CN117664046A - 一种Tip头圆跳动的检测算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种Tip头圆跳动的检测算法，所述检测算法包括：该算法包括四个部分：数据采集、数据处理、特征计算、结果输出，算法满足在采用Tip头移液时的对于数据异常波动时效性和准确性的要求，通过传感器组采集在Tip头吸取或排放液体时发生圆跳动时的各项参数，对持续采集到的Tip头移液时过程中的参数预处理后进行计算，再通过联立移液开始时的监测点参数与移液过程中的参数生成相似度系数，将相似度系数与相似度阈值进行比较，基于比较的结果，判断是否发出异常信号，对异常的Tip头进行处理，不仅降低了计算量，使其能够适应于大数据流，对实时数据流中的异常波动进行及时的检测和识别。
Description
技术领域
本发明涉及Tip头圆跳动检测技术领域，具体涉及一种Tip头圆跳动的检测算法。
背景技术
Tip头通常是应用于液体移液的小型塑料嘴头或尖端，用于连接移液器以精确地分配和移动液体。这些Tip头在实验室中广泛用于生物化学、分子生物学、细胞生物学和化学分析等领域。Tip头用于液体移液，即将液体从一个容器转移到另一个容器，以进行分析、实验或其他操作。Tip头通常有不同的尺寸，以适应不同的液体体积需求，Tip头通常由聚丙烯或其他塑料材料制成，这些材料不会对样本产生干扰，大多数Tip头是一次性使用的，以减少交叉污染的风险并确保实验的准确性。
Tip头圆跳动是指Tip头绕基准轴线回转一周时，由位置固定的指示器在给定方向上测得的最大与最小读数之差。圆跳动公差是Tip头在某一固定参考点绕基准轴线旋转一周时，指示器值所允许的最大变动量。圆跳动公差适用于被测要素任一不用的测量位置。
现有技术存在以下不足之处：
采用Tip头移液时，首先需要通过额外加装在仪器上的刺破和使封口打开的外部机构将封口开启然后才能进行移液，然而，当液体表面张力不均匀时，液体在吸取或排放时可能会出现圆跳动，这可能会导致体积测量不准确，同时对于小液量加样来说，选用的Tip头由于端部直径小，壁厚较薄，所以进液口处较软，如果直接穿刺密封膜，容易造成端部弯折产生变形，Tip头形状的变化可能会影响液体的准确传递。
发明内容
本发明的目的是提供一种Tip头圆跳动的检测算法，以解决背景技术中不足。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种Tip头圆跳动的检测算法，所述检测算法包括数据采集，数据处理，特征计算，结果输出；
数据采集：通过传感器组采集在Tip头吸取和排放液体时发生圆跳动时的各项参数；
数据处理：对持续采集到的Tip头移液过程中的参数预处理后进行计算；
特征计算：对Tip头移液过程中的吸液速度标准差、圆跳动公差、Tip头变形程度分别进行计算；
结果输出：通过联立移液开始时的监测点参数与移液过程中的实时监测点参数生成相似度系数，将相似度系数与相似度阈值进行比较，基于比较的结果，判断是否发出异常信号，对异常的Tip头进行处理。
在一个优选的实施方式中，通过传感器组采集在Tip头吸取和排放液体时发生圆跳动时的各项参数：
各项参数包括使用Tip头移液时吸液的速度、Tip头发生圆跳动时的最大变动量以及Tip头在使用时发生的变形程度。
在一个优选的实施方式中，对Tip头移液过程中的吸液速度标准差、圆跳动公差、Tip头变形程度分别进行计算；
计算移液管进行吸液时的吸液速度标记为xyi，i为使用移液管Tip头吸液的次数，i＝{1,2,3,...n}，n为正整数，将计算得到的移液管进行吸液时的吸液速度建立数据集，并计算数据集的均值和标准差，计算使用移液管Tip头吸液吸液速度的平均值，计算表达式为：式中，xyj为平均吸液速度，对数据集中的每个数据点进行标准化处理，标准差的计算表达式为：/>式中，bzc为吸液速度标准差，Xi是第i个数据点的值；
