CN110806493A - 一种微孔板加样指示系统 - Google Patents

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CN110806493A CN201910862526.3A CN201910862526A CN110806493A CN 110806493 A CN110806493 A CN 110806493A CN 201910862526 A CN201910862526 A CN 201910862526A CN 110806493 A CN110806493 A CN 110806493A
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周宇轩
朱继峰
胡克
陈士晟
刘政
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Nanjing Medical University
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Nanjing Medical University
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Abstract

本发明涉及微孔板加样设备技术领域,尤其为一种微孔板加样指示系统,包括底座,底座上表面等间距设有若干指示灯,底座上方设有置放盒,置放盒上等间距开设有若干置放槽,底座的后侧设有置放板,置放板上表面开设有枪槽,枪槽内部嵌设有加样枪,本发明结构通过传感模块用于对压力信号和手掌信号进行采集,通过按键模块用于对信号数据计数和工作模式进行切换,通过控制模块用于对采集的信号数据进行分析和处理,有利于降低加样出错率,提高实验效率,通过显示模块用于对分析和处理后的信号数据进行显示,通过电源模块用于对电路进行供电,确保电路正常运行。

Description

一种微孔板加样指示系统
技术领域
本发明涉及微孔板加样设备技术领域,具体为一种微孔板加样指示系统。
背景技术
在生物化学或是卫生防疫检验等实验室,常常需要用到微孔板做检测试验,然后通过 酶标仪检测各孔的吸光度,该微孔板是一种经事先包理专用于放置待测样本的透明塑料 板,板上有多排大小均匀一致的小孔,通常有40孔、48孔、55孔或96孔不同规格,每 个孔可盛放微量的溶液,由于微孔板上的孔排列较为紧密,且邻孔之间没有明显的标志, 因此手动加样或是大批量加样的过程中常常容易加错孔,尤其是孔内试剂无颜色变化的情况下,加样出错率大为增加,降低了试验效率,鉴于此,我们提出一种微孔板加样指示系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种微孔板加样指示系统,以解决上述背景技术中提出的手动 加样或是大批量加样的过程中常常容易加错孔,尤其是孔内试剂无颜色变化的情况下,加 样出错率大为增加,降低了试验效率的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种微孔板加样指示系统,包括底座, 所述底座上表面等间距设有若干指示灯,所述底座上方设有置放盒,所述置放盒上等间距 开设有若干置放槽,所述指示灯与所述置放槽的数量一一对应,所述底座的后侧设有置放 板,所述置放板上表面开设有枪槽,所述枪槽内部嵌设有加样枪。
作为优选,所述加样枪包括枪筒,所述枪筒侧壁靠近端部的位置设有弧形板,所述弧 形板与所述枪筒为一体成型结构,所述枪筒内安装有注射杆,所述注射杆的端部设有活塞, 所述活塞与所述枪筒的内壁活动连接,所述注射杆外套设有弹簧,所述弹簧的两端分别安 装有第一固定环和第二固定环,所述注射杆侧壁顶端安装有压力传感器。
作为优选,所述底座内部安装有感应装置,所述置放盒右侧壁靠近后侧的位置安装有 显示面板。
作为优选,所述显示面板内部安装有控制系统,所述控制系统包括控制模块、按键模 块、显示模块、传感模块和电源模块,
所述传感模块用于对压力信号和手掌信号进行采集;
所述按键模块用于对信号数据计数和工作模式进行切换;
所述控制模块用于对采集的信号数据进行分析和处理;
所述显示模块用于对分析和处理后的信号数据进行显示;
所述电源模块用于对电路进行供电,确保电路正常运行。
作为优选,所述传感模块采用FDC2214芯片设计。
作为优选,所述显示面板内部还设有定义成功加样模块,用于监测加样过程,定义成 功加样模块采用自回归模型对监测的数据信号进行处理计算。
作为优选,所述底座上表面设有铜板,铜板将置放槽全部覆盖,用于后续监测加样过 程。
作为优选,所述目回归模型的引入包括以下姿态:
姿态一:由单摆系统,设xt为第t次摆动过程中的摆幅,根据物理原理,第t次的摆幅xt由前一次的摆幅xt-1决定,即有xt=a1xt-1,考虑到空气振动的影响,假设
xt=a1xt-1t,t≥1
其中,随机干扰εt~N(0,σ2);
设初始时刻x0=1,现在取不同的a1和σ值进行实验,参数a1对序列的稳定性起到决定 性的作用,而噪声强度σ2决定了序列的波动程度,称模型(1)为一阶自回归模型,更一般地,可以考虑序列值xt可由前p个时刻的序列值及当前的噪声表出,即
Xt=a1Xt-1+a2Xt-2+…+apXt-pt
其中,aj为参数,{εt}为白噪声,为了显示序列值为随机变量,这里使用Xt而不是xt
姿态二:自回归模型的定义:
如果{εt}白噪声,服从N(0,σ2),a0,a1,…,ap(ap≠0)为实数,就称p阶差 分方程
