HoloSea水下全息显微镜
HoloSea水下全息显微镜用于实时现场的水监测,可成像速度高达8Knots。潜水显微镜可让您快速、轻松地观察深达5公里的微生物和颗粒(需定制)。
配套Swordfish软件,自动测量物体并计数,每秒更新一次结果。以16帧/秒的速度录制来自照相机的图像,重构,检测并计算一定体积水中的粒子。它可以自动计算,成像并分析水中1到2毫米的颗粒。可以获得所测量粒子群的粒度分布。
配套Octopus软件,基于用户选择感兴趣的深度及一定数量重构的平面来重构全息图并3D显示体积。可以缩放、旋转和平移,用户可以控制透明度、亮度、颜色贴图和轮廓。定量相位成像提高了显微镜的性能。
配套Stingray软件,Stingray根据灵活的分析标准自动查找生物,提取发现物体的形态参数,并使用强大的机器视觉算法识别物体并将物体分组。Stingray可用于分析离线全息图,或实时从相机获取全息图,以监测特定感兴趣物种的水生环境。
HoloSea具备下列优势:
脉冲激光器:用户控制激光脉冲,可持续到500ns. 全息图捕获快速移动物体(4m/s), 测试拖拽速度为8 knots
实时:在所有水生环境中对粒子和微生物进行实时现场观测
便携:轻巧,易于部署,坚固
高流量能力:河流中可被拖拽速度为 8 knots(4m/s)
易维护:易于清洗,无需泵或管,降低生物污损问题
快速跟踪:每秒多达22张图像,捕捉快速移动物体,跟踪动态
节约时间成本:使用我们所有软件中提供的算法进行实时全息图重建
更深的水下:额定0-500米压力,电缆深度为100米。 定制型号可达5000米
参数 | 说明 |
光学分辨率 | 1.5 μm |
识别分辨率 | 20 μm |
Laser pulse duration | Minimum of 0.5 μs |
拖拽速度 | 8 knots |
单源波长 | 405 nm |
功率 | < 5=""> |
供电要求 | 120/240 VAC |
连接器 | 13 pin SubConn Ethernet connector |
数据传输 | Gigabit Ethernet |
电脑操作系统 | Windows 7 64-bit or later |
空间采样 | 2048x2048 pixels |
图像采集率 | 22 fps |
流动腔空间 | 15 mm |
采样体积 | ~ 100 μl per hologram |
尺寸 | 92 mm x 351 mm |
空气中重量 (水中) | 2.6 kg (0.5 kg) |
(1)Swordfish软件
自动测量物体并计数,每秒更新一次结果。以16帧/秒的速度录制来自照相机的图像,重构,检测并计算一定体积水中的粒子。它可以自动计算,成像并分析水中1到2毫米的颗粒。可以获得所测量粒子群的粒度分布。
(2)Octopus软件
基于用户选择感兴趣的深度及一定数量重构的平面来重构全息图并3D显示体积。可以缩放、旋转和平移,用户可以控制透明度、亮度、颜色贴图和轮廓。定量相位成像提高了显微镜的性能
定量相位成像:准确测量半透明细胞和物体的厚度
便捷:录制过程中无需聚焦-全景成像
高性能:全息图以实时速度重建成图像
Eliminate Tasks:对2D及3D图像自动计数和测量微粒
检测更多:交互式测量和横切感兴趣的对象
发现更多:使用强度颜色映射的3D成像
(3)Stingray软件
配套Stingray软件,Stingray根据灵活的分析标准自动查找生物,提取发现物体的形态参数,并使用强大的机器视觉算法识别物体并将物体分组。Stingray可用于分析离线全息图,或实时从相机获取全息图,以监测特定感兴趣物种的水生环境。
快速:可以在15秒内全体积分析(多达300片)
全自动:一旦经过培训,软件就可以监测水生环境中是否存在特定物种,从而提供发现物种的数量
可扩展:通过结合强大的数据库系统,Stingray可以存储并快速检索数十万个图像。 用户可某时段数据也可感兴趣的物种
更全面:自动计算每个被发现有机体的20多个形态参数并存储在数据库中。强大的卷积神经网络将图像自动分类
Australian Government:Australian Maritime Safety Authority
City University of Hong Kong –State Key Laboratory in Marine Pollution
Constellation Brands Inc.
COOGER
The Centre for Offshore Oil, Gas and Energy Research (COOGER), operating out of the Bedford Institute of Oceanography (BIO)
Dalhousie University
Department of Fisheries and Oceans Canada
Environment Canada
Eppendorf
Fraunhofer-Einrichtung für Marine Biotechnologie
Lübeck, Germany
MEOPAR – Marine Environmental Observation Prediction and Response Network
Old Dominion University
Oregon State University: College of Earth, Ocean, and Atmospheric Sciences
SMART–Singapore-MIT Alliance for Research & Technology Centre
Swiss Federal Institute of Technology in Zurich
University of Guelph
University of Oulu
University of Rhode Island: Graduate School of Oceanography
Université de Rouen
University of Western Australia – Centre for Water Research
Woods Hole Oceanographic Institution