计算Tip头圆跳动公差，设置Tip头圆跳动变动量公差的标准范围为：TDmin～TDmax采集实时的Tip头圆跳动变动量记为TDi，当TDi<TDmin时，此时的Tip头圆跳动公差为：ytl＝|TDi-TDmin|；当TDi>TDmax时，此时的Tip头圆跳动公差为：ytl＝|TDi-TDmax|，式中，ytl为Tip头圆跳动公差；
计算Tip头的变形程度，Tip头在使用时发生的变形程度计算表达式为：weL＝|G-G0|/G，式中，weL为Tip头变形程度，G为Tip头穿刺密封膜变形程度，G0为Tip头本身变形程度。
在一个优选的实施方式中，通过联立移液开始时的监测点参数与移液过程中的实时监测点参数生成相似度系数；
在每个使用Tip头进行移液时的监测点安装一个传感器，将每个监测点的Tip头使用数据表示为特征向量，其中每个维度代表一个Tip头使用参数或特征；
对每个维度的Tip头使用数据进行标准归一化处理；
选择移液开始时的监测点作为参考点，将其他监测点与该参考点进行比较；
对于每个待比较的监测点，使用余弦相似度来衡量其与参考点之间的相似度系数。
在一个优选的实施方式中，将相似度系数与相似度阈值进行比较，基于比较的结果，判断是否发出异常信号；
将相似度系数与相似度阈值进行比较；若相似度系数>相似度阈值，此时不生成预警信号；若相似度系数≦相似度阈值，此时生成预警信号
在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
1、本发明通过传感器组采集在Tip头吸取和排放液体时发生圆跳动时的各项参数；对持续采集到的Tip头移液过程中的参数预处理后进行计算；对Tip头移液过程中的吸液速度标准差、圆跳动公差、Tip头变形程度分别进行计算，对多项数据的计算结果进行分析，将移液过程中可能导致Tip头发生圆跳动的数据进行计算，能够更加准确的分析导致Tip头出现圆跳动的主要原因。
2、本发明通过联立移液开始时的监测点参数与移液过程中的实时监测点参数生成相似度系数，将相似度系数与相似度阈值进行比较，基于比较的结果，判断是否发出异常信号，对异常的Tip头进行处理。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一种Tip头圆跳动的检测算法流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。
实施例1
请参阅图1所示，本实施例所述一种Tip头圆跳动的检测算法，所述检测算法包括以下内容：
本申请中所述一种Tip头圆跳动的检测算法，该算法包括四个部分：数据采集；数据处理；特征计算；结果输出。算法满足在采用Tip头移液时的对于数据异常波动时效性和准确性的要求。通过传感器组采集在Tip头吸取或排放液体时发生圆跳动时的各项参数，对持续采集到的Tip头移液时过程中的参数预处理后进行计算，再通过联立移液开始时的监测点参数与移液过程中的参数生成相似度系数，将相似度系数与相似度阈值进行比较，基于比较的结果，判断是否发出异常信号，对异常的Tip头进行处理，不仅降低了计算量，使其能够适应于大数据流，对实时数据流中的异常波动进行及时的检测和识别。
步骤S1避免圆跳动：使用缓慢的吸取和排放速度，以减小液体表面张力引起的圆跳动，慢慢吸取和排放可以减少液体的不稳定性，具体步骤为；
步骤S1.1缓慢的吸取和排放速度：
使用缓慢的吸取和排放速度可以降低液体表面张力引起的圆跳动的可能性，快速吸取或排放液体会增加液体的动能，导致液面的波动；
步骤S1.2移液方法：
在移液时，轻轻触碰液体表面可以减小液体波动，使其更加平稳，确保触碰动作轻柔，以避免液体的溅出；
