CN108507625A - 一种整合物联网的水体浮游生物智能监测平台和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种整合物联网的水体浮游生物智能监测平台，包括取水单元、远程控制与检测单元、图像采集单元、水质水文检测单元和远程监控与数据处理单元。其监测方法为：1、野外水样采集：2、系统调试和检测通道的清洗；3、样品检测与图像采集上传：4、远程服务器下的图像处理；5、水质、水动力数据的远程检测和数据传输。该智能监测平台利用显微镜结合高速图像采集、物联网、浮游生物图像识别软件，搭建了一套完整的水体中浮游生物智能监测体系。该方法突破了目前基于物联网的水生态监测仅能开展针对水体中叶绿素、pH等水质理化指标的监测来间接地实现对水生生物监测、建立的水华预警系统较粗糙的缺点。

Description

一种整合物联网的水体浮游生物智能监测平台和方法

技术领域

本发明涉及基于物联网的水生生物远程监测技术领域，具体涉及一种整合物联网的水体浮游生物智能监测平台和方法，适合大江大河、湖泊池糖、水库、溪流、海洋等各类野外水体中开展藻类、浮游动物等水生生物的远程监测。

背景技术：

近年来，由于人类活动干扰的加剧，国内太湖、滇池、三峡水库等重要水体藻类水华发生的现象严重，给供水安全、周边生态环境带来一定隐患。鉴于水资源安全在国民经济发展中具战略性的重要地位，在上述水华问题严重的水域开展水生生物快速监测技术的应用，其对社会可持续性发展具十分重大意义。

目前，国内外水生态监测技术主要包括显微鉴定计数法和在线仪器监测。一方面，当前国内推行的水生生物人工镜检监测效率低下，难以普及推广。常规显微鉴定计数法须对水样进行固定、浓缩、沉淀等处理步骤，费时费力，无法观测天然原水水样。此外，对操作人员专业技术水平要求高，难以用于现场快速监测。

另一方面，目前水生生物在线监测仪器主要在流式细胞仪、荧光监测仪基础上设计而成，如荷兰浮游植物流式细胞仪(CytoSense)、德国BBE等。该类仪器设计繁杂笨重、难以适应复杂恶劣的野外水环境，不能获取水体中藻类、浮游动物密度、种群结构的精确数据，也难以开展远程化、智能化监测。同时国外仪器因知识产权保护原因，工业设计特殊，难以和目前智能生态监测领域中大力推广的物联网监测整合。由于技术壁垒等因素，国内尚无法生产技术上成熟的原位浮游生物监测的仪器设备。

最后，目前国内外开展的水生态相关的水生态环境监测的远程实时监测，也仅仅是在监测pH、DO、氮磷、叶绿素含量等水质指标，以期对水体中藻类、浮游动物的密度、种群结构变动进行间接预测，其精度和准确度往往和实际的结果存在巨大差异性。

总之，目前国内相关技术方案难以实现对湖泊水库、河流等水体中藻类、浮游动物密度、生物量的远程实时监测。

因此，鉴于藻类水华监测预警对国民经济可持续性发展的重要性，亟待开发一种直接监测野外现场的水体中藻类密度，并实现远程监控预警的技术体系。

发明内容

基于上述现有技术，本发明提供了一种整合物联网的水体浮游生物智能监测平台及其使用方法，该智能监测平台利用显微镜结合高速图像采集、物联网、浮游生物图像识别软件，搭建了一套完整的整合物联网的水体中浮游生物智能监测体系。

该方法突破了目前的基于物联网的水生态监测仅能开展针对水体中叶绿素、pH等水质理化指标的监测来间接地实现对水生生物监测、建立的水华预警系统较粗糙的缺点。

实现本发明上述目的所采用的技术方案为：

一种整合物联网的水体浮游生物智能监测平台，包括取水单元、远程控制与检测单元、图像采集单元、水质水文检测单元和远程监控与数据处理单元；

所述的取水单元包括取样管、取样泵和水箱，取样泵安装于取样管上，取样管的一端与水箱连通；

所述的远程控制与检测单元包括过滤头、进样管、样品检测器、进样泵、第一电磁阀、第二电磁阀、清洗瓶和野外工作站，样品检测器为透明的，样品检测器内设有多个中空的检测通道，进样管的一端与过滤头连接，另一端分别与各检测通道进样口连通，过滤头位于水箱中，各检测通道出样口通过管道与进样泵连接，进样泵通过管道、第一电磁阀与水箱连接，进样泵通过管道、第二电磁阀与清洗瓶连接，第一电磁阀、第二电磁阀和进样泵分别野外工作站电连接；

