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公开(公告)号:CN112083179B
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202011062874.1
申请日:2020-09-30
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 , 睿克环境科技(中国)有限公司 , 中国南水北调集团中线有限公司河南分公司
IPC: G01N35/10
Abstract: 本发明公开一种浮游藻类自动进样器,包括控制装置,执行装置和PC上位机软件;控制装置分别与PC上位机软件和执行装置电性连接;执行装置包括蠕动泵,取样机构,清洗杯,导轨滑块,水平运动模块和竖直运动模块;取样机构包括取样架,取样针模块和装夹于取样针模块上的取样针;本发明以蠕动泵进行连续液流取样的方式使取样操作简化,优化了时间和空间成本;盛样容器放置于系统壳体内部,使样品免受外界污染,提高观测准确率;通过多通路同时采样,节约采样时间,并实现多组样品得自由选择观测;通过取样架的晃动避免藻类沉淀聚集,避免了观测精度受影响及可能形成的管路堵塞问题。
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公开(公告)号:CN114511530B
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202210099792.7
申请日:2022-01-27
Applicant: 中国南水北调集团中线有限公司河南分公司 , 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于显微镜图像的鱼腥藻类细胞统计方法,包括以下步骤:步骤⑴图像预处理:增强图像的对比度;步骤⑵图像二值化:找出图像中鱼腥藻类区域;步骤⑶计算鱼腥藻类最小外接矩形:计算二值图像的外轮廓,并找到这些轮廓的最小外接矩形;步骤⑷检测鱼腥藻类二值图像:根据鱼腥藻类最小外接矩形,生成用于细胞统计的鱼腥藻类二值图像;步骤⑸计算鱼腥藻类细胞个数:通过步骤⑷计算的二值图像来统计鱼腥藻类细胞个数。本发明能够解决相同分辨率下鱼腥藻细胞尺寸不一致的问题,提高了统计精度,也增强了细胞个数统计的适用性。
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公开(公告)号:CN113933227A
公开(公告)日:2022-01-14
申请号:CN202111545284.9
申请日:2021-12-17
Applicant: 睿克环境科技(中国)有限公司 , 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明提出了一种多通道显微观测计数框及具有该计数框的装夹装置,计数框包括固定框和多通道卡匣,多通道卡匣为平板结构,固定框沿多通道卡匣的周向围合安装在多通道卡匣的外侧,多通道卡匣的内侧设有多条平行通道,多通道卡匣沿平行通道长度方向两端均嵌入在固定框内且与固定框的表面相互密合,所述固定框的表面贯穿开设有若干对接通道,每个平行通道的两端均与多通道卡匣的表面相互连通,且每个平行通道的两端分别通过一个唯一对应的对接通道与固定框表面相互连通,装夹装置包括装夹板和卡扣,计数框嵌入安装在装夹板上,卡扣选择性对计数框进行压紧。本发明能够辅助计数框进行高效率,自动化的计数检测,提高检测效率。
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公开(公告)号:CN113933227B
公开(公告)日:2022-03-18
申请号:CN202111545284.9
申请日:2021-12-17
Applicant: 睿克环境科技(中国)有限公司 , 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明提出了一种多通道显微观测计数框及具有该计数框的装夹装置,计数框包括固定框和多通道卡匣,多通道卡匣为平板结构,固定框沿多通道卡匣的周向围合安装在多通道卡匣的外侧,多通道卡匣的内侧设有多条平行通道,多通道卡匣沿平行通道长度方向两端均嵌入在固定框内且与固定框的表面相互密合,所述固定框的表面贯穿开设有若干对接通道,每个平行通道的两端均与多通道卡匣的表面相互连通,且每个平行通道的两端分别通过一个唯一对应的对接通道与固定框表面相互连通,装夹装置包括装夹板和卡扣,计数框嵌入安装在装夹板上,卡扣选择性对计数框进行压紧。本发明能够辅助计数框进行高效率,自动化的计数检测,提高检测效率。
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公开(公告)号:CN115245700B
公开(公告)日:2023-03-24
申请号:CN202210649342.0
申请日:2022-06-10
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 , 睿克环境科技(中国)有限公司
IPC: B01D29/56 , B01D29/03 , B01D29/66 , B01D29/075 , B01D35/12 , B01D35/157 , B01D35/14 , A01D44/00 , A01K80/00
Abstract: 本发明提出了一种浮游生物野外在线自动采集处理装置,包括:滤网、第一泵、第一网滤装置、第一三通、第二三通、第二泵、清水罐和第一采集罐,所述滤网依次通过第一泵、第一三通与第一网滤装置的进水管路连通,第一网滤装置的出水管路依次通过第二三通、第二泵与清水罐连通,第一三通的另一开口与第一采集罐连通,第二三通的另一开口与大气连通。本发明可以实现野外浮游生物的自动化采集处理,具有良好应用前景。