步骤S2避免Tip头变形：选择适用于所需体积范围的Tip头，避免选择太细或太软的Tip头，以减少变形的风险，在穿刺密封膜时，避免施加过大的力，确保穿刺过程中Tip头保持水平，以减少变形的可能性，具体步骤为；
步骤S2.1挑选合适的Tip头：选择适用于所需体积范围的Tip头，如果需要处理小液量，选择小口径的Tip头更适合，小口径的Tip头通常更坚固，避免选择太细或太软的Tip头，以防变形；
步骤S2.2在穿刺密封膜或其他液体容器时，避免施加过大的力，过度施加力量可能会导致Tip头的变形或弯折，确保穿刺过程中Tip头保持水平，以减少变形的可能性。
步骤S2.3避免重复使用Tip头：Tip头通常是一次性使用的，在使用前，同时需要定期检查Tip头是否有明显的损坏或变形。
Tip头圆跳动是指Tip头绕基准轴线回转一周时，由位置固定的指示器在给定方向上测得的最大与最小读数之差。圆跳动公差是Tip头在某一固定参考点绕基准轴线旋转一周时，指示器值所允许的最大变动量。圆跳动公差适用于Tip头圆跳动任一不用的测量位置。
将每个移液管Tip头进行移液时采集到的数据分别建立数据集，计算移液管进行吸液时的吸液速度标记为xyi，i为使用移液管Tip头吸液的次数，i＝{1,2,3,...n}，n为正整数，将计算得到的移液管进行吸液时的吸液速度建立数据集，并计算数据集的均值和标准差，吸液速度均值表示数据集的中心位置，标准差度量数据点相对均值的离散程度，计算使用移液管Tip头吸液吸液速度的平均值，计算表达式为：式中，xyj为平均吸液速度，对数据集中的每个数据点进行标准化处理，标准差的计算表达式为：式中，bzc为吸液速度标准差，Xi是第i个数据点的值；
计算Tip头圆跳动公差，圆跳动公差是Tip头在某一固定参考点绕基准轴线旋转一周时，指示器值所允许的最大变动量，设置Tip头圆跳动变动量公差的标准范围为：TDmin～TDmax采集实时的Tip头圆跳动变动量记为TDi，当TDi<TDmin时，此时的Tip头圆跳动公差为：ytl＝|TDi-TDmin|；当TDi>TDmax时，此时的Tip头圆跳动公差为：ytl＝|TDi-TDmax|，式中，ytl为Tip头圆跳动公差，Tip头圆跳动公差越大，液体表面张力越大，易发生Tip头圆跳动的情况；
计算Tip头的变形程度，Tip头穿刺密封膜或其他液体容器时，如果施加过大的力，过度施加力量可能会导致Tip头的变形或弯折，表达式为：weL＝|G-G0|/G，式中，weL为Tip头变形程度，G为Tip头穿刺密封膜变形程度，G0为Tip头本身变形程度，Tip头本身变形程度为在运输、储藏的过程中受到外力而产生变形，当Tip头的变形程度逐渐增大，可能会导致液体流动速度减慢甚至堵塞。
在每个使用Tip头进行移液时的监测点安装一个传感器，将每个监测点的Tip头使用数据表示为特征向量，其中每个维度代表一个Tip头使用参数或特征，例如，将Tip头使用时的Tip头圆跳动变动量、Tip头的变形程度以及吸液速度标准差等参数作为不同的维度；
对每个维度的Tip头使用数据进行标准归一化处理；
选择移液开始时的监测点作为参考点，将其他监测点与该参考点进行比较；
对于每个待比较的监测点，使用余弦相似度来衡量其与参考点之间的相似度，计算表达式为：式中，YC(Zi,Yi)为参考点Z和监测点Y的相似度系数，Zi和Yi分别是参考点Z和监测点Y在第i个特征维度上的值，N是特征维度的总数；
对于待比较的两个监测点，将相似度系数YC(Zi,Yi)与相似度阈值xsm进行比较；若相似度系数YC(Zi,Yi)>相似度阈值xsm，表示监测点数据与参考点数据之间相似度较高，则说明该监测点在进行移液时发生Tip头圆跳动的可能性较低，此时不生成预警信号；若相似度系数YC(Zi,Yi)≦相似度阈值xsm，表示监测点数据与参考点数据之间相似度较低，则说明该监测点在进行移液时发生Tip头圆跳动的可能性较高，此时生成预警信号，工作人员在收到预警信号后，及时对该监测点的Tip头进行更换处理。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A,B可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。