Figure BDA0002200237880000021
是一个p阶自回归模型,简称AR(p)模型,称a=(a0,a1,…,ap)T是AR(p)模型 中的自回归系数,满足AR(p)模型的时间序列{Xt}称为AR(p)序列,当a0=0时,称为零均 值AR(p)序列,即
Figure BDA0002200237880000022
需要指出的是,对于a0≠0的情况,我们可以通过零均值化的手段把一般的AR(p)序 列变为零均值AR(p)序列;
姿态三:自回归模型序列的建模:
对于给定的时间序列{Xt},对其进行建模,具体包括以下步骤:
步骤①:对序列作白噪声检验,若经检验判定序列为白噪声,建模结束,否则转步骤 ②;
步骤②:对序列作平稳性检验,若经检验判定为非平稳,则进行序列的平稳化处理, 转步骤①,否则转步骤③;
步骤③:对模型进行识别,估计其参数,转步骤④;
步骤④:检验模型的适用性,若检验通过,则得到拟合模型并可对序列做预测,否则 转步骤③;
姿态四:自回归模型的判定:
对于观测到的时间序列,若通过白噪声检验确定为非白噪声,且经平稳性检验确定为 平稳后,根据相关系数和偏相关系数来识别模型,判断该问题是否适用自回归模型建模, 以及确定阶数p;
通过下面的代码,计算自相关系数(Autocorrelation Function,SAF)和偏自相关系数(Partial Autocorrelation Function,PACF)
from statsmodels.tsa.stattools import acf,pacf
#pacf计算偏自相关系数
#acf计算自相关系数
如果一个时间序列满足以下两个条件:
1、ACF具有拖尾性,即ACF(k)不会在k大于某个常数之后就恒等0;
2、PACF具有截尾性,即PACF(k)在k>p时变为0;
姿态五:自回归模型的参数估计,AR模型的参数估计采用最小二乘估计;
对于样本序列{xt},当j≥p+1时,记白噪声εj的估计为:
Figure BDA0002200237880000031
通常称
Figure BDA0002200237880000032
为残差,优化目标是使得残差平方和:
达到最小,通常称使上式达到最小的
Figure BDA0002200237880000034
为AR(p)模型中自回归系数a1, a2,……,ap的估计;
Figure BDA0002200237880000041
得到如下线性方程组
Y=Xa+ε
于是式(6)的目标函数可表示为:
S(a)=(Y-Xa)T(Y-Xa)=YTY-2YTXa+aTXTXa
上式对参数a求导并令其为0,可得
Figure BDA0002200237880000042
因此,参数a的最小二乘估计为:
Figure BDA0002200237880000043
此时,误差方差的最小二乘估计
Figure BDA0002200237880000044
姿态六:自回归模型的定阶
在对自回归模型识别时,采用以下两种常用的定阶准则;
1、FPE准则
设AR(p)为拟合模型,
Figure BDA0002200237880000045
是序列的各阶样本自协方差函数,其最终预 报误差可表示为:
Figure BDA0002200237880000046
在具体应用时,通常是分别建立从低阶到高阶的自回归模型,并计算出相应的FPE的 值,由此确定使FPE达到最小的p值;
2、贝叶斯信息准则
定义
Figure BDA0002200237880000047
使得BIC达到最小值的p即为该准则下的最优AR模型的阶数;
姿态七:自回归模型的检验
在模型拟合之后需要进行模型的检验,主要分为两部分
1、模型的有效性检验:检验拟合模型对序列中信息的提取是否充分;
2、参数的显著性检验:检验模型中的参数是否显著为0,从而判断拟合魔心是否可以 进一步简化;
作为优选,模型的有效性检验为残差序列的白噪声检验,若残差序列是白噪声,则其 延迟任意阶的自相关系数为0。
作为优选,参数的显著性检验,其原假设和备择假设分别为
Figure BDA0002200237880000051
检验统计量为t统计量
在给定的显著水平α下,当检验统计量T大部分位于分点t1-α/2,或该统计量的P 值小于α时,则可以1-α的置信水平拒绝原假设,认为模型参数显著,反之,则不能显著 拒绝参数为0的假设,在实施过程中,为了方便加样,通过定义成功加样模块,若加样过 程中出错,可手动退回前一步。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明通过设计的置放板,可将加样枪置放与枪槽内,便于收纳放置,为再次使用提供便利,其次通过设计的加样枪,便于加样,并通过弹簧增加需要推动注射杆压力, 避免压力过小,易造成加样过量的问题,提高实用性;
2、本发明通过传感模块用于对压力信号和手掌信号进行采集,通过按键模块用于对 信号数据计数和工作模式进行切换,通过控制模块用于对采集的信号数据进行分析和处 理,有利于降低加样出错率,提高实验效率,通过显示模块用于对分析和处理后的信号数 据进行显示,通过电源模块用于对电路进行供电,确保电路正常运行。
3、本发明通过定义成功加样模块,若加样过程中出错,可手动退回前一步,其次优势中突出无线悬浮感应,不需要额外操作,无需改变用户操作习惯。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图;
图2为本发明中底座的结构示意图;
图3为本发明中加样枪的连接爆炸结构示意图;
图4为本发明中控制系统的工作框图;
图5为本发明中感应装置的工作原理图;
