花粉自動監測儀配備了自動的花粉采樣、花粉沉積、光學和軟件圖像處理算法和系統，確?？煽康幕ǚ圩R別和濃度預報。
 

　　自動花粉監測系統強大的圖像處理算法對花粉種類識別率高達90%以上，相對于常規的人工識別提供了更改的識別率和穩定性。
 

　　此外，使用配套的軟件可方便的增加新的種類識別能力，同時也使得全自動花粉監測系統能很好地適用于其他領域例如：植物科學研究、環境監測、健康研究、城市規劃。
 

　　SwisensPoleno Mars花粉自動監測儀基于流式細胞計，使用全息數字和圖像識別技術來鑒定花粉。利用集成式的氣溶膠濃縮器，能夠分析40升/分鐘的進樣氣體，為測量當地花粉濃度提供了分鐘級的時間分辨率。
 

　　適用于研究、醫院、空氣監測、植物及 林業監測。當粒子經過時，會在幾微秒內被捕獲并生成全息圖像。人工智能從圖像中收集信息并加以識別和處理，通過已有的花粉屬性信息給粒子分配適用的花粉種類。借助機器學習和 Swisens 生態系統，新的粒子種類可以被連續識別。