本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。
应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (5)
1.一种Tip头圆跳动的检测算法，其特征在于：所述检测算法包括数据采集，数据处理，特征计算，结果输出；
数据采集：通过传感器组采集在Tip头吸取和排放液体时发生圆跳动时的各项参数；
数据处理：对持续采集到的Tip头移液过程中的参数预处理后进行计算；
特征计算：对Tip头移液过程中的吸液速度标准差、圆跳动公差、Tip头变形程度分别进行计算；
结果输出：通过联立移液开始时的监测点参数与移液过程中的实时监测点参数生成相似度系数，将相似度系数与相似度阈值进行比较，基于比较的结果，判断是否发出异常信号，对异常的Tip头进行处理。
2.根据权利要求1所述的一种Tip头圆跳动的检测算法，其特征在于：通过传感器组采集在Tip头吸取和排放液体时发生圆跳动时的各项参数：
各项参数包括使用Tip头移液时吸液的速度、Tip头发生圆跳动时的最大变动量以及Tip头在使用时发生的变形程度。
3.根据权利要求2所述的一种Tip头圆跳动的检测算法，其特征在于：对Tip头移液过程中的吸液速度标准差、圆跳动公差、Tip头变形程度分别进行计算；
计算移液管进行吸液时的吸液速度标记为xyi，i为使用移液管Tip头吸液的次数，i＝{1,2,3,...n}，n为正整数，将计算得到的移液管进行吸液时的吸液速度建立数据集，并计算数据集的均值和标准差，计算使用移液管Tip头吸液速度的平均值，计算表达式为：式中，xyj为平均吸液速度，对数据集中的每个数据点进行标准化处理，标准差的计算表达式为：/> 式中，bzc为吸液速度标准差，Xi是第i个数据点的值；
计算Tip头圆跳动公差，设置Tip头圆跳动变动量公差的标准范围为：TDmin～TDmax采集实时的Tip头圆跳动变动量记为TDi，当TDi<TDmin时，此时的Tip头圆跳动公差为：ytl＝|TDi-TDmin|；当TDi>TDmax时，此时的Tip头圆跳动公差为：ytl＝|TDi-TDmax|，式中，ytl为Tip头圆跳动公差；
计算Tip头的变形程度，Tip头在使用时发生的变形程度计算表达式为：weL＝|G-G0|/G，式中，weL为Tip头变形程度，G为Tip头穿刺密封膜变形程度，G0为Tip头本身变形程度。
4.根据权利要求3所述的一种Tip头圆跳动的检测算法，其特征在于：通过联立移液开始时的监测点参数与移液过程中的实时监测点参数生成相似度系数；
在每个使用Tip头进行移液时的监测点安装一个传感器，将每个监测点的Tip头使用数据表示为特征向量，其中每个维度代表一个Tip头使用参数或特征；
对每个维度的Tip头使用数据进行标准归一化处理；
选择移液开始时的监测点作为参考点，将其他监测点与该参考点进行比较；
对于每个待比较的监测点，使用余弦相似度来衡量其与参考点之间的相似度系数。
5.根据权利要求4所述的一种Tip头圆跳动的检测算法，其特征在于：将相似度系数与相似度阈值进行比较，基于比较的结果，判断是否发出异常信号；
将相似度系数与相似度阈值进行比较；若相似度系数>相似度阈值，此时不生成预警信号；若相似度系数≦相似度阈值，此时生成预警信号。
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