總數進行自動累計
  Ø優勢種自動排序、按門排序、優勢群落組成百分比分析
  Ø藻密度自動換算，自動計算生物量
2.   混合藻輔助分類識別
  Ø混沌智能輔助分類計數：基于混沌原理，對混合藻實現模糊判斷和分類計數
3.   單細胞微藻自動計數
  Ø卵形細胞輔助計數：對輪廓清晰的單細胞微藻，動態調節、分割計數
  Ø復雜細胞輔助計數：對背景清晰、形態復雜的單細胞微藻分割計數
4.   色素體分析、藻類測量、生物量分析
  Ø色素體定量：依據藻色素特征，對色素體自動定量、定位
  Ø標尺測量：具有透明、不透明2種標尺，可用鼠標拖動標尺，對藻細胞快速測量
  Ø任意測量：鼠標點擊劃線測量藻細胞
  Ø生物量分析：依據藻類形態數學模型，測量、計算生物量
5.   圖像處理（高配版）
  Ø自適應增強：分辨增強處理，突顯藻細胞顯微特征
  Ø圖像調整：圖像亮度、對比度、飽和度、RGB三色任意調節，灰度圖、負相圖的轉換
  Ø圖像補償：通過線性補償，對數補償，貝爾補償等多種數學方法對圖像的失真部分進行補償，使圖像更加清晰
  Ø圖像銳化：通過增強圖像的高頻分量，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：兩種檢測方式、三種算子結合多種檢測選項更精確地提取藻類輪廓
  Ø形態學處理：腐蝕、膨脹、開啟、閉合等非線性數學形態學處理

四、數據管理、報表打印
  Ø標注：可在已拍攝的藻細胞圖片上，進行任意的文字、尺寸標注
  Ø數據庫：自動保存每批顯微照片、統計標識和統計數據
  Ø報告編輯、打?。禾峁﹫蟾婢帉懩０濉⑽谋据斎?、打印預覽
  Ø數據導出：藻類統計數據、圖片導出到EXCEL

五、配置說明
1.   S300標準配置
  Ø科學級彩色CCD（2580×1944）
  ØAlgacount藻類智能鑒定計數軟件
  Ø品牌商務液晶電腦 
2.   S300高配版
  Ø 科學級彩色CCD（2580×1944）
  ØAlgacount藻類智能鑒定計數軟件、MIC顯微圖像分析軟件
  Ø品牌商務液晶電腦 
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）
  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)