图6为本发明中单片机的引脚图;
图7为本发明中单片机与FDC2214芯片的工作原理图;
图8为本发明中显示模块的工作原理图;
图9为本发明中按键模块的工作原理图;
图10为本发明的算法流程图。
图中:1、底座;10、指示灯;11、感应装置;2、置放盒;20、置放槽;3、显示面 板;4、置放板;40、枪槽;5、加样枪;50、枪筒;51、弧形板;52、注射杆;53、活塞; 54、第一固定环;55、弹簧;56、第二固定环;57、压力传感器。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地 描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本 发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实 施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、 “宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、 “水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位 或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而 不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此 不能理解为对本发明的限制。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以 明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“若干”的含义是两个 或两个以上,除非另有明确具体的限定。
实施例1:
一种微孔板加样指示系统,如图1至图3所示,包括底座1,底座1上方设有置放盒2,底座1的后侧设有置放板4,置放板4上表面开设有枪槽40,枪槽40内部嵌设有加样 枪5,加样枪5包括枪筒50,枪筒50侧壁靠近端部的位置设有弧形板51,枪筒50内安装 有注射杆52,注射杆52的端部设有活塞53,注射杆52外套设有弹簧55,弹簧55的两端 分别安装有第一固定环54和第二固定环56。
本实施例中,弧形板51与枪筒50为一体成型结构,保证弧形板51与枪筒50之间连接的稳定性,便于后续加样,弧形板51的下表面呈圆弧状,有利于提高手指与弧形板51 接触时的舒适性。
进一步的,活塞53与枪筒50的内壁活动连接,当加样时,可推动注射杆52,使注射杆52推动活塞53沿枪筒50的内壁移动,推注枪筒50内部的溶液。
具体的,第一固定环54通过胶水粘接至注射杆52侧壁上,第二固定环56通过胶水粘接至枪筒50的内壁上,当推动注射杆52时,注射杆52带动第一固定环54同步移动, 使弹簧55压缩,弹簧55压缩产生的弹力产生反作用,作用第一固定环54和注射杆52, 增加需要推动注射杆52的压力,避免压力过小,造成加样过量的问题,提高实用性。
除此之外,当不使用加样枪5,可将加样枪5放置于枪槽40内部,便于收纳放置,为再次使用提供便利。
本实施例的微孔板加样指示系统在使用时,在加样时,首先,推动注射杆52,使注射 杆52推动活塞53沿枪筒50的内壁移动,此时,注射杆52带动第一固定环54同步移动, 使弹簧55压缩,进行推注枪筒50内部的溶液,实现加样,而弹簧55压缩产生的弹力产 生反作用力,作用第一固定环54和注射杆52,增加需要推动注射杆52的压力,避免压力 过小,造成加样过量的问题,提高实用性。
实施例2:
作为本发明的第二种实施例,为了降低出错率,提高实验效率,本发明人设置控制系 统,作为一种优选实施例,如图4至图10所示,底座1内部安装有感应装置11,底座1 上表面等间距设有若干指示灯10,置放盒2上等间距开设有若干置放槽20,注射杆52侧 壁顶端安装有压力传感器57,置放盒2右侧壁靠近后侧的位置安装有显示面板3,显示面 板3内部安装有控制系统,控制系统包括控制模块、按键模块、显示模块、传感模块和电 源模块,传感模块用于对压力信号和手掌信号进行采集;按键模块用于对信号数据计数和 工作模式进行切换;控制模块用于对采集的信号数据进行分析和处理;显示模块用于对分 析和处理后的信号数据进行显示;电源模块用于对电路进行供电,确保电路正常运行。
本实施例中,控制模块采用采用MSP430F5529LP单片机芯片设计,该芯片晶振最高可 达25MHz,处理速度快,内置硬件乘法器、比较器、定时器、A/D转换等,具备USB集线 器功能,可以一个USB口实现多种USB应用,支持在线调试,在线下载程序,具备5V转 3.3V功能,既可以满足最小系统的供电也可以满足5V需求的扩展应用,且MSP430F5529LP 配合CCS编程使用较为方便。
传感模块采用FDC2214芯片设计,FDC2214传感器是具有抗电磁干扰架构、高达28位 分辨率、高速、多通道的电容数字转换器,支持的传感器频率为10KHz至10MHz,支持宽激励频率范围,可为系统设计带来灵活性。
进一步的,指示灯10与置放槽20的数量一一对应,指示灯10采用LED指示灯,当 将试管置于置放槽20内,试管加样后,LED指示灯点亮,便于后续观察加样情况,为后续 实验提供便利。
压力传感器57上安装有2.4GHz无线通通讯模块,2.4GHz无线通通讯模块采用nRF24L01模块设计,通过nRF24L01模块实现控制系统与手机无线通信。
