浮游生物計(jì)數(shù)儀采用全新設(shè)計(jì)的圖文形態(tài)學(xué)檢索系統(tǒng)環境，拋棄了老版本通過一二級(jí)形態(tài)等繁瑣文字與卡通圖結(jié)合的形態(tài)學(xué)檢索方式，拋棄了大型藻類保障，重點(diǎn)細(xì)化需鏡下觀察廣泛關註、鑒定、計(jì)數(shù)的浮游微藻機製。依據(jù)形態(tài)相似性各項要求、漸變性，選取真實(shí)典型藻細(xì)胞圖像發力，組合歸類優勢與挑戰，并結(jié)合細(xì)胞或群體的結(jié)構(gòu)特征集成應用，如鞭毛、色素體作用、花紋開展攻關合作、膠被等，實(shí)現(xiàn)精確、快捷的形態(tài)學(xué)檢索情況正常。圖形語言、組合聯(lián)想聯動、特征多選各領域、淡水、海洋分庫技術特點、瀏覽方便等特點(diǎn)的有效手段，使得初學(xué)者能快速掌握。
浮游生物計(jì)數(shù)儀的主要性能參數(shù)（不含圖庫保持競爭優勢、鑒定模塊）：
1真正做到、顯微成像：實(shí)現(xiàn)手動(dòng)與自動(dòng)拍攝》桨?？扇斯た刂骑@微圖片的觀察追求卓越、拍攝、存儲(chǔ)并自動(dòng)拍攝多達(dá)200張圖片創新延展；在自動(dòng)模式下可實(shí)現(xiàn)連續(xù)自動(dòng)等間隔圖片拍攝舉行。具有實(shí)時(shí)預(yù)覽飽和警告、自動(dòng)背景矯正特性不容忽視。
2習慣、藻類、浮游動(dòng)物計(jì)數(shù)及形態(tài)測(cè)量功能：a組建、浮游生物分類標(biāo)記：采用不同顏色覆蓋、不同大小的色圈標(biāo)記各種浮游生物，并對(duì)200張所拍攝圖片內(nèi)的各種浮游生物進展情況，按類點(diǎn)擊重要的作用、自動(dòng)累積計(jì)數(shù)（可合并不同倍率計(jì)數(shù)結(jié)果、多個(gè)樣品計(jì)數(shù)結(jié)果）研究；b搶抓機遇、優(yōu)勢(shì)種自動(dòng)排序、按門（類）排序去創新、優(yōu)勢(shì)群落組成百分比分析結論；c、可自動(dòng)計(jì)算香農(nóng)-威納指數(shù)、均勻性指數(shù)增幅最大、藻密度自動(dòng)換算具體而言、浮游動(dòng)物豐度自動(dòng)換算；d滿意度、按大量形狀模型來輔助計(jì)算浮游生物的生物量（內(nèi)置34種幾何模型奮戰不懈，通過測(cè)量少量參數(shù)即可計(jì)算個(gè)體/細(xì)胞體積）。內(nèi)置常見淡水藻智慧與合力、常見海洋藻等計(jì)數(shù)表規定，并可自行編輯、導(dǎo)出措施、導(dǎo)入計(jì)數(shù)表示範推廣。可按視野面積、藻群體面積有所增加、浮游動(dòng)物個(gè)體面積測(cè)量完善好，按細(xì)胞直徑促進進步、藻絲、鞭毛長(zhǎng)度全過程、浮游動(dòng)物體長(zhǎng)及觸角測(cè)量更高要求，以及按枝角分枝角度測(cè)量等。
3優勢領先、微囊藻分析模塊能自動(dòng)學(xué)習(xí)與自動(dòng)分析團(tuán)狀微囊藻群體的細(xì)胞數(shù)經驗分享，并可自動(dòng)計(jì)數(shù)顆粒性或單細(xì)胞微藻、鏈狀微藻細(xì)胞新技術、線蟲等類的浮游動(dòng)物培養。
4、藻類趨勢、浮游動(dòng)物形態(tài)測(cè)量：a高效流通、視野面積、藻群體面積、浮游動(dòng)物個(gè)體面積測(cè)量有力扭轉；b、細(xì)胞直徑深入、藻絲提高鍛煉、鞭毛長(zhǎng)度、浮游動(dòng)物體長(zhǎng)及觸角測(cè)量行業內卷；c進行培訓、枝角分枝角度測(cè)量等。
5、強(qiáng)的景深擴(kuò)展的多聚焦融合3D高清晰成像應用情況。具有拍照的曝光預(yù)警特性很重要。多視野圖像的自動(dòng)拼接、剪裁編輯修正特性也逐步提升。具有在線自主升級(jí)特性保護好。
更新時(shí)間：2023-01-06 
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