所述的图像采集单元包括电动显微镜镜台、电动焦距调焦模块、显微镜、工业数字相机和第一网络节点，样品检测器安装在电动显微镜镜台上，电动显微镜镜台安装在显微镜的载物台上，显微镜的物镜位于样品检测器的正上方，工业数字相机固定并安装在显微镜上的镜筒上，电动焦距调焦模块分别与显微镜和野外工作站电连接，工业数字相机与第一网络节点电连接，第一网络节点与野外工作站电连接，第一网络节点通过有线网络或wifi接入到Internet；

所述的水质水文检测单元包括多参数水质仪和流速仪，多参数水质仪和流速仪分别与野外工作站连接；

所述的远程监控与数据处理单元包括第二网络节点、远程服务器和移动终端，第二网络节点分别通过有线网络或wifi接入到Internet，移动终端分别通过有线网络或wifi接入到Internet，远程服务器分别通过有线网络或wifi与第二网络节点连接。

所述的取水单元还包括远程控制开关，远程控制开关分别与取样泵和野外工作站电连接。

水箱上部设有排水口。

所述的样品检测器为方形板状，多个检测通道在样品检测器内部沿样品检测器宽度方向依次排列，检测通道呈方形条状。

一种整合物联网的水体浮游生物智能监测方法，包括如下步骤：

1、野外水样采集：

将流速仪探头和取样管入口置于目标水体中，将多参数水质仪探头置于水箱中，通过野外工作站控制远程控制开关，开启远程控制开关，取样泵开始抽取目标水体0.1-10m水深处原水，通过取样管输送至水箱中，同时水箱中水持续排出，水箱内的水交换频率>1次/min；

2、系统调试和检测通道的清洗：

2.1、系统调试：

操作人员通过移动终端登陆野外工作站控制程序并操作控制程序，精确控制和调整电动显微镜镜台在水平方向的X、Y轴坐标位置，精确调整至待观察的检测通道位于显微镜物镜的视野正中央，且检测通道的边缘不得位于显微镜视野内；

操作人员通过移动终端操作野外工作站的控制程序，精确控制电动焦距调焦模块，调整显微镜物镜的焦距，至图像达到最清晰的效果为止；

2.2、检测通道清洗：

在进样前，操作人员通过操作野外工作站的控制程序，控制第一电磁阀处于阀门关闭状态，第二电磁阀处于开通状态，控制进样泵反方向运转，将清洗瓶内的清洗液反冲检测通道，清洗3-10min；清洗完毕后，关闭进样泵，控制第一电磁阀处于开通状态，第二电磁阀处于阀门关闭状态；

3、样品检测与图像采集上传：

3.1样品检测：

操作人员通过操作野外工作站的控制程序，控制进样泵正方向运转，将水箱中的水样吸入检测通道内，水样被吸入检测通道前，先通过过滤头过滤；

图像经工业数字相机采集前，用显微镜接物测微计测量工业数字相机采集的图像的实际长度和实际宽度；通过控制进样泵，精确控制检测通道中液体流量大小，流量为1.1×U-2.0×U，U为检测通道中的液体每秒实际被工业数字相机采集成图像的体积，U依据下列公式计算：

U＝A×H×Y×M，

式中，Y为工业数字相机采集的图像实际宽度，M为采集帧率，A为检测通道的宽度，H为检测通道的深度；

水样检测时间为10-30min，每次检测期间，要求观察到可见颗粒数目>500个；

3.2、图像采集与上传：

操作人员通过移动终端，设置工业数字相机的图像采集参数，设置采集帧率为10-100次/s、分辨率范围为1280×960－4096×2160，工业数字相机采集的图像实时通过第一网络节点，经由Internet、第二网络节点上传至远程服务器进行保存；