具体的,感应装置11采用一块10cm*15cm和一块15cm*15cm的铜板作为两路被测电容传感端,其中一块主要测手指信息,一块主要测手掌信息,与一块FDC2214连接,并将 手指信息和手掌信息整合。
电容传感器识别手势原理
当手触摸在金属层上时,由于人体电场,用户和触摸屏表面形成以一个耦合电容,对 于高频电流来说,电容是直接导体,会影响电路整体电容特性。
耦合电容的计算方式可以近似地用理想平行板公式
Figure BDA0002200237880000081
当d=1cm,当d<1cm时,传感器比较敏感且收噪声影响大,当d>1cm时,传感器变化较 小,不易判决。
当距离一定,介电常数一定,耦合电容的大小仅与接触面积有关,即可以有效地比较 出接触手指的数量。
耦合电容与FDC2214中LC振荡电路的固定电容进行并联。
利用电容并联公式
Figure BDA0002200237880000082
没有接触形成电容板时,电容为0,接触时,电容大小上升,LC振荡频率下降,FDC2214 通过基准频率计算LC振荡频率,并转化为28位的二进制数字值,
利用电容计算公式
Figure BDA0002200237880000083
得到最后的电容计算值,将非线性变化的LC振荡频率转换成与面积成线性关系的电 容值。
手势数据滤波算法原理
使用IIR加权滑动平均算法
Ft=(w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+WnAt-n)/n
Wn为权重,n为窗口宽度,这里选择6,At为t时刻电容数据值。
加权滑动平均给固定周期内的每个变量值附以不同的权重,不同时间段的数据影响力 不同。对获取的信号进行滤波,有效预测得到其发展方向和趋势,消除部分随机和随机波 动的影响,又能高效地利用数据。
利用多距离投票算法
多距离投票算法将训练时所有的数据保存下来。采用欧式距离,曼哈顿距离和切比雪 夫距离计算测试数据和训练数据的距离。
利用欧式距离公式:
Figure BDA0002200237880000084
利用曼哈顿距离公式:
Figure BDA0002200237880000085
利用切比雪夫距离公式:
Figure BDA0002200237880000092
得到三种距离后,通过权重为1:1:1的投票决定最后的手势判决结果。 FDC原始数据转化为电容程序
channelData=FDC2214_ChannelRead(0,time);
fsensor=channelData/50;
k=(37513180.0/fsensor);
k=k*k;
Capacitance=k*10000;
FDC原始数据读取滤波程序
Figure BDA0002200237880000101
Figure BDA0002200237880000121
Figure BDA0002200237880000131
除此之外,控制模块通过I2C与传感模块实现数据交互,I2C是一种较低速度的串行 通讯总线I2C协议v2.1规定了100K,400K和3.4M三种速率(bps)。
控制模块与传感模块通过I2C的调通步骤:
步骤1:单片机(Master)写FDC芯片(Slave)的I2C Address,该地址有两个,ADDR引脚为高时为0x2B,ADDR引脚为低时为0x2A,选用后者,8位地址0x2A的二进制虽然是00101010,但需在A6-A0再加一位读写位(读是1,写是0),所以这里应该写01010100 (最后一位是写),简单操作可以将0x2A先左移一位,再加0;
步骤2:单片机写从机寄存器地址,DEVICE_ID的寄存器地址为0x7F,我们读出的FDC2214的DEVICE_ID应该是0x3055,如果读到这个值了就说明通讯成功了;
步骤3:单片机(Master)写FDC芯片(Slave)的I2C Address,也是将0x2A先左移一位,不过这次是准备接收DEVICE_ID了,所以是读,最后一位应为1,所以应该写01010101(最后一位是读);
步骤4:单片机(Master)将SDA设为输入,读取FDC芯片(Slave)返回值的高8位,对于FDC2214应该是0x30,读完后将SDA设为输出,发送ACK信号,即将SDA拉低;
步骤5:单片机(Master)将SDA设为输入,读取FDC芯片(Slave)返回值的低8位,对于FDC2214应该是0x55,读完后将SDA设为输出,发送NACK信号,即将SDA置高。
控制模块与传感模块采用GPIO口模拟的方式进行编程,实现后续单片机与FDC2214 芯片之间的通讯。
为了实现上述时序的要求,需进行如下的编程操作:
步骤1确定时钟和延迟时间:
为了较为准确的实现上述时序,首先要写delay函数,开发环境中有自带的延迟函数, void_delay_cycles(unsigned long cycles);可以看出该函数是基于系统时钟的,所以 第一步是设置系统时钟,编写如下所示的Clock_Init函数。
Figure BDA0002200237880000132
Figure BDA0002200237880000141
Figure BDA0002200237880000151
一般来说对于MSP430F5529比较常用的系统时钟频率为8MHz和25MHz,所以我们可以 在某头文件里宏定义CPU_F为8192000或25001984。
#define CPU_F((double)8192000)
#define CPU_F((double)25001984)
