基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测方法及系统，属于微数字微流控芯片故障检测领域，为了解决现有技术的数字微流控芯片故障检测方法故障定位时间较长的缺点，而提出一种基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测方法，包括：获取测试液滴的起始位置和终点位置；构建禁忌表；构建至少一个粒子群，为每个粒子群构建与其对应的位置矩阵；确定粒子群算法中每个粒子的速度向量，直至所有相邻电极均被遍历；根据公式更新粒子的位置序列；计算每个粒子的位置向量的适应度，并分别确定每个种群当前最短路径以及全局最短路径；重复上述步骤，直至达到预定的迭代次数，输出全局最短路径。本发明专利技术适用于数字微流控芯片的故障检测。

Method and system for detecting digital microfluidic chip fault based on Improved Particle Swarm Optimization

The invention relates to an improved particle swarm optimization algorithm based on digital microfluidic chip fault detection method and system, which belongs to the micro digital microfluidic chip fault detection field, in order to solve the existing technology of digital microfluidic chip fault detection method for fault location time long shortcoming, proposed an improved particle swarm optimization algorithm based on Digital microfluidic chip fault detection method, including: obtaining the start position and end point position test drops; construction of at least one of the tabu list; particle swarm, for each position matrix particle swarm and its corresponding construction; determine the velocity vector of each particle in the particle swarm, until all adjacent electrodes are ergodic; according to the formula to update particle position sequence the fitness; position vector is calculated for each particle, and were identified in each population the shortest path and the global A short path; repeats the above steps until the desired iteration number is reached, and outputs the global shortest path. The invention is applicable to the fault detection of a digital microfluidic chip.

【技术实现步骤摘要】
基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测方法及系统
本专利技术涉及一种基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测方法及系统，属于微数字微流控芯片故障检测领域。
技术介绍