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公开(公告)号:CN115245700A
公开(公告)日:2022-10-28
申请号:CN202210649342.0
申请日:2022-06-10
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 , 睿克环境科技(中国)有限公司
IPC: B01D29/56 , B01D29/03 , B01D29/66 , B01D29/075 , B01D35/12 , B01D35/157 , B01D35/14 , A01D44/00 , A01K80/00
Abstract: 本发明提出了一种浮游生物野外在线自动采集处理装置,包括:滤网、第一泵、第一网滤装置、第一三通、第二三通、第二泵、清水罐和第一采集罐,所述滤网依次通过第一泵、第一三通与第一网滤装置的进水管路连通,第一网滤装置的出水管路依次通过第二三通、第二泵与清水罐连通,第一三通的另一开口与第一采集罐连通,第二三通的另一开口与大气连通。本发明可以实现野外浮游生物的自动化采集处理,具有良好应用前景。
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公开(公告)号:CN111443028B
公开(公告)日:2022-09-13
申请号:CN202010339690.9
申请日:2020-04-26
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 , 睿克环境科技(中国)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于AI技术的浮游藻类自动监测设备与方法,包括具备透射光源和显微镜物镜的光学显微镜以及数字相机,数字相机装设在光学显微镜上,并通过USB信号线连接到电脑;还包括样品处理加载装置和装设在光学显微镜上的三轴电动载物台,样品处理加载装置包括插入浮游藻类样本瓶的进样软管,进样软管的中部卡入蠕动泵的泵头,另一端连接到扁平毛细玻璃管,扁平毛细玻璃管固定在三轴电动载物台上;控制器通过多芯电缆连接到三轴电动载物台,同时通过串口电缆连接到蠕动泵;电脑通过网线与控制器进行通讯。本发明实现了对多路浮游藻类样本在无人值守情况下的全自动监测分析,解放大量人力物力,使得常规高密度浮游藻类监测成为可能。
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公开(公告)号:CN119723372A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202510217291.8
申请日:2025-02-26
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本申请提供了一种水库水体边界确定方法、装置以及处理设备,用于以改进的归一化水体指数和结合大津法为基础,来细腻地确定水库水体动态范围,相较于单一时相水体提取方法可以捕捉到地理位置最广、时间范围最长的外边界区域,相较于长时序水体提取方法可以排除水体裸漏出消落带和岸带的影响,捕捉到更为精确的内边界区域,如此可以良好地满足对于复杂水库水体的高质量识别需求。
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公开(公告)号:CN117546803B
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202311814540.9
申请日:2023-12-26
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明提出了一种淡水壳菜室内养殖系统及养殖方法,涉及淡水壳菜养殖技术领域,包括:养殖容器,养殖容器内至少设置有一个养殖池;水循环装置,用于循环向养殖池内通入养殖用水;载具装置,包括承载架、附着基体及围挡组件,承载架固定设置于养殖池内,附着基体水平设置于承载架顶部,用于供淡水壳菜附着其表面,围挡组件包括围挡件及第一升降元件,围挡件活动设置在承载架上,且围绕在附着基体外周侧,第一升降元件用于驱使围挡件在承载架上上下移动;投食装置,用于向围挡件和附着基体构成的围挡区域中投放食物。本发明公开的养殖系统食物投放后,不受水流冲刷影响,大大提高淡水壳菜摄取食物的利用率,提高淡水壳菜养殖成活率。
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公开(公告)号:CN114612490B
公开(公告)日:2023-03-24
申请号:CN202210263823.8
申请日:2022-03-17
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开一种基于显微镜图像的栅藻类细胞统计方法,包括步骤一、图像预处理后获得增强对比度后的图像,步骤二、图像二值化处理获得二值图像,步骤三、根据二值图像检测栅藻类细胞并计算出外轮廓数据,步骤四、计算栅藻类细胞属性,步骤五、结合二值图像和栅藻类细胞属性数据统计栅藻类细胞个数并对检测结果进行修正;本发明利用了栅藻类细胞的特征,对细胞个数进行了统计、估算和修正,统计效果比传统的深度学习模型更好,同时无需在深度学习模型中直接检测栅藻类细胞,减少了数据标注工作,提高了模型训练和模型优化的效率,且本发明方法为独立的模块,便于算法后期的优化和维护。
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