4、远程服务器下的图像处理：

远程服务器通过安装的Zooprocess、Zooimage、PlanktoMetrix和VisualSpreadsheet浮游生物图像识别软件，对采集并上传的包含浮游生物图像信息的图片进行去背景、图像切割、分类处理，并依据已有浮游生物图库，对切割后的图像进行自动分类和计数处理，快速得出各个浮游生物种类的密度、生物量和粒径大小信息，实现物联网的水体中浮游生物的智能监测；

5、水质、水动力数据的远程检测和数据传输：

多参数水质仪、流速仪均以在线检测的方式实时测定野外水体中的水质、水动力数据，并持续将水质、水动力数据传至野外工作站，野外工作站接收到水质和水动力数据后，定期通过第一网络节点，经Internet、第二网络节点上传至远程服务器内保存。

与现有技术相比，本发明的有益效果和优点在于：

1、目前，国内广泛采用的藻类、浮游生物监测方法，仍然沿用《淡水浮游生物研究方法》(章宗涉,1991)的传统标准，其用于监测浮游生物，需要耗费大量费时费力、且需要专业的浮游藻类、浮游动物鉴定的科技人员才能完成，对操作鉴定人员的专业水平要求很高。而本发明的采样、鉴定完全有设备平台自动进行，与传统方法相比，具有十分显著的技术进步优势。

2、本发明构建的浮游生物智能监测平台，可全天候开展工作，可实现大批量、长时间序列的水体浮游生物的监测工作，并可全面获取水体中水华藻类、浮游动物种类数据、密度、种群结构等生理生态学数据，具有传统采样和鉴定方法所无法比拟的全面技术优势。

3、本发明构建的浮游生物智能监测平台，可在对水样中浮游生物开展监测的同时，通过图像采集和数据存储分析，全面实现了水体中监测样本的标本的数字化、数据化的长期永久保存。本发明解决了传统的浮游生物采样和样品保存中，由于固定液对生物样本的破坏，传统样品的保持时间有限的技术难题。与传统检测技术相比，在实现浮游生物监测工作的信息化方法实现了巨大的科技进步。

4、本发明的智能监测平台可对大江大河、湖泊池糖、水库、溪流、海洋等各类野外水体中藻类、浮游动物等水生生物开展远程监测，快速获取密度、种类、生物量等各类浮游生物的生理生态数据，并依据该类生态数据，目前国内外基于物联网的水生态监测仅能开展针对水体中叶绿素、pH等水质理化指标的监测，难以实现浮游生物生态数据的原位信息化获取据的原位信息化获取，因此，基于平台基础上构建的水华藻类预警模型，其灵敏度和可靠性远远高于传统的水华藻类预警体系。

总之，本发明可极大提升国内开展水生态监测、藻类水华预警的信息化技术水平。

附图说明

图1为整合物联网的水体浮游生物智能监测平台的结构示意图。

图2为样品检测器的结构示意图。

其中，1-取样管、2-取样泵、3-水箱、4-排水口、5-过滤头、6-进样管、7-样品检测器、8-进样泵、9-第一电磁阀、10-第二电磁阀、11-清洗瓶、12-野外工作站、13-检测通道、14-电动显微镜镜台、15-电动焦距调焦模块、16-显微镜、17-工业数字相机、18-第一网络节点、19-多参数水质仪、20-流速仪、21-第二网络节点、22-远程服务器、23-移动终端、24-远程控制开关、25-检测通道进样口、26-检测通道出样口。

具体实施方式

下面结合具体附图对本发明的整合物联网的水体浮游生物智能监测平台的结构进行详细说明。

本发明提供的整合物联网的水体浮游生物智能监测平台的结构如图1所示，包括取水单元、远程控制与检测单元、图像采集单元、水质水文检测单元和远程监控与数据处理单元。

所述的取水单元包括取样管1、远程控制开关24、取样泵2和水箱3，取样泵2安装于取样管1上，取样管1的一端与水箱2连通。

取样泵2与远程控制开关24通过数据传输线连接，远程控制开关24通过数据传输线与野外工作站12连接，取样泵2在野外工作站的控制下实现定时开启和关闭，以及在紧急情况下的应急关闭和开启。取样泵2每分钟抽水量为20L，每分钟抽水量>水箱内存水的最大体积。

