花粉自动监测仪配备了自动的花粉采样、花粉沉积、光学和软件图像处理算法和系统，确保可靠的花粉识别和浓度预报。
 

　　自动花粉监测系统强大的图像处理算法对花粉种类识别率高达90%以上，相对于常规的人工识别提供了更改的识别率和稳定性。
 

　　此外，使用配套的软件可方便的增加新的种类识别能力，同时也使得全自动花粉监测系统能很好地适用于其他领域例如：植物科学研究、环境监测、健康研究、城市规划。
 

　　SwisensPoleno Mars花粉自动监测仪基于流式细胞计，使用全息数字和图像识别技术来鉴定花粉。利用集成式的气溶胶浓缩器，能够分析40升/分钟的进样气体，为测量当地花粉浓度提供了分钟级的时间分辨率。
 

　　适用于研究、医院、空气监测、植物及 林业监测。当粒子经过时，会在几微秒内被捕获并生成全息图像。人工智能从图像中收集信息并加以识别和处理，通过已有的花粉属性信息给粒子分配适用的花粉种类。借助机器学习和 Swisens 生态系统，新的粒子种类可以被连续识别。