有了较为准确的系统时钟,可以继续宏定义延时毫秒和延时微秒的子程序,计算方法 也很简单,一个时钟周期是1/CPU_F s,所以延时xμs的话,需要(x/(1/CPU_F))/1000000 个时钟周期,即CPU_F*(double)x/1000000.0。
#define Delay_us(x)__delay_cycles((long)(CPU_F*(double)x/1000000.0))
#define Delay_ms(x)__delay_cycles((long)(CPU_F*(double)x/1000.0))
步骤2规定I2C的引脚和主要流程函数:
在i2c.h中定义相关引脚和函数原型声明:
(一)引脚定义:
#define I2CDIR P1DIR
#define I2COUT P1OUT
#define I2CIN P1IN
#define SCL BIT2
#define SDA BIT3
P1口,P1.2对应SCL,P1.3对应SDA
(二)将常用的操作用宏定义为更容易理解的符号,包括SCL/SDA的输入输出的切换, SCL/SDA的置高置低,SDA输入的比特位,如下所示:
#define SCL_OUT()I2CDIR|=SCL//SCL脚输出
#define SCL_H() I2COUT|=SCL//SCL拉高
#define SCL_L() I2COUT&=~SCL//SCL拉低
#define SDA_OUT()I2CDIR|=SDA//SDA脚输出
#define SDA_H() I2COUT|=SDA//SDA拉高
#define SDA_L() I2COUT&=~SDA//SDA拉低
#define SDA_IN() I2CDIR&=~SDA//SDA脚输入
#define SDA_DAT()(I2CIN&SDA)//SDA输入数据
(三)I2C流程函数声明:
这里所谓的流程函数指,我们上文写到的一个步骤(Frame)里可能出现的基本操作, 包括起始(Start)操作、停止(Stop)操作、接收ACK信号、发送ACK信号、写一个字节的数据、接收一个字节的数据。
void I2C_Start(void);//起始操作
void I2C_Stop(void);//结束操作
void I2C_SendACK(ucharack);//发送ACK
uchar I2C_RecvACK(void);//接收ACK
void I2C_SendByte(uchardat);//写字节
uchar I2C_RecvByte(void);//收字节
在i2c.c中实现这几个基本操作的函数
a.起始操作:
Figure BDA0002200237880000161
b.停止操作:
Figure BDA0002200237880000162
c.发送ACK:
注意这里的ACK有两种,在Master读单字节时,收到数据后直接发送NACK信号,即将SDA置高,如果是读双字节,高8位收到后,Master先发送ACK信号,即将SDA置低, 收到低八位后再发送NACK信号将SDA置高,因此函数中需要加入一个参数ack,ack=0时 发送ACK,ack=1时发送NACK。
d.接收ACK:
Figure BDA0002200237880000172
e.发送字节
Figure BDA0002200237880000181
d.接收字节
Figure BDA0002200237880000182
Figure BDA0002200237880000191
步骤3在基本的流程函数基础上进一步定义完整的I2C读写操作:
主要包括单字节写,双字节写,单字节读,双字节读
void ByteWrite(ucharSlave_Address,uchar REG_Address,uchar Reg_data);//单 字节写
void WordWrite(ucharSlave_Address,uchar REG_Address,uchar REG_dataM,uchar REG_dataL);//双字节写
uchar ByteRead(uchar Slave_Address,ucharREG_Address);//单字节读
int WordRead(uchar Slave_Address,uchar REG_Address);//双字节读
DEVICE_ID的步骤明显是一个双字节读的过程,会写这个,其他操作应该是很简单的, 双字节读的程序如下所示:
Figure BDA0002200237880000192
Figure BDA0002200237880000202
步骤4“刷脸”函数及其他FDC2214的操作函数
在FDC2214.c和FDC2214.h中定义更高层次的操作函数,包括刷脸函数和其他操作函 数。
(一)刷脸函数:
刷脸函数FDC2214_Begin()可以直接调用上述的WordRead()函数,将I2C地址和寄存 器地址(0x7F)作为参数传入,就可以读到DEVICE_ID了,下述程序还兼顾了DEVICE_ID等 于0x3054的FDC2114和FDC2112。
Figure BDA0002200237880000201
I2C地址应该把0x2A先左移一位,下面是宏定义。
#define FDC2214_I2C_ADDR_0 (0x2A<<1)
#define FDC2214_DEVICE_ID 0x7F
(二)定义其他FDC2214操作函数,原型函数如下所示。
void FDC2214_Init(void);//初始化
ulong FDC2214_ReadData(uchar Slave_Address,ucharREG_AddressF,ucharREG_AddressS);//读数据