水箱3上部设有排水口4，通过排水口高度的设置，控制水箱内的水量最大体积为10L，使水箱内的水处于动态交换状态，水交换速率为2次/1min。

所述的远程控制与检测单元包括过滤头5、进样管6、样品检测器7、进样泵8、第一电磁阀9、第二电磁阀10、清洗瓶11和野外工作站12。

过滤头5上包裹过滤孔径为0.05-3mm的滤布，本实施例中，滤布的孔径为0.10mm。

进样管6、全部输送液体的管道均选择内径为1.6mm的硅胶管。

野外工作站12上设有控制远程控制开关、进样泵、第一电磁阀、第二电磁阀、电动显微镜镜台和电动焦距调节模块的控制程序，野外工作站12上还安装有Teamviewer远程控制服务器端软件。

进样泵8型号选择Cole-Parmer公司Masterflex可程控计算机兼容蠕动泵(型号07551-10，14号泵管)，并在野外工作站(19)上安装蠕动泵控制软件，可通过野外工作站实现进样泵的开启关闭、流量大小、运行方向的精确调节。进样泵可正反双向运行，其流量范围为0.004-21ml/min，精度为±0.1％。

清洗瓶11容积为1000ml；内装浓度为95％(v/v)乙醇溶液。

样品检测器7为透明的，可由玻璃、石英、有机玻璃、PDMS或塑料等材料制作而成。样品检测器7为方形板状，其长度为50-100mm，宽度为25-50mm，厚度为0.5-5mm，本实施例中，样品检测器7由透明玻璃制作而成，其长度为80mm，宽度为40mm，厚度为1.6mm。

如图2所示，样品检测器7内设有多个中空的检测通道13，检测通道13呈方形条状，多个检测通道13平行排列，各检测通道13平行于样品检测器7长度方向的边沿，检测通道13的一端设有检测通道进样口25，另一端设有检测通道出样口26。检测通道13的长度为50-100mm，宽度为0.5-5mm，深度为0.04-3mm，本实施例中，检测通道的长度为60mm，宽度为2.5mm，深度为0.1mm。检测时，取其中一条检测通道为主要使用的检测通道，其余2条为备用检测通道，待主要检测通道因杂质阻塞无法清洗等严重故障时，用于更换和备用。

进样管6的一端与过滤头5连接，另一端分别与各检测通道进样口25连通，过滤头位于水箱中，各检测通道出样口26通过管道与进样泵8连接，进样泵8通过管道、第一电磁阀9与水箱连接，进样泵8通过管道、第二电磁阀10与清洗瓶11连接，第一电磁阀9、第二电磁阀10和进样泵8分别通过数据传输线野外工作站12电连接。

所述的图像采集单元包括电动显微镜镜台14、电动焦距调焦模块15、显微镜16、工业数字相机17和第一网络节点18，样品检测器7安装在电动显微镜镜台14上，电动显微镜镜台14安装在显微镜16的载物台上，显微镜16的物镜位于样品检测器7的正上方，工工业数字相机17固定并安装在显微镜16上的镜筒上，，电动焦距调焦模块15分别与显微镜16和野外工作站12通过数据传输线连接，工业数字相机17与第一网络节点18电连接，第一网络节点18与野外工作站12电连接，第一网络节点分别通过有线网络或wife接入到Internet。

所述的电动焦距调节模块15选用电动Z轴调节系统(海德星，35mm行程规格)，定位精度≤1μm。野外工作站通过远程控制电动焦距调节模块，对显微镜进行远程的调节焦距操作。

