基于粒子群算法的数字微流控芯片在线测试路径优化

发布时间：2018-01-06 09:00

本文关键词：基于粒子群算法的数字微流控芯片在线测试路径优化　出处：《电子测量与仪器学报》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：数字微流控生物芯片的稳定性和安全性在生化实验中具有很高的要求,为保证实验结果的准确,需要对芯片进行检测。通过分析芯片结构、实验液滴的路径,提出一种基于粒子群算法的针对数字微流控芯片灾难性故障在线测试路径优化方案。通过自适应调整算法惯性权值,设置算法的收敛速度因子和解的聚集程度因子,将收敛速度和局部解聚集程度可视化改进算法。增加液滴移动序列的交换机制,在芯片的约束条件下规划测试液滴的移动路径,从而缩短测试路径长度。仿真实验选择15×15阵列模型、7×11阵列模型、7×7阵列模型进行仿真实验,结果表明,该方案完成了对芯片的测试,提高了算法收敛速度,并有效缩短了测试路径,提高测试效率。
[Abstract]:The stability and safety of the digital microfluidic biochip have high requirements in biochemical experiments. In order to ensure the accuracy of the experimental results, the chip needs to be detected. By analyzing the chip structure, the path of the experimental droplet is analyzed. Based on particle swarm optimization (PSO), an online path optimization scheme for catastrophic fault testing of digital microfluidic chips is proposed. The inertia weight of the algorithm is adjusted adaptively. The convergence rate factor and the aggregation degree factor of the algorithm are set to improve the visualization of convergence rate and local deaggregation degree to increase the exchange mechanism of droplet moving sequence. In order to shorten the length of the test path, a 15 脳 15 array model and 7 脳 11 array model are selected in the simulation experiment. The simulation results of 7 脳 7 array model show that the proposed scheme completes the chip testing, improves the convergence speed of the algorithm, shortens the test path and improves the test efficiency.
【作者单位】：桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;广西自动检测技术与仪器重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61671164,61540014) 广西自然科学基金(2014GXNSFAA118398)资助项目
【分类号】：TN492;TP18
【正文快照】： 0引言数字微流控生物芯片,又称为片上实验室(lab-on-a-chip)[1],主要应用在生物化学领域以及对可靠性要求非常严格的医学领域,对芯片的在线测试是保证实验正确的重要途径。文献[1]提出利用数字逻辑与门,在液滴路径的终点添加检测电路,检测输出波形,从而辨别芯片中是否有故障。

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