一种兽医实验室样品追溯系统的制作方法

本发明属于实验室管理领域，具体涉及一种兽医实验室样品追溯系统。

背景技术：

1、兽医实验室是专门进行动物疾病诊断、研究和治疗的机构，宁夏动物疾病预防控制中心兽医实验室样品每年在13万份，其中病原学7万份，血清学5万份；这些样品主要来自春秋两季集中监测、重大动物疫病监测、动物疫病净化和无疫小区建设采样、国家固定监测采样、兽医实验室比对和日常监测；

2、每年监测样品种类、类别和任务繁多，存放杂乱；导致某些兽医实验室样品经常找不到，紧急情况下需要验证时候无法实验，间接影响工作进度。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种兽医实验室样品追溯系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种兽医实验室样品追溯系统，包括控制单元，以及与控制单元相连接的样品接收单元、样品储存单元、样品记录单元与样品追溯单元；

4、控制单元，用于系统的整体控制与数据的处理；

5、样品接收单元，用于对实验室的样品进行识别；

6、样品储存单元，用于对识别录入的样品进行分别储存；

7、样品追溯单元，用于对样品的每次取放、检测记录进行记录；

8、数据统计单元，用于统计样品的数据，并生成统计报表。

9、优选的，所述控制单元，包括控制模块、储存模块与通信模块；

10、控制模块，用于系统数据的数据与整体控制；

11、储存模块，用于储存样品信息数据与样品影像数据，形成数据库；

12、通信模块，用于与移动端设备进行数据互通。

13、优选的，所述样品接收单元，包括视觉识别模块、编号生成模块与分配模块；

14、视觉识别模块，用于对待接收的样品进行视觉识别检测；

15、编号生成模块，用于对检测完成后的样品生成唯一编号；

16、分配模块，用于对样品的储存位置进行分配。

17、优选的，所述样品储存单元，包括若干样品储存模块、指引模块与位置检测模块；

18、样品储存模块，用于样品的储存放置；

19、指引模块，用于在人员需要存取样品时，对人员进行引导；

20、位置检测模块，用于对样品的位置进行自检测，确保样品处于其储存位置。

21、优选的，所述样品追溯单元，包括人员信息录入模块、计时模块、样品状态更新模块与查询模块；

22、人员信息录入模块，用于对存取样品与检测样品的人员信息进行录入；

23、计时模块，用于对存取样品与检测样品时的当前时间进行记录；

24、样品状态更新模块，用于对同一样品在存取与检测后的状态进行更新，并保留之前状态；

25、查询模块，用于人员根据样品的唯一编号查询该样品的位置、过往信息与当前状态。

26、优选的，所述样品接收单元结合卷积神经网络与effi cientnet对样品进行识别，具体步骤如下：

27、s1、图像预处理：将数据识别模块识别到的样品图像调整为effi cientnet所需的分辨率，并进行归一化处理；

28、s2、特征提取：使用卷积层提取图像的低级特征；

29、s3、effi c ientnet处理：将提取的特征输入effi cientnet模型，eff i c ientnet通过复合缩放策略进行处理；

30、s4、分类和输出：利用eff i c i entnet的全连接层将处理后的特征映射到类别概率，进行最终分类；

31、s5、样品识别：计算当前样品与数据库中样品的相似度，确定样品类型。

32、优选的，所述s2步骤特征提取的计算公式如下：

33、

34、其中，i为输入图像，k为卷积核，o为输出特征图。

35、优选的，所述s3步骤eff i c i entnet处理的计算公式如下：

36、d＝αk，w＝βk，r＝γk

37、其中，α，β，γ为缩放系数，k为缩放因子，d为网络深度，w为网络宽度，r为输入分辨率。

38、优选的，所述s4步骤中分类和输出的计算公式如下：

39、y＝softmax(wx+b)

40、其中，w为权重矩阵，x为输入特征，b为偏置，y为输出概率。

41、优选的，所述s5步骤中样品之间相似度计算的具体步骤如下：

42、s5.1、特征匹配：将处理与分类的特征与数据库中已储存的样品特征进行匹配；

43、s5.2、样品类型识别：根据匹配结果计算样品与数据库中样品的相似度，确定是否为同一类型样品；

44、s5.3、具体样品识别：根据匹配结果计算样品与已储存样品的相似度，确定是否为同一样品。

45、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

46、(1)本发明通过位置储存模块可以对实验室的剩余储存位置、已储存位置、样品总数进行检测，通过分配模块可以得知不同样品的相应储存位置，结合储存模块可以得知样品的已检测数、未检测数、外观状态变化与往期样品检测结果信息，使得实验室留存样品井然有序，切实解决兽医实验室留存样品杂乱无章、存放位置困难等情况，提高兽医实验室监测效率。

47、(2)本发明通过卷积操作提取图像的低级特征，随后通过复合缩放策略优化网格结构，进一步处理提取的特征，提高模型的精度和效率，减少计算量，然后将处理后的特征映射到类别概率，实现高精度的样品识别和分类，通过结合卷积神经网络与efficientnet，可以显著提高视觉识别模块对样品识别的精度和速度，确保样品的高效管理和追踪。

48、(3)本发明通过利用余弦相似度计算样品与数据库中样品的相似度，可以精确判断样品的类型，从而将相同类型的样品分类在相邻位置，方便人员在取用检测时快速寻找样品位置，提高工作效率，随后利用余弦相似度计算样品与已储存样品的相似度，确定该样品是否为之前已储存样品，人员可以直接拿取储存模块中的样品，然后利用视觉识别模块进行识别查询，无需手动输入编号查询，提高查询速度，同时方便人员在不知道样品编号的情况下进行样品过往信息查询，方便人员使用。

1.一种兽医实验室样品追溯系统，其特征在于，包括控制单元，以及与控制单元相连接的样品接收单元、样品储存单元、样品记录单元与样品追溯单元；

2.根据权利要求1所述的一种兽医实验室样品追溯系统，其特征在于：所述控制单元，包括控制模块、储存模块与通信模块；

3.根据权利要求2所述的一种兽医实验室样品追溯系统，其特征在于：所述样品接收单元，包括视觉识别模块、编号生成模块与分配模块；

4.根据权利要求3所述的一种兽医实验室样品追溯系统，其特征在于：所述样品储存单元，包括若干样品储存模块、指引模块与位置检测模块；

5.根据权利要求4所述的一种兽医实验室样品追溯系统，其特征在于：所述样品追溯单元，包括人员信息录入模块、计时模块、样品状态更新模块与查询模块；

6.根据权利要求3所述的一种兽医实验室样品追溯系统，其特征在于：所述样品接收单元结合卷积神经网络与efficientnet对样品进行识别，具体步骤如下：

7.根据权利要求6所述的一种兽医实验室样品追溯系统，其特征在于：所述s2步骤特征提取的计算公式如下：

8.根据权利要求6所述的一种兽医实验室样品追溯系统，其特征在于：所述s3步骤efficientnet处理的计算公式如下：

9.根据权利要求6所述的一种兽医实验室样品追溯系统，其特征在于：所述s4步骤中分类和输出的计算公式如下：

10.根据权利要求6所述的一种兽医实验室样品追溯系统，其特征在于：所述s5步骤中样品之间相似度计算的具体步骤如下：