随着科技的发展，自动测试领域已从对模拟电路或数字电路的测试扩展到对微机电系统MEMS(Micro-ElectromechanicalSystems)的测试。微流控芯片又称作片上实验室(Lab-on-a-chip),可以在一块几平方厘米的芯片上完成生物实验室及常规化学检验的各种功能。具有小型化、高敏感度、低成本、集成化等特点。第一代微流控生物芯片具有永久刻蚀的微阀、微泵和微流道，至于具体操作都是基于连续的流体流动。微流体技术和制造工艺的发展推动了数字微流控芯片的产生，数字微流控芯片在二维微流控阵列上操纵离散的液滴，具有可大幅扩展的系统架构。数字微流控芯片与连续流体控制相比，强调将液体分散化为微量的液滴来操作，单独控制每个液滴，且能耗很低，特别适用于需要高性能并且操作较复杂的生化分析。与传统模式的生化分析仪相比，数字微流控芯片具有可重复使用、尺寸小、自动化程度高、集成度高等优势。有能力精确驱动微量液体(低至微升甚至纳升级别的液体)，在芯片上完成流体的运输、存储、分离和混合等操作，以低成本完成超灵敏的生化检测，可以显著的减少测试时间及实验室空间，由于减少了人为操作过程，增加了结果的稳定性和准确性。因此在临床诊断、生物医疗、健康检查、药物诊断、空气质量的检测等方面都有广泛的应用前景，具有重要的意义。随着数字微流控芯片的发展，为了满足越来越复杂的生化分析实验系统的要求，数字微流控芯片的规模及芯片密度迅速扩大，这样在使用过程中十分容易出现各种物理故障及生产故障，这样的故障对微流控系统而言更具有危险性，也更容易出现破坏性的故障。同时，数字微流控生物芯片常用在生物检测、临床诊断、药物研制等安全关键领域，其可靠性成为制作和设计的重要标准。为保证芯片系统的可靠性，需要进行有效并且全面的故障检测。芯片的有效性测试不仅仅存在于芯片生产完成后，进行生化检测之前，甚至在实验进行过程中都需要不断的进行测试，以保证稳定性。故障检测完成后，为了实现实验液滴行走路线的重新配置，还需要对芯片阵列进行准确的故障定位。如何对测试液滴的测试路径进行规划是节约芯片测试时间、提高芯片测试效率的核心问题。数字微流控芯片的测试方法是使实测试滴遍历芯片的电极单元，因此实验液滴走过路径的长短直接影响测试时间的长短。为了不影响实验液滴的正常工作，数字微流控芯片阵列故障检测属于资源限制下的路径优化问题，属于NP难问题。因此，需要一种新的数字微流控芯片的故障检测方法，使得在保证故障覆盖率的前提下，最大程度的缩短故障定位时间，提高故障检测效率，节约检测成本，保障数字微流控芯片的安全性。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术的数字微流控芯片故障检测方法故障定位时间较长的缺点，而提出一种新的基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测及定位方法。基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取测试液滴的起始位置和终点位置；所述测试液滴用于在数字微流控芯片的相邻电极阵列间移动以判断所述相邻电极阵列间是否存在故障；每两个相邻电极阵列间的边被赋予了互不相同的编号；步骤二：构建禁忌表，所述禁忌表用于存放液滴在当前位置不能访问的边以及已经访问过的边；步骤三：构建至少一个粒子群，为每个粒子群构建与其对应的位置矩阵，所述位置矩阵的行数表示粒子群算法中的粒子总数；所述位置矩阵的列数表示相邻电极阵列间形成边的总数；所述位置矩阵中的元素表示特定的粒子在特定电极阵列处的速度向量；所述速度向量为下一时刻每个粒子所在的边的序号；步骤四：确定粒子群算法中每个粒子的速度向量Speed，直至所有边均被遍历；所述速度向量Speed具体通过如下方式的随机一种确定：A、选择随机的一个允许选择的边Speed1；B、选择离当前位置距离最近的一条边Speed2；C、选择上一次迭代得到的最短路径序列中与当前时刻的位置相邻的边Speed3；步骤五：根据公式更新粒子的位置序列，其中Xt＝(1,x1,x2,...,xt,0,...)，xt为第t时刻粒子的位置，Vt＝(0,0,0,...,xt+1,0,...)，xt+1＝Speed；步骤六：计算每个粒子的位置向量的适应度，并分别确定每个当前最短路径Pbesti以及全局最短路径Gbest；所述适应度用于表示生成的边的有序序列所对应的路径的长度；步骤七：重复迭代步骤三至步骤六，直至达到预定的迭代次数，输出全局最短路径Gbest。本专利技术的有益效果为：使用粒子群算法，在保证故障覆盖率的前提上最大程度的缩短故障定位时间，提高故障检测效率，节约检测成本，保障数字微流控芯片的安全性。同时，本专利技术将PSO算法和贪婪算法的思想融合，使改进粒子群算法可以解决基本粒子群求解路径优化问题时面临的困难，并且有更高的效率。对基本PSO算法中粒子的位置、速度以及操作进行了重新定义，使粒子群算法更适合于求解最短路径优化问题，更好的完成数字微流控芯片的在线故障检测。同时，本专利技术提出利用红外发光管和红外接收管进行故障定位的方法，能有效的发现故障点，便于后续的实验液滴路径重构问题。