花粉监测仪SwisensPoleno测量原理

花粉与空气中的多种生物源颗粒同属于生物气溶胶的范围，在地球系统、特别是在大气、生物圈、气候和公共卫生之间的相互作用过程中，发挥着不可替代的作用，是公共卫生、花粉负荷、空气污染、气候变化等相关领域及其交叉学科的重要研究内容。

SwisensPoleno Jupiter 花粉 / 生物气溶胶自动监测仪通过数字全息影像、荧光光谱测量、光散射和偏振测量等技术，可对每个进入分析仪的粒子生成包含形态数据和化学成分在内的数字指纹，进一步通过机器学习算法进行处理和分类，实现空气中花粉、孢子、生物气溶胶及固体颗粒浓度的自主识别与自动测量。

监测原理

SwisensPoleno 通过对进入分析仪的气流中的单个粒子进行光学识别，可在数秒内直接识别和测量其中的粒子，提供生物气溶胶和其他粒子的局部浓度和实时信息，用户可根据需要，下载实时的花粉浓度、花粉分类、单个粒子的全息图像、物理参数等数据。粒子进入仪器后，依次经过：

• 数字全息测量：两个垂直 90°高分辨率相机进行全息测量，确定粒子的绝对尺寸、形状、面积、周长、球度等参数，通过人工智能进行精确的粒子识别（SwisenPoleno Mars 和 SwisenPoleno Jupiter ）；

• 荧光光谱测量：测量单个粒子的化学组成，通过收集的荧光光谱强度和荧光寿命数据（SwisenPoleno Jupiter），进一步确定粒子种类；

• 散射光和偏振测量：对粒子表面进行激光照射，通过两个光电检测器的信号比值确定粒子表面的额外信息（SwisenPoleno Jupiter）。

数字全息和荧光光谱测量的结合是独立的，它会生成系统测量的每个粒子的数字指纹。这个丰富的数据集（也称为数字指纹）包含形态数据和有关粒子化学成分的数据，然后通过机器学习算法对其进行处理和分类。 从粒子的检测和测量到算法输出的分类只需要几秒钟。

SwisensPoleno 花粉 / 生物气溶胶自动监测仪可根据本地情况构建本地花粉数据库，并利用人工智能先进算法实现数据库扩展。