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M520菌落计数/浮游生物分析联用仪

型号
杭州迅数科技有限公司

中级会员19年 

生产厂家

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自动菌落计数仪,全自动菌落计数/分析仪,微生物检测仪器,显微图像分析系统,抑菌圈测量仪,纸片法药敏分析系统

杭州迅数科技有限公司是专业从事微生物分析测试技术研究与仪器装备生产的高科技公司。目前主要生产全自动菌落计数仪、藻类智能鉴定计数仪、浮游动物计数仪、螺旋接种微生物菌落分析仪、抑菌圈测量仪、β_内酰胺测定仪、抗生素效价分析仪、生物显微分析系统等产品。产品广泛应用于食品药品安全检测、质量监督检验检疫、疾病预防控制、环境监测、供水排水、以及科学研究等场合。

目前公司产品已成为中国食品药品检定研究院、国家海关技术中心、中国科学院微生物研究所、中国疾病预防控制中心、中国环境监测总站、北京大学、清华大学、SGS、安利、蒙牛乳业、飞鹤乳业、汤臣倍健、上海药明康德、正大天晴药业等国内众多家企事业单位的实验室科研仪器。并成功服务于澳大利亚AMS实验室的耐药监测、法国威立雅水务集团的水质检测、荷兰帝斯曼集团的菌种耐药分析、美国药明康德的毒理中心试验、美国辉瑞药业的抑菌圈(抗生素效价)自动检测等场合。公司产品及优良的售后服务,受到国内外广泛好评和欢迎。

公司总部坐落在杭州西湖科技园,下设研发部、制造部、质检中心、微生物实验室、市场营销部等。公司拥有一批国内外高水平专家学者、海外留学归国博士、以及精通现代化生产制造与管理的专业人才;拥有好的试验条件、现代化生产制造设备、以及严格科学的管理体系。公司的多项核心技术获国家发明、国家软件著作权以及省部级科技进步奖,并连续两年被评为中国仪器仪表新产品。迅数科技有限公司愿以始终如一的高品质产品和优良服务为社会各界提供真诚的服务,欢迎联系。

  (联系方法:电话0571-85125132;      shineso@shineso.com)。


     

 

详细信息

菌落计数模块

1.    基本菌落计数功能

平皿类型:倾注、涂布、膜滤、3M纸片

 一键智能计数(6模式):平面感模式、立体感模式、小菌落优先、大菌落优先、同色菌优先、培养基剔除模式

全皿菌落统计:菌落总数统计,并按25档尺寸分类显示

区域选择统计:可选择半圆、矩形、扇形、任意圈定区域进行统计

直径分类统计:设置直径范围,统计特定大小的菌落

鼠标点击统计:快速标记、添加菌落,适合培养皿边缘菌落的计数

菌落粘连分割:自动分割相互粘连的菌落,链状菌落由用户选择分割或不分割

2.    高级菌落统计功能

动态调节统计:可对统计结果进行动态调节修正,快速获取*统计效果。

偏差预估统计:适用于菌落颜色多且复杂的情况。

特定菌落统计:根据菌落色泽、大小、轮廓特征,识别特定菌落

反式统计:适合菌落类型极其复杂而培养基背景均匀

水平集多模型算法:搜索运算,获取*图像分割效果,适应培养基背景变换

杂菌、杂质剔除:根据形态、尺寸、颜色的区别,进行自动杂菌、杂质剔除

3    微生物限度分析工具

培养基适用性检查

控制菌检查-菌落形态

4.    高级工具

网格清除:消除滤膜网格背景干扰

人工计数修正:添加或删除菌落

排除污染区域:鼠标勾勒任意污染区域,自动剔除污染区域的菌落数

背景文字消除:自动消除记号笔干扰

参数自动换算:培养皿直径、样本稀释度输入,实现自动换算

文字、图形标注

显微成像:超大视场显微图像实时动态观察、快速捕获,批量图片保存

三维景深融合:快速融合不同焦平面,解决藻细胞分布在不同液层造成的局部模糊问题,获取全景深、高清晰藻细胞图像

超视野拼接:多视野横向、纵向自动拼接


浮游生物鉴定

1.    藻类智能鉴定--“迅搜”模块

易混淆藻鉴别:针对经验欠缺的实验员设计,筛选多个因形态相似而易混淆的藻类,在同一界面上展开快速比较,通过典型的特征拼图、概要性文字,迅速掌握区别要点。

“典型组合联想”形态学检索:用图形语言、组合联想、并结合细胞或群体的结构特征,实现精确、快捷的形态学检索。具备:特征多选、淡水、海洋分库、浏览方便等特点,使得初学者能快速掌握。

四级分类学检索:由精美的彩色显微照片、手绘图、文字介绍 构成淡水、海洋藻库;覆盖中国七大水系、28个重点湖库的淡水藻,以及东海、黄海、渤海、南海周边的海洋藻;按“门、目、属、种”四级展开检索。

分栏编辑:浮游植物名称、分类地位、 形态、结构、生殖生态 ,一目了然。

通用查询:关键词查询(根据藻细胞文字描述中的特征词进行查询);常见藻查询(水华、赤潮、有毒藻);名称查询(中文名、拉丁名)

2.    浮游动物辅助鉴定

按中文名称或拉丁文名称搜索

选择类、属,展现该类别下的所有浮游动物

图像处理

自适应增强:分辨增强处理,突显藻细胞显微特征

图像补偿:通过线性补偿,对数补偿,贝尔补偿等多种数学方法对图像的失真部分进行补偿,使图像更加清晰

图像调整:图像亮度、对比度、饱和度、RGB三色任意调节,灰度图、负相图的转换

图像锐化:通过增强图像的高频分量,使藻类边缘变得更清晰

图像平整:通过图像平整处理,使图像背景均匀

图像滤波:高斯滤波、低通滤波、中值滤波等6种滤波方式有效提高图像清晰度

边缘检测:两种检测方式、三种算子结合多种检测选项更精确地提取藻类轮廓

形态学处理:腐蚀、膨胀、开启、闭合等非线性数学形态学处理

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