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法国HYDROPTIC公司ZooSCAN浮游动物图像扫描分析系统
ZooSCAN浮游动物图像扫描分析系统主要用于对液体中的浮游动物样品进行计数、大小测量、种类鉴定以及生物量测定。
ZooSCAN系统是由ZooSCAN、ZooProcess和Plankton Identifer (PkID)等共同组成的，ZooSCAN是硬件部分，主要进行浮游动物样品扫描，形成数字图像。ZooProcess和PkID是软件部分，分别以标准化的程序处理原始图像、对不同个体的形态参数进行自动测量和对图像中的浮游动物进行自动分类和计数。其基本工作流程包括：1)扫描空白背景；2)扫描样品，获得原始图片和元数据信息；3) 通过ZooProcess软件，标准化原始图片，提取并测量图片中不同个体的形态参数；4) 通过PkID 软件建立图像培训数据库并进行性能验证；5) 针对已扫描的样品图像，进行浮游动物的自动识别，获得不同类群浮游动物的数量；6) 形态学参数的提取与分析，可进一步获得样品的粒径组成、生物学体积等信息。
应用领域：生态学调查、渔业、水产养殖、教育。
ZooSCAN（CNRS专利）系统使用扫描仪技术，这项技术带有传统照明设备和一个用于放置液体的浮游动物样品水密的扫描室。ZooSCAN可以记录高分辨率的数字化图像，然后这些数字化的图像可以通过电脑程序进行研究。虽然这个数字化的浮游动物图像比使用一个双目显微镜获得的图片的分辨率要低，但这项技术已被证实，用于大型样品种类是再适合不过了。通过与数据库中已有的浮游动物图片对照，可以自动鉴定浮游动物的种类。数据库的建立要由研究者来完成，主要是对每个个体进行的输入前的鉴定。最新的ZooSCAN学习能力，表现出高度的认知水平，但是为了实现大量的生物分类，我们还是推荐通过人工进行样品前期分拣工作。
为什么使用ZooSCAN浮游动物图像扫描分析系统进行浮游动物的鉴定和计数？
●手动分析耗费大量时间，且需要对浮游动物非常熟悉
●粒子计数器只能获得尺寸信息，几乎不能给出分类信息
●ZooSCAN为一个样品中75%到90%的浮游动物提供尺寸和鉴定信息
●ZooSCAN自动获得完整的元数据，操作简单，储存和共享安全
●为浮游动物和弱泳动物样本而设计的高分辨率高速数字化设备
●提供一个自动分析和测定软件
●提供一个创新的强大的自动识别系统，用于对用户已经建立的和输入的图像数据库做比较
●可以在数据表格、图形和数据库中输出合并的元数据
ZooSCAN 规格：
●规格 (LxWxH): 60 x 54 x 36 cm (关上盖子)
●质量: 25 Kg
●输入电压: 110 to 230 VAC, 50 to 60 Hz
●接口: USB 2.0
ZooSCAN 特性：
●ZooSCAN设计用于处理和数字化液体样品
●样品量：0.2L至1L
●对样品无损以保证样品安全回收
●耐海水、甲醛、酒精
●图像特性：
a.高分辨率，非常适用于研究200µm及以上的对象
b.图像解析度：4800dpi
c.每张图像分辨率14150 x 22640像素，可以容纳成千上百个完整的浮游动物个体
d.优化的底部照明系统，保证了图像的质量和对比度
代表文献：
1.孙 松, 毕永坤, 孙晓霞,2013.基于图像技术的胶州湾浮游动物优势种体型参数与生物量转换关系研究(RELATIonSHIP BETWEEN SHAPE PARAMETERS AND DRY WEIGHT OF THE DOMINANT ZOOPLANKTON IN JIAOZHOU BAY baseD ON IMAGE METHOD).海洋与湖沼(OCEANOLOGIA ET LIMNOLOGIA SINICA).44(1):15:22.
2.Pieter Vandromme, Lars Stemmann, Carmen Garcìa-Comas, Léo Berline, Xiaoxia Sun, Gaby Gorsky,2012.Assessing biases in computing size spectra of automatically classified zooplankton from imaging systems: A case study with the ZooScan integrated system.Methods in Oceanography.1–2:3–21.
3.Stéphanie Lelièvre, Elvire Antajan, and Sandrine Vaz,2012.Comparison of traditional microscopy and digitized image analysis to identify and delineate pelagic fish egg spatial distribution.Journal of Plankton Research.34(6):470-483.
4.Jesse R. Powell and Mark D. Ohman,2012.Use of glider-class acoustic Doppler profilers for estimating zooplankton biomass.Journal of Plankton Research.34(6):563-568.
5.Hirche, H., Alfred Wegener Inst. for Polar & Marine Res., Bremerhaven, Germany, Schulz, J., Hanken, T.,2012.A modular imaging system for collection and analysis of live and preserved zooplankton samples.OCEANS, 2012 - Yeosu.(1-4).
6.Lin Ye, Chun-Yi Chang, Chih-hao Hsieh,2011.Bayesian model for semi-automated zooplankton classification with predictive confidence and rapid category aggregation.Marine Ecology Progress Series.441:185-196.
7.孙晓霞, 孙 松, 王世伟, 刘梦坛, 赵永芳,2011."图像自动识别技术在胶州湾浮游动物生态学研究中的应用(APPLICATION OF AUTOMATED IMAGE IDENTIFICATION IN ZOOPLANKTON
ECOLOGY STUDIES IN THE JIAOZHOU BAY)".海洋与湖沼(OCEANOLOGIA ET LIMNOLOGIA SINICA).42(5):647:653.
8.Gaby Gorsky, Mark D. Ohman, Marc Picheral, Stéphane Gasparini, Lars Stemmann, Jean-Baptiste Romagnan, Alison Cawood, Stéphane Pesant, Carmen García-Comas and Franck Prejger,2010.Digital zooplankton image analysis using the ZooScan integrated system.Journal of Plankton Research.32(3):285-303.
9.Sabine Schultes, Rubens Lopes,2009.Laser Optical Plankton Counter and Zooscan intercomparison in tropical and subtropical marine ecosystems.Limnology and Oceanography.771-784.
10.LISA R. GILFILLAN, MARK D. OHMAN,2009.OCCURRENCE OF PLASTIC MICRO-DEBRIS IN THE SOUTHERN CALIFORNIA CURRENT SYSTEM.CalCOFI Rep..Vol. 50, 2009.
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