ulong FDC2214_ChannelRead(uchar channel);//通道读取
void FDC2214_ChannelInit(FDCStru_Channel*FDCchannel,ulongInteThreshold,ulong DThreshold,uchar Leak,uchar Channel);//通道初始化
char FDC2214_ObjectDetect(FDCStru_Channel*FDCchannel,uchar Leak,ucharChannel);//物体探测
在main.c的主循环while(1)中反复调用刷脸函数即可,可以加入一个延时,这样如 果通讯正常的话,拿逻辑分析仪看波形的时候,就可以每10ms观察到一个如说明书所示的双字节读取时序。小使用NI VirtualBench测试仪中的逻辑分析仪功能,观察时序,结 果如下所示。
while(1)
{
FDC2214_Begin();
Delay_ms(10);
}
时序没问题,程序会在测试仪的液晶屏上显示“通讯成功”的字样,如果时序有问题, 仔细核对时序,尤其是要观察Frame1中FDC2214有没有返回ACK信号,即在Master写完I2C地址后,释放SDA控制权后,FDC2214有没有将SDA拉低。
值得注意的是,按键模块采用独立式按键。此类键盘采用独立键盘扫描方式,电路设 计简单,编程相对容易,占用CPU时间较少,显示模块采用OLED显示屏,I2C通信设计, 该显示屏具有自发光,不需背光源、对比度高、厚度薄、视角广、刷新速度快、可用于挠 曲性面板、使用温度范围广、构造及制程较简单等特点,电源模块采用采用锂电池供电, 充电效率高,比较轻便,使用寿命时间长,同样容量的锂电池,有效使用的能量和续行里 程比蓄电池多。
值得说明的是,本实施例中涉及到的压力传感器57可以采用型号为HH8204的微型测 力传感器,其配套电源和控制开关也可由厂家提供,除此之外,本发明中涉及到电路和电 子元器件以及模块均为现有技术,本领域技术人员完全可以实现,无需赘言,本发明保护 的内容也不涉及对于内部结构和方法的改进。
本实施例的微孔板加样指示系统在使用时,通过传感模块用于对压力信号和手掌信号 进行采集,通过按键模块用于对信号数据计数和工作模式进行切换,通过控制模块用于对 采集的信号数据进行分析和处理,有利于降低加样出错率,提高实验效率,通过显示模块 用于对分析和处理后的信号数据进行显示,通过电源模块用于对电路进行供电,确保电路 正常运行。
实施例3:
作为本发明的第三种实施例,为了便于监测加样过程,提高加样的准确性,本发明人 设置定义成功加样模块,作为一种优选实施例,显示面板3内部还设有定义成功加样模块, 用于监测加样过程。
本实施例中,定义成功加样模块采用自回归模型对监测的数据信号进行处理计算。
进一步,底座1上表面设有铜板,铜板将置放槽20全部覆盖,便于后续监测加样过程,预防加样出错。
所述自回归模型的引入包括以下姿态:
姿态一:由单摆系统,设xt为第t次摆动过程中的摆幅,根据物理原理,第t次的摆幅xt由前一次的摆幅xt-1决定,即有xt=a1xt-1,考虑到空气振动的影响,假设
xt=a1xt-1t,t≥1
其中,随机干扰εt~N(0,σ2);
设初始时刻x0=1,现在取不同的a1和σ值进行实验,参数a1对序列的稳定性起到决定 性的作用,而噪声强度σ2决定了序列的波动程度,称模型(1)为一阶自回归模型,更一般地,可以考虑序列值xt可由前p个时刻的序列值及当前的噪声表出,即
Xt=a1Xt-1+a2Xt-2+…+apXt-pt
其中,aj为参数,{εt}为白噪声,为了显示序列值为随机变量,这里使用Xt而不是xt
姿态二:自回归模型的定义:
如果{εt}白噪声,服从N(0,σ2),ao,a1,...,ap(ap≠0)为实数,就称p阶差 分方程
Figure BDA0002200237880000221
是一个p阶自回归模型,简称AR(p)模型,称a=(a0,a1,…,ap)T是AR(p)模型 中的自回归系数,满足AR(p)模型的时间序列{Xt}称为AR(p)序列,当a0=0时,称为零均 值AR(p)序列,即
Figure BDA0002200237880000222
需要指出的是,对于a0≠0的情况,我们可以通过零均值化的手段把一般的AR(p)序 列变为零均值AR(p)序列;
姿态三:自回归模型序列的建模:
对于给定的时间序列{Xt},对其进行建模,具体包括以下步骤:
步骤①:对序列作白噪声检验,若经检验判定序列为白噪声,建模结束,否则转步骤 ②;
步骤②:对序列作平稳性检验,若经检验判定为非平稳,则进行序列的平稳化处理, 转步骤①,否则转步骤③;
步骤③:对模型进行识别,估计其参数,转步骤④;
步骤④:检验模型的适用性,若检验通过,则得到拟合模型并可对序列做预测,否则 转步骤③;
姿态四:自回归模型的判定:
对于观测到的时间序列,若通过白噪声检验确定为非白噪声,且经平稳性检验确定为 平稳后,根据相关系数和偏相关系数来识别模型,判断该问题是否适用自回归模型建模, 以及确定阶数p;
通过下面的代码,计算自相关系数(Autocorrelation Function,SAF)和偏自相关系数(Partial Autocorrelation Function,PACF)
from statsmodels.tsa.stattools import acf,pacf
#pacf 计算偏自相关系数
#acf 计算自相关系数
如果一个时间序列满足以下两个条件:
1、ACF具有拖尾性,即ACF(k)不会在k大于某个常数之后就恒等0;