所述的电动显微镜镜台14为XY电动精密位移平台，选用海德星HDS-MS.XY8060高精度显微镜压电平台，定位精度<±0.5μm；最小步长<0.05μm。

所述的显微镜16为舜宇光学的CX40显微镜，物镜包括：4×、10×、20×；显微镜微调精度≤2μm。

所述的工业数字相机17采用千兆网高速CCD数字相机，选用MV-EM系列的MV-EM130C千兆网工业数字相机，分辨率为1280×960，像素尺寸3.75×3.75微米，采集帧率60fps、彩色图像。

所述的水质水文检测单元包括多参数水质仪19和流速仪20，多参数水质仪19和流速仪20分别与野外工作站12通过数据传输线连接。

多参数水质仪19型号为哈希公司的Hydrolab MS5，可检测DO、pH、ORP(氧化还原电位)、电导率、温度、深度、浊度、叶绿素a和环境光。

流速仪20为潍坊河海水文科技有限公司的ZSX-4型流速仪，实时测量水体流速和流向。

所述的远程监控与数据处理单元包括第二网络节点21、远程服务器22和移动终端23，第二网络节点21分别通过有线网络或wife接入到Internet，移动终端23分别通过有线网络或wife接入到Internet，远程服务器22分别通过有线网络或wife与第二网络节点连接。

远程服务器22硬件选择Dell precision tower 7910工作站，主要配置为：英特尔xeonE5-2630v3双cpu(2.4GHz)、内存32G、独立Quadro K4200显卡，支持DirectX 11、OpenGL双buffer，显存4G，带宽172GB/s。

远程服务器22安装向日葵、Teamviewer等远程控制服务器端软件和客户端软件，可对野外工作站进行远程控制和远程操作；同时远程服务器可被移动终端等其它互联网设备进行远程登陆和操作。

远程服务器22上安装有Zooprocess、Zooimage、PlanktoMetrix、VisualSpreadsheet等浮游生物图像识别软件，用于对工业数字相机的采集图谱进行数据处理，实现图谱库构建和自动分类。

所述的移动终端23硬件包括智能手机、平板电脑、便携式电脑、台式电脑。采用系统包括安卓、IOS、linux或Windows。移动终端上安装有远程控制的客户端软件，可登陆到野外工作站和远程服务器上，执行远程监控和远程操作。

下面结合上述的整合物联网的水体浮游生物智能监测平台对其监测方法进行详细说明。

实施例1

浮游生物智能监测的开展，选择三峡库区的童庄河、小江支流，在每年童庄河、小江支流水华藻类优势度开始显著升高时，选择童庄河、小江支流藻类水华发生严重的河段，开展基于物联网技术的水华藻类、浮游生物快速监测工作，使用上述的整合物联网的水体浮游生物智能监测平台对其进行监测的方法为：

1、野外水体的水样采集：

将流速仪探头和取样管入口置于该河段中，多参数水质仪置于水箱中，通过野外工作站设置远程控制开关，取样泵每运行12h后，自动停止工作0.5，开启远程控制开关、多参数水质仪和流速仪，取样泵抽取该河段2.0m水深处的原水，通过取样管输送至水箱中，同时水箱中的水通过排水口持续不断地排出，取水泵每分钟抽水量为20L，水箱中最大存水为为10L，水箱内的水交换频率为2次/1min；

2、水样的预处理、系统调试：

2.1、系统调试：

操作人员通过移动终端登陆野外工作站并操作控制程序，精确控制和调整电动显微镜镜台在水平方向的X、Y轴坐标位置，精确调整至待观察的检测通道位于显微镜物镜的视野正中央，且检测通道的边缘不得位于显微镜视野内；

操作人员通过移动终端操作野外工作站的控制程序，精确控制电动焦距调焦模块，调整显微镜物镜的焦距，至图像达到最清晰的效果为止；

2.2、检测通道清洗：

在进样前，操作人员通过操作野外工作站的控制程序，控制第一电磁阀处于阀门关闭状态，第二电磁阀处于开通状态，控制进样泵反方向运转，将清洗瓶内的清洗液反冲管道和检测通道，清洗3-10min；清洗完毕后，关闭进样泵，控制第一电磁阀处于开通状态，第二电磁阀处于阀门关闭状态；

