水體中的浮游植物或藻類的種類和數量，以及顆粒度分布是研究水環境的重要依據，歷來采用人工作業判定，相當費時費力。萬深AlgaeAC-PF1型藻類自動分類計數儀可有效解決用戶的該痛點問題，主要用于生態學調查、漁業、水產養殖、教育等行業，對水體中的浮游植物（藻類）樣品做自動分類計數、大小測量、種類分類以及生物量測定。AlgaeAC-PF1型還帶有藻類的智能鑒定模塊，幫助減輕以往繁重的鑒定工作量，是生態調查監測的工具。

二、藻類自動分類計數儀系統

1、★成像系統

成像1個0.1mL計數框的自動對焦拍照時間≤2.5分鐘（20X物鏡、各100個視野、2000萬像素高分辨率相機）。支持40X、20X等物鏡成像，圖像分辨率可高達≤0.125μm/pixel。高精度電控XYZ顯微自動掃描平臺在X/Y軸重復定位精度<2μm（掃描平臺分辨率≤0.05μm），具有多景深融合連續自動掃描特性，拍攝層數和層間距可調。可自動拼接400個拍照視野以上成30億像素以上超視野大圖，有效避免藻類被各視野的邊緣切碎。可自動掃描樣本圖像并自動存儲，可錄制樣本清晰視頻影像。電動XYZ顯微自動平臺由獲產品質量管理體系ISO13485認證書的企業生產。

2、分析規范

（1）★符合《SL733-2016內陸水域浮游植物監測技術規程》、《水和廢水監測分析方法》（第四版增補版）第五篇《水和廢水的生物監測方法》（2002年）、GB17378-2007《海洋監測規范》、GB/T12763-2007《海洋調查規范》中藻類監測的規范，及HJ 1216-2021《水質浮游植物的測定0.1mL計數框-顯微鏡計數法》和HJ 1215-2021《水質浮游植物的測定濾膜-顯微鏡計數法》的要求。水樣經前處理而置于藻類計數框后，一鍵化自動完成藻類識別與分類計數分析全過程（自動移動視野對焦掃描拍照、自動分類識別計數、自動生成統計報表）。

（2）模仿人工顯微鏡檢測藻類的過程，可按對角線計數法、行格計數法、隨機視野法、全片計數法等5種計數方式進行成像計數。

3、★分析指標

（1）系統內含依據人工智能Ai增強深度學習獲得的藍藻門、硅藻門、綠藻門、裸藻門、隱藻門、金藻門、甲藻門、黃藻門常見200+個屬種淡水藻類和80+個屬海水藻類的自動分類識別庫，可勾選去掉識別庫中在當地沒有的藻屬，以確保識別涵蓋能力的前提下，有效避免混淆誤判。用戶可根據當地水樣自行學習擴展識別庫屬種。支持識別庫在線更新。

（2）系統是一鍵操作到底直接出報告的全自動識別分析系統，并支持拍照與識別分析的雙進程同步操作。可自動分類分析3～1000μm的藻類，1個0.1mL藻類計數框100個視野的自動識別分析時間≤5分鐘（視野數25-400個及全片可選），檢測范圍為10^4-10^10個細胞/升（cells/L）。可導出帶識別標記的tif大圖。可做同點位歷史數據分析。

（3）當地水樣分類識別優勢種自動識別率≥90%，綜合自動識別率≥80%，可按形狀或面積自動排序后做目標的多選快速交互修正來獲得更高最終識別率；在濃度為10^7-10^8個/升時，自動分析的重復性誤差≤5%。

（4）可按物種形態相似度、大小來排序觀察，一次拖動修改多個物種目標。可鼠標交互增加、刪減、修改識別物種信息，實時更新樣品分析結果以便核對校驗。按門、綱、目、科、屬，一鍵化自動形成數據分析統計表、原始記錄表、優勢種報表、評價指數報表，可個性化定制報表格式，支持用戶二次編輯。

（5）自動計算香農-威納指數（Shannon-Wienner）、均勻性指數（Pielou）、豐富度指數（Margalef）、藻個體密度、藻細胞密度、生物量、Simpson生態優勢度指數及水質評價等。可分析獲得每個藻類細胞面積、周長、體積、長、寬、主軸、副軸、等效直徑等形態參數。可分析統計各藻類的數量、面積、體積及其占比；對各分類進行排序及柱狀圖、餅圖顯示占比情況。

4、數據報表

（1）自動給出分類計數統計報告，標示優勢種和優勢度，并按優勢種排序。

（2）數據可導出為Excel，進一步統計分析數據。

（3）★可在采集圖像上直接標出藻類名稱，提取分割每個藻類的圖像并自動分類保存，可回溯查看歷史數據。

（4）★可根據采集地地理坐標在地圖上定位及標注，支持高德地圖、高德衛星地圖、谷歌地圖、谷歌衛星地圖等多種地圖源。

三、藻類和浮游動物智能鑒定模塊

1、專家數據圖庫

（1）★中文、拉丁文雙語顯示的浮游生物專家圖庫：藻類共15個門、1718個屬、15880個種；浮游動物共26大類、2000個屬、9850個種。涵蓋中國各流域、海域的常見藻類、浮游動物。已有有效圖庫量29.4萬張以上，各圖庫屬種和內容可自行擴充，擴充圖像可即時進行搜索。