2、PACF具有截尾性,即PACF(k)在k>p时变为0;
姿态五:自回归模型的参数估计,AR模型的参数估计采用最小二乘估计;
对于样本序列{xt},当j≥p+1时,记白噪声εj的估计为:
Figure BDA0002200237880000231
通常称
Figure BDA0002200237880000232
为残差,优化目标是使得残差平方和:
Figure BDA0002200237880000233
达到最小,通常称使上式达到最小的
Figure BDA0002200237880000241
为AR(p)模型中自回归系数a1, a2,……,ap的估计;
Figure BDA0002200237880000242
得到如下线性方程组
Y=Xa+ε
于是式(6)的目标函数可表示为:
S(a)=(Y-Xa)T(Y-Xa)=YTY-2YTXa+aTXTXa
上式对参数a求导并令其为0,可得
Figure BDA0002200237880000243
因此,参数a的最小二乘估计为:
Figure BDA0002200237880000244
此时,误差方差的最小二乘估计
Figure BDA0002200237880000245
姿态六:自回归模型的定阶
在对自回归模型识别时,采用以下两种常用的定阶准则;
1、FPE准则
设AR(p)为拟合模型,
Figure BDA0002200237880000246
是序列的各阶样本自协方差函数,其最终预 报误差可表示为:
Figure BDA0002200237880000247
在具体应用时,通常是分别建立从低阶到高阶的自回归模型,并计算出相应的FPE的 值,由此确定使FPE达到最小的p值;
2、贝叶斯信息准则
定义
Figure BDA0002200237880000251
使得BIC达到最小值的p即为该准则下的最优AR模型的阶数;
姿态七:自回归模型的检验
在模型拟合之后需要进行模型的检验,主要分为两部分
1、模型的有效性检验:检验拟合模型对序列中信息的提取是否充分;
2、参数的显著性检验:检验模型中的参数是否显著为0,从而判断模型是否可以进一 步简化;
模型的有效性检验为残差序列的白噪声检验,若残差序列是白噪声,则其延迟任意阶 的自相关系数为0。
参数的显著性检验,其原假设和备择假设分别为:
Figure BDA0002200237880000252
检验统计量为t统计量
在给定的显著水平α下,当检验统计量T大部分位于分点t1-α/2,或该统计量的P 值小于α时,则可以1-α的置信水平拒绝原假设,认为模型参数显著,反之,则不能显著 拒绝参数为0的假设,在实施过程中,为了方便加样,通过定义成功加样模块,若加样过 程中出错,可手动退回前一步。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员 应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优 选例,并不用来限制本发明,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变 化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附 的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种微孔板加样指示系统,包括底座(1),其特征在于:所述底座(1)上表面等间距设有若干指示灯(10),所述底座(1)上方设有置放盒(2),所述置放盒(2)上等间距开设有若干置放槽(20),所述指示灯(10)与所述置放槽(20)的数量一一对应,所述底座(1)的后侧设有置放板(4),所述置放板(4)上表面开设有枪槽(40),所述枪槽(40)内部嵌设有加样枪(5)。
2.根据权利要求1所述的微孔板加样指示系统,其特征在于:所述加样枪(5)包括枪筒(50),所述枪筒(50)侧壁靠近端部的位置设有弧形板(51),所述弧形板(51)与所述枪筒(50)为一体成型结构,所述枪筒(50)内安装有注射杆(52),所述注射杆(52)的端部设有活塞(53),所述活塞(53)与所述枪筒(50)的内壁活动连接,所述注射杆(52)外套设有弹簧(55),所述弹簧(55)的两端分别安装有第一固定环(54)和第二固定环(56),所述注射杆(52)侧壁顶端安装有压力传感器(57)。
3.根据权利要求2所述的微孔板加样指示系统,其特征在于:所述底座(1)内部安装有感应装置(11),所述置放盒(2)右侧壁靠近后侧的位置安装有显示面板(3)。
4.根据权利要求3所述的微孔板加样指示系统,其特征在于:所述显示面板(3)内部安装有控制系统,所述控制系统包括控制模块、按键模块、显示模块、传感模块和电源模块,
所述传感模块用于对压力信号和手掌信号进行采集;
所述按键模块用于对信号数据计数和工作模式进行切换;
所述控制模块用于对采集的信号数据进行分析和处理;
所述显示模块用于对分析和处理后的信号数据进行显示;
所述电源模块用于对电路进行供电,确保电路正常运行。
5.根据权利要求4所述的微孔板加样指示系统,其特征在于:所述传感模块采用FDC2214芯片设计。
6.根据权利要求5所述的微孔板加样指示系统,其特征在于:所述显示面板(3)内部还设有定义成功加样模块,用于监测加样过程,定义成功加样模块采用自回归模型对监测的数据信号进行处理计算。
7.根据权利要求6所述的微孔板加样指示系统,其特征在于:所述底座(1)上表面设有铜板,铜板将置放槽(20)全部覆盖,用于后续监测加样过程。