3、样品检测与图像采集、上传：

3.1、取样：

操作人员通过操作野外工作站的控制程序，控制进样泵正方向运转，将水箱中的水样吸入检测通道内，水样被吸入检测通道前，先通过过滤头过滤；

3.2、流速调节和样品检测：

将显微镜物镜选择为10×，图像经工业数字相机采集前，先将带刻度的显微镜接物测微计(上海光学仪器厂，TS-M1型)放置在样品检测器正上方，用显微镜接物测微计测量工业数字相机采集的图像的实际长度和实际宽度；

通过控制进样泵，精确控制检测通道中液体流量大小，流量为1.25×U＝0.408ml/min，据下列公式计算：

U＝A×H×Y×M，

根据显微镜接物测微计的现场实际检测和工业数字相机的设置参数，在10×物镜下，Y为工业数字相机采集到的图像的实际宽度Y为1.45mm；M为15次/s；检测通道的宽度A为2.5mm、检测通道深度H为0.1mm。

每次水样检测时间为20min，为数据统计精度的需要，每次检测期间，要求观察到可见颗粒数目>1000个；

3.3、图像采集：

操作人员通过移动终端，设置工业数字相机的图像采集参数，设置采集帧率为15次/s、分辨率范围为1280×960，工业数字相机采集的图像实时通过第一网络节点，经由Internet、第二网络节点上传至远程服务器进行保存；

4、远程服务器下的图像处理：

远程服务器通过安装的Zooprocess、Zooimage、PlanktoMetrix和VisualSpreadsheet浮游生物图像识别软件，对采集并上传的包含浮游生物图像信息的图片进行去背景、图像切割、分类等数据处理，并依据已有的浮游生物图库，对切割后的图像进行自动分类和计数处理，快速得出各个浮游生物种类的密度、生物量和粒径大小等信息，实现物联网的水体中浮游生物的智能监测。

5、水质、水动力数据的远程检测和数据传输：

多参数水质仪、流速仪均以在线检测的方式实时测定野外水体中的水质、水动力数据，并将持续数据传至野外工作站，野外工作站接收到水质和水动力数据后，定期通过网络节点一，经Internet、网络节点二上传至远程服务器内保存。浮游生物图像识别软件设置有水华预警的功能，当水华藻类密度>10⁷个/L，达到水华预警的临界数值时，由软件发送报警信息至移动终端，据此，实现物联网的水体中浮游生物智能监测平台的水华报警功能。

Claims (5)

1.一种整合物联网的水体浮游生物智能监测平台，其特征在于：包括取水单元、远程控制与检测单元、图像采集单元、水质水文检测单元和远程监控与数据处理单元；

所述的取水单元包括取样管、取样泵和水箱，取样泵安装于取样管上，取样管的一端与水箱连通；

所述的远程控制与检测单元包括过滤头、进样管、样品检测器、进样泵、第一电磁阀、第二电磁阀、清洗瓶和野外工作站，样品检测器为透明的，样品检测器内设有多个中空的检测通道，进样管的一端与过滤头连接，另一端分别与各检测通道进样口连通，过滤头位于水箱中，各检测通道出样口通过管道与进样泵连接，进样泵通过管道、第一电磁阀与水箱连接，进样泵通过管道、第二电磁阀与清洗瓶连接，第一电磁阀、第二电磁阀和进样泵分别野外工作站电连接；

所述的图像采集单元包括电动显微镜镜台、电动焦距调焦模块、显微镜、工业数字相机和第一网络节点，样品检测器安装在电动显微镜镜台上，电动显微镜镜台安装在显微镜的载物台上，显微镜的物镜位于样品检测器的正上方，工业数字相机固定并安装在显微镜上的镜筒上，电动焦距调焦模块分别与显微镜和野外工作站电连接，工业数字相机与第一网络节点电连接，第一网络节点与野外工作站电连接，第一网络节点通过有线网络或wifi接入到Internet；

所述的水质水文检测单元包括多参数水质仪和流速仪，多参数水质仪和流速仪分别与野外工作站连接；

所述的远程监控与数据处理单元包括第二网络节点、远程服务器和移动终端，第二网络节点分别通过有线网络或wifi接入到Internet，移动终端分别通过有线网络或wifi接入到Internet，远程服务器分别通过有线网络或wifi与第二网络节点连接。

