常熟日报讯（融媒记者 张绿漪）日前，江苏中法水务依托20余年实验室藻类检测经验自主研发的“基于AI技术的全自动藻类检测与识别系统”正式上线运行。该系统通过三大核心技术创新，一举破解传统藻类检测的五大困境，将检测时长从“小时级”压缩至“分钟级”，识别准确率在90%以上，为水源地藻类监控提供了精准高效的技术支撑，填补了水务行业藻类快速精准检测的技术空白。
近年来，随着居民对供水水质要求的持续提升，藻类监测的精准性与时效性成为影响水务行业高质量发展的关键课题。传统的藻类检测依赖人工镜检，一名工作人员完成单个样品检测耗时在半小时以上，面对多样品检测时极易产生疲劳；识别结果高度依赖检测人员的专业经验，相似藻种误判率较高，给水质安全带来潜在风险。更突出的问题是，现有在线藻类检测仪器难以对产嗅藻类进行定性识别，导致水体异味预警时常失效，而缺乏完整的藻类图像留存机制，也让检测结果无法有效溯源。此外，高强度、高密度的重复劳动使得人工检测的人力成本居高不下，这些痛点长期制约着藻类监测工作的效率与质量。
针对行业痛点，江苏中法水务整合优化湖库藻类图谱库数据资源，构建起三大核心技术体系。在全自动成像技术的支持下，工作人员仅需放置样品，系统便可通过自动传动装置控制显微镜，完成对样品的全景扫描与自动拍摄，全程无需人工干预，彻底解决了人工操作面临的易疲劳问题。获取的图像会被即时传入“AI大脑”，通过目标检测与先进算法，系统不仅能快速完成对藻类的定量分析，更能精准地捕捉藻种间的微小形态差异，有效突破人工检测依赖经验的局限，大幅降低误判率。与此同时，依托检测结果溯源技术，系统会自动保存每一张原始图像，建立起完整的“图片—数据”链，使每一个检测结果都可追溯、可复核，为水质管理和相关决策提供科学依据。
系统具备的四大创新亮点进一步凸显了技术突破的实用价值：智能化的自动操作让“样品进，结果出”成为现实，彻底摆脱了对人工经验的依赖；数据溯源机制的建立让检测结果“有图有真相”，经得起后期核查；通过创新性改造原有设备与利用开源模型，系统以低成本实现了高性能运行，有效控制了投入成本；基于Python和YOLO模型开发的系统架构具备强大的学习和扩展能力，可轻松扩充识别库的藻种，持续提升模型的可用性与准确性。
系统的上线不仅极大地提升了水源地藻类风险快速响应能力，更为应对复杂的水环境挑战提供了有力支撑。未来，江苏中法水务将持续深化科技赋能，不断完善从“源头”到“龙头”的全链条水质安全防线，以更先进的技术、更可靠的保障提升广大用户的安全感、获得感和幸福感，为水务行业高质量发展注入新动能。