8.根据权利要求6所述的微孔板加样指示系统,其特征在于:所述自回归模型的引入包括以下姿态:
姿态一:由单摆系统,设xt为第t次摆动过程中的摆幅,根据物理原理,第t次的摆幅xt由前一次的摆幅xt-1决定,即有xt=a1xt-1,考虑到空气振动的影响,假设
xt=a1xt-1t,t≥1
其中,随机干扰εt~N(0,σ2);
设初始时刻x0=1,现在取不同的a1和σ值进行实验,参数a1对序列的稳定性起到决定性的作用,而噪声强度σ2决定了序列的波动程度,称模型(1)为一阶自回归模型,更一般地,可以考虑序列值xt可由前p个时刻的序列值及当前的噪声表出,即
Xt=a1Xt-1+a2Xt-2+…+apXt-pt
其中,aj为参数,{εt}为白噪声,为了显示序列值为随机变量,这里使用Xt而不是xt
姿态二:自回归模型的定义:
如果{εt}白噪声,服从N(0,σ2),a0,a1,...,ap(ap≠0)为实数,就称p阶差分方程
是一个p阶自回归模型,简称AR(p)模型,称a=(a0,a1,...,ap)T是AR(p)模型中的自回归系数,满足AR(p)模型的时间序列{Xt}称为AR(p)序列,当a0=0时,称为零均值AR(p)序列,即
Figure FDA0002200237870000022
需要指出的是,对于a0≠0的情况,我们可以通过零均值化的手段把一般的AR(p)序列变为零均值AR(p)序列;
姿态三:自回归模型序列的建模:
对于给定的时间序列{Xt},对其进行建模,具体包括以下步骤:
步骤①:对序列作白噪声检验,若经检验判定序列为白噪声,建模结束,否则转步骤②;
步骤②:对序列作平稳性检验,若经检验判定为非平稳,则进行序列的平稳化处理,转步骤①,否则转步骤③;
步骤③:对模型进行识别,估计其参数,转步骤④;
步骤④:检验模型的适用性,若检验通过,则得到拟合模型并可对序列做预测,否则转步骤③;
姿态四:自回归模型的判定:
对于观测到的时间序列,若通过白噪声检验确定为非白噪声,且经平稳性检验确定为平稳后,根据相关系数和偏相关系数来识别模型,判断该问题是否适用自回归模型建模,以及确定阶数p;
通过下面的代码,计算自相关系数(Autocorrelation Function,SAF)和偏自相关系数(Partial Autocorrelation Function,PACF)
from statsmodels.tsa.stattools import acf,pacf
#pacf计算偏自相关系数
#acf计算自相关系数
如果一个时间序列满足以下两个条件:
1、ACF具有拖尾性,即ACF(k)不会在k大于某个常数之后就恒等0;
2、PACF具有截尾性,即PACF(k)在k>p时变为0;
姿态五:自回归模型的参数估计,AR模型的参数估计采用最小二乘估计;
对于样本序列{xt},当j≥p+1时,记白噪声εj的估计为:
Figure FDA0002200237870000031
通常称
Figure FDA0002200237870000032
为残差,优化目标是使得残差平方和:
Figure FDA0002200237870000033
达到最小,通常称使上式达到最小的
Figure FDA0002200237870000034
为AR(p)模型中自回归系数a1,a2,……,ap的估计;
Figure FDA0002200237870000035
得到如下线性方程组
Y=Xa+ε
于是式(6)的目标函数可表示为:
S(a)=(Y-Xa)T(Y-Xa)=YTY-2YTXa+aTXTXa
上式对参数a求导并令其为0,可得
因此,参数a的最小二乘估计为:
Figure FDA0002200237870000042
此时,误差方差的最小二乘估计
Figure FDA0002200237870000043
姿态六:自回归模型的定阶
在对自回归模型识别时,采用以下两种常用的定阶准则;
1、FPE准则
设AR(p)为拟合模型,
Figure FDA0002200237870000044
是序列的各阶样本自协方差函数,其最终预报误差可表示为:
Figure FDA0002200237870000045
在具体应用时,通常是分别建立从低阶到高阶的自回归模型,并计算出相应的FPE的值,由此确定使FPE达到最小的p值;
2、贝叶斯信息准则
定义
Figure FDA0002200237870000046
使得BIC达到最小值的p即为该准则下的最优AR模型的阶数;
姿态七:自回归模型的检验
在模型拟合之后需要进行模型的检验,主要分为两部分
1、模型的有效性检验:检验拟合模型对序列中信息的提取是否充分;
2、参数的显著性检验:检验模型中的参数是否显著为0,从而判断拟合魔心是否可以进一步简化;
9.根据权利要求8所述的微孔板加样指示系统,其特征在于:模型的有效性检验为残差序列的白噪声检验,若残差序列是白噪声,则其延迟任意阶的自相关系数为0。
10.根据权利要求8所述的微孔板加样指示系统,其特征在于:参数的显著性检验,其原假设和备择假设分别为
Figure FDA0002200237870000051
检验统计量为t统计量
Figure FDA0002200237870000052
在给定的显著水平α下,当检验统计量T大部分位于分点t1-α/2,或该统计量的P值小于α时,则可以1-α的置信水平拒绝原假设,认为模型参数显著,反之,则不能显著拒绝参数为0的假设,在实施过程中,为了方便加样,通过定义成功加样模块,若加样过程中出错,可手动退回前一步。
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