2.根据权利要求1所述的整合物联网的水体浮游生物智能监测平台，其特征在于：所述的取水单元还包括远程控制开关，远程控制开关分别与取样泵和野外工作站电连接。

3.根据权利要求1所述的整合物联网的水体浮游生物智能监测平台，其特征在于：水箱上部设有排水口。

4.根据权利要求1所述的整合物联网的水体浮游生物智能监测平台，其特征在于：所述的样品检测器为方形板状，多个检测通道在样品检测器内部沿样品检测器宽度方向依次排列，检测通道呈方形条状。

5.一种整合物联网的水体浮游生物智能监测方法，其特征在于包括如下步骤：

5.1、野外水样采集：

将流速仪探头和取样管入口置于目标水体中，将多参数水质仪探头置于水箱中，通过野外工作站控制远程控制开关，开启远程控制开关，取样泵开始抽取目标水体0.1-10m水深处原水，通过取样管输送至水箱中，同时水箱中水持续排出，水箱内的水交换频率>1次/min；

5.2、系统调试和检测通道的清洗：

5.2.1、系统调试：

操作人员通过移动终端登陆野外工作站控制程序并操作控制程序，精确控制和调整电动显微镜镜台在水平方向的X、Y轴坐标位置，精确调整至待观察的检测通道位于显微镜物镜的视野正中央，且检测通道的边缘不得位于显微镜视野内；

操作人员通过移动终端操作野外工作站的控制程序，精确控制电动焦距调焦模块，调整显微镜物镜的焦距，至图像达到最清晰的效果为止；

5.2.2、检测通道清洗：

在进样前，操作人员通过操作野外工作站的控制程序，控制第一电磁阀处于阀门关闭状态，第二电磁阀处于开通状态，控制进样泵反方向运转，将清洗瓶内的清洗液反冲检测通道，清洗3-10min；清洗完毕后，关闭进样泵，控制第一电磁阀处于开通状态，第二电磁阀处于阀门关闭状态；

5.3、样品检测与图像采集上传：

5.3.1样品检测：

操作人员通过操作野外工作站的控制程序，控制进样泵正方向运转，将水箱中的水样吸入检测通道内，水样被吸入检测通道前，先通过过滤头过滤；

图像经工业数字相机采集前，用显微镜接物测微计测量工业数字相机采集的图像的实际长度和实际宽度；通过控制进样泵，精确控制检测通道中液体流量大小，流量为1.1×U-2.0×U，U为检测通道中的液体每秒实际被工业数字相机采集成图像的体积，U依据下列公式计算：

U＝A×H×Y×M，

式中，Y为工业数字相机采集的图像实际宽度，M为采集帧率，A为检测通道的宽度，H为检测通道的深度；

水样检测时间为10-30min，每次检测期间，要求观察到可见颗粒数目>500个；

5.3.2、图像采集与上传：

操作人员通过移动终端，设置工业数字相机的图像采集参数，设置采集帧率为10-100次/s、分辨率范围为1280×960－4096×2160，工业数字相机采集的图像实时通过第一网络节点，经由Internet、第二网络节点上传至远程服务器进行保存；

5.4、远程服务器下的图像处理：

远程服务器通过安装的Zooprocess、Zooimage、PlanktoMetrix和VisualSpreadsheet浮游生物图像识别软件，对采集并上传的包含浮游生物图像信息的图片进行去背景、图像切割、分类处理，并依据已有浮游生物图库，对切割后的图像进行自动分类和计数处理，快速得出各个浮游生物种类的密度、生物量和粒径大小信息，实现物联网的水体中浮游生物的智能监测；

5.5、水质、水动力数据的远程检测和数据传输：

多参数水质仪、流速仪均以在线检测的方式实时测定野外水体中的水质、水动力数据，并持续将水质、水动力数据传至野外工作站，野外工作站接收到水质和水动力数据后，定期通过第一网络节点，经Internet、第二网络节点上传至远程服务器内保存。