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昆明盤龍江硅藻研究:基于飛納臺式掃描電鏡的硅藻全自動檢測系統(tǒng)

發(fā)布時間: 2024-08-05  點擊次數(shù): 1401次

昆明盤龍江硅藻研究:基于飛納臺式掃描電鏡的硅藻全自動檢測系統(tǒng)

硅藻是一種水生單細胞生物,廣泛分布于江河、湖泊、水庫、池塘等自然水體,由于硅殼由二氧化硅和果膠組成,硅藻的外形具有穩(wěn)定性、特定性和多樣性、是進行硅藻種屬鑒定的重要依據(jù)。研究表明硅藻的生長和分布具有較強的地域性,對不同地域的硅藻在種群分布和外形特征上均會出現(xiàn)不同的地域特點。

 

昆明盤龍江流域水體中的硅藻研究過去停留在光學顯微鏡檢測,反映出的形態(tài)特征有限,區(qū)別判斷準確率不高。

 

本次研究,昆明盤龍江的研究人員采用復納科技掃描電鏡的硅藻全自動檢測系統(tǒng)對盤龍江流域的硅藻進行全自動掃描識別,定期跟蹤檢測和分析,該研究補充了硅藻形態(tài)、分類等多方面研究的空白。

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該項目使用 GA / T1662-2019《法庭醫(yī)學硅藻檢驗技術規(guī)范微波消解-真空抽濾-顯微鏡法》處理后,分析水樣內硅藻形態(tài)、種屬、并通過硅藻全自動檢測系統(tǒng)拍攝掃描電鏡圖像,依據(jù)經(jīng)典分類系統(tǒng),主要基于硅藻形態(tài)學特征,包括殼面的形狀、隔片、和偽隔片之有無、眼點的有無、錐突之有無、線紋和點紋的分布和形式、殼縫的結構、環(huán)帶的特征等。參考《中國淡水藻志》,將硅藻確定為門,其下分中心綱和羽紋綱,綱下分目、科、屬、種的分類系統(tǒng),通過掃描電鏡以及一系列的科學研究,將盤龍江流域硅藻進行了系統(tǒng)翔實的分類,可作為生態(tài)環(huán)保,水質檢測,污染治理,以及法醫(yī)研究溺亡診斷的參考資料。

 

該書對硅藻的分類如下圖所示,每目下還對科、屬進行了詳細的分類,可作為硅藻研究分類標準的參考資料,詳情請查閱原著。

 

昆明盤龍江硅藻研究:基于飛納臺式掃描電鏡的硅藻全自動檢測系統(tǒng)

 

 

復納科學儀器(上海)有限公司(以下簡稱“復納科技")自 2018 年開始硅藻檢測自動化系統(tǒng)的研發(fā)工作,相繼推出 DiatomScope 自動化掃描系統(tǒng),DiatomAI 人工智能硅藻識別系統(tǒng),該系統(tǒng)具有以下優(yōu)勢:

  1. 系統(tǒng)基于飛納臺式掃描電鏡,具有防磁防震功能,對安裝環(huán)境無特殊要求。常規(guī)實驗室環(huán)境,僅需要一張實驗桌即可安裝,即使放置在高樓層,也無需擔憂震動問題,為野外工作提供了可能性;

  2. 采用高亮度、長壽命 CeB6 晶體燈絲,不僅能輕松拍攝出高清硅藻電鏡圖像,還免去了頻繁更換燈絲的煩惱,省心又省力;

  3. 無人值守、多任務并行自動化程序,輕松設置掃描參數(shù)(樣品類型、放大倍數(shù)、掃描模式等),系統(tǒng)自動完成多樣品、多放大倍數(shù)的掃描工作,極大的節(jié)省了人工觀察樣品的時間;

  4. 大樣品倉室,100*100mm,一次可放置 9 個直徑一英寸樣品并完成自動拍攝;

  5. 具有精確的位置追溯功能,方便硅藻定位及復查;

  6. 極快的 AI 速率,完成自動統(tǒng)計與分類工作。

 

昆明盤龍江硅藻研究:基于飛納臺式掃描電鏡的硅藻全自動檢測系統(tǒng)

 

在《昆明盤龍江生態(tài)環(huán)境硅藻學圖譜》編撰過程中,復納科技硅藻全自動檢測系統(tǒng)以其產品優(yōu)勢,提供了有力的技術支持,以及數(shù)量龐大、質量高清的原始圖像資料,助力盤龍江硅藻研究。此外,復納科技也希望與更多硅藻相關研究單位進行密切合作,促進硅藻自動化檢測系統(tǒng)的完善與升級,幫助用戶實現(xiàn)更高效、更智能、更準確的硅藻檢測目標。

 

昆明盤龍江硅藻研究:基于飛納臺式掃描電鏡的硅藻全自動檢測系統(tǒng)

 

以上案例圖片,均出自《昆明盤龍江生態(tài)環(huán)境硅藻學圖譜》,查看更多種類硅藻圖片,可自行訂閱:

 

昆明盤龍江硅藻研究:基于飛納臺式掃描電鏡的硅藻全自動檢測系統(tǒng)

 

硅藻研究在公安刑事技術方面,為水中尸體的死因判明、溺水死因判斷提供重要參考依據(jù),對提升法醫(yī)學水平具有重大意義。本書介紹了硅藻學的知識和概念,硅藻的常用分類方法,硅藻研究的運用和作用,硅藻對生態(tài)的影響,以及應用人工智能技術對硅藻形態(tài)進行自動識別和計數(shù)的新方法、生態(tài)環(huán)境建模的相關知識。展示了昆明市盤龍江流域硅藻研究狀況,以及科研團隊開展云南省刑事科學技術重點實驗室創(chuàng)新研究基金計劃項目(YNPC- S202007)的研究成果。



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