附图说明图1为本专利技术的基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测方法的流程图；图2(a)为数字微流控芯片无故障单元时的测试结果；图2(b)为数字微流控芯片有故障单元时的测试结果；图3(a)为一个实施例中数字微流控芯片的液滴从起始点开始移动的示意图；其中两个电极的相连表示短路；箭头表示移动方向；图3(b)为图3(a)的液滴移动到短路位置的示意图；图4(a)为另一个实施例中数字微流控芯片的液滴从起始点开始移动的示意图；其中两个电极的相连表示短路；箭头表示移动方向；图4(b)为图4(a)的液滴由于偏离移动方向而经过故障电极的情况；图4(c)为图4(b)的液滴未停留在故障电极而是移动到下一电极的情况；图5为将微流控芯片模型转换为图的示意图。具体实施方式本专利技术涉及到的基本原理如下：数字微流控芯片驱动微流体的方式为介电润湿驱动。通过电极阵列对液滴施加电场以改变其表面张力，在疏水聚合物表面利用的液固表面张力改变来驱动液滴。为了使液滴移动，驱动电压加在相邻的电极单元上，利用介电润湿原理，使得液滴的表面上积累电量，从而在液滴表面生成覆盖相邻电极的表面张力梯度，当该张力大于上下表面与液滴之间的阻力时，便可以完成液滴移动的驱动，这是控制液滴移动的最基本方法。通过在相应的电极阵列上施加电压序列，就能够实现在芯片上实现生化检测中基本操作，如：液滴分配，运输，存储，混合和分离等。数字微流控芯片故障类型分为两种：参数性故障和永久性故障。参数性故障主要在制作过程中产生，如尺寸参数误差引起，当电极阵列不水平，两层表面之间不平行或电极厚度不均匀时，数字液滴的驱动将受到影响，该类故障对实验结果的影响表现为产生较大偏差，使芯片的性能受到严重影响。永久性故障由芯片电极单元之间的断路和短路造成，这些故障可能来源于制作过程中，或者是由控制电压不合适导致的电极退化引起。永久性故障会导致液滴停留在故障单元，不能依照设计路线行进，无法完成实验移动到废液池，导致生化本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取测试液滴的起始位置和终点位置；所述测试液滴用于在数字微流控芯片的相邻电极阵列间移动以判断所述相邻电极阵列间是否存在故障；每两个相邻电极阵列间的边被赋予了互不相同的编号；步骤二：构建禁忌表，所述禁忌表用于存放液滴在当前位置不能访问的边以及已经访问过的边；步骤三：构建至少一个粒子群，为每个粒子群构建与其对应的位置矩阵，所述位置矩阵的行数表示粒子群算法中的粒子总数；所述位置矩阵的列数表示相邻电极阵列间形成边的总数；所述位置矩阵中的元素表示特定的粒子在特定电极阵列处的速度向量；所述速度向量为下一时刻每个粒子所在的边的序号；步骤四：确定粒子群算法中每个粒子的速度向量Speed，直至所有边均被遍历；所述速度向量Speed具体通过如下方式的随机一种确定：A、选择随机的一个允许选择的边Speed

【技术特征摘要】
1.一种基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取测试液滴的起始位置和终点位置；所述测试液滴用于在数字微流控芯片的相邻电极阵列间移动以判断所述相邻电极阵列间是否存在故障；每两个相邻电极阵列间的边被赋予了互不相同的编号；步骤二：构建禁忌表，所述禁忌表用于存放液滴在当前位置不能访问的边以及已经访问过的边；步骤三：构建至少一个粒子群，为每个粒子群构建与其对应的位置矩阵，所述位置矩阵的行数表示粒子群算法中的粒子总数；所述位置矩阵的列数表示相邻电极阵列间形成边的总数；所述位置矩阵中的元素表示特定的粒子在特定电极阵列处的速度向量；所述速度向量为下一时刻每个粒子所在的边的序号；步骤四：确定粒子群算法中每个粒子的速度向量Speed，直至所有边均被遍历；所述速度向量Speed具体通过如下方式的随机一种确定：A、选择随机的一个允许选择的边Speed1作为速度向量Speed；B、选择离当前位置距离最近的一条边Speed2作为速度向量Speed；C、选择上一次迭代得到的最短路径序列中与当前时刻的位置相邻的边Speed3作为速度向量Speed；步骤五：根据公式更新粒子的位置序列，其中Xt＝(1,x1,x2,...,xt,0,...)，xt为第t时刻粒子的位置，Vt＝(0,0,0,...,xt+1,0,...)，xt+1＝Speed；步骤六：计算每个粒子的位置向量的适应度，并分别确定每个粒子群当前最短路径Pbesti以及全局最短路径Gbest；所述适应度用于表示生成的边的有序序列所对应的路径的长度；步骤七：重复迭代步骤三至步骤六，直至达到预定的迭代次数，输出全局最短路径Gbest。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤四中，所述速度向量Speed具体通过方式A确定的比率为20％，通过方式B确定的比率为50％，通过方式...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑文斌，尹洪涛，付平，王安琪，于鸿杰，石金龙，杨哲，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23