数据处理方法、装置和流水线系统与流程

1.本发明涉及医疗器械技术领域，尤其是涉及一种数据处理方法、装置和流水线系统。


背景技术：

2.现有的流水线系统中，样本位于起始位置时，需要通过抓取装置将样本架抓取后放置在流水线系统的导轨中，通过导轨将样本架运输到指定的分析设备处以进行待测样本的指定项目的测试和分析，为降低操作人员的劳动强度，抓取装置一般设置为自动化处理，只有出现故障或报警信息后操作人员才会来到抓取装置处进行异常情况的处理。
3.异常情况一般分为需要立即处理的和需要稍后处理的，需要立即处理的一般归类到严重故障类，如在抓取的过程中样本架掉落、抓手等的机械结构出现了损坏等，有必要时还需要专业的维修人员进行处理。需要稍后处理的一般归类到轻微故障类，因是偶然发生的，造成的后果也不严重或设备可自行提供备用方案，所以通常由维修人员定期集中处理，如在抓取的过程中出现夹空的现象，在样本架运输的路径中偶然出现障碍物，在运输过程中样本架出现轻微松动等。然而，轻微的故障长期累积是有可能发展为严重故障的，如多次的重复的轻微松动，有可能发展为样本架的掉落，这是非常不期望出现的。
4.然而，现有的流水线系统只能识别是否出现故障，如果出现故障则统一进行报警，并不能准确地对故障进行分类，即，不能分析故障的原因，也不能识别故障是严重故障还是轻微故障。因此，操作人员发现流水线系统报警后，需要最快速度检查故障的原因，即使发生了轻微故障操作人员也必须立即处理，导致操作人员的劳动强度很高，流水线系统的智能化程度较低。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种数据处理方法、装置和流水线系统，以降低操作人员的劳动强度，提高流水线系统的智能化程度。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，应用于流水线系统的控制单元，流水线系统通过抓取装置抓取样本架，抓取装置包括驱动电机；控制单元包括数据处理模型，数据处理模型包括多个驱动电机的表征数据与抓取装置的事件的对应关系；方法包括：控制抓取装置执行抓取样本架的操作，并基于预设的时间间隔记录驱动电机的目标表征数据；将目标表征数据输入数据处理模型中，确定目标表征数据对应的事件。上述的驱动电机可为步进电机，表征数据可为电流或电压数据，如此可通过直接测量步进电机的电流或电压值而获得上述表征数据。
7.在本发明较佳的实施例中，上述控制抓取装置执行抓取样本架的操作，并基于预设的时间间隔记录驱动电机的目标表征数据的步骤，包括：将抓取装置初始化，使抓取装置回到预设的初始位置并控制抓取装置处于张开状态；控制驱动电机带动抓取装置执行抓取样本架的操作，并基于预设的时间间隔记录驱动电机的目标表征数据；判断目标表征数据
是否超过预设的第一阈值；如果是，获取表征抓取样本架成功的夹住信息和抓取装置执行操作所走的步数；如果否，获取表征抓取样本架失败的夹空信息和步数。
8.在本发明较佳的实施例中，上述数据处理模型包括多条关系曲线，关系曲线表征驱动电机的表征数据与抓取装置的事件的对应关系；上述将目标表征数据输入数据处理模型中，确定目标表征数据对应的事件的步骤，包括：确定目标关系曲线；目标关系曲线表征目标表征数据和记录目标表征数据的时间的对应关系；确定目标关系曲线与数据处理模型包括的关系曲线之间的相似度；基于相似度确定指定关系曲线；将指定关系曲线对应的事件作为目标表征数据对应的事件。
9.在本发明较佳的实施例中，上述方法还包括：控制抓取装置在发生各个抓取装置的事件的条件下执行抓取样本架的操作；基于预设的第二时间间隔记录驱动电机的第二表征数据；确定第二表征数据和记录第二表征数据的时间的第二关系曲线；将第二关系曲线存储在数据处理模型中。
10.在本发明较佳的实施例中，上述确定目标表征数据对应的事件的步骤之后，方法还包括：确定目标表征数据对应的事件对应的抓取装置的故障类型；如果故障类型为严重故障，发送对应的严重故障对应的报警信号；如果故障类型为轻微故障，记录对应的轻微故障。
11.在本发明较佳的实施例中，上述发送对应的严重故障对应的报警信号的步骤之后，方法还包括：显示对应的严重故障的故障原因和排除对应的严重故障的方法。
12.在本发明较佳的实施例中，上述记录对应的轻微故障的步骤之后，方法还包括：统计对应的轻微故障的发生频率；如果发生频率达到了预设的第二阈值，发送报警信号。
13.在本发明较佳的实施例中，上述确定目标关系曲线与数据处理模型包括的关系曲线之间的相似度的步骤之后，方法还包括：如果相似度均小于预设的第三阈值，发送报警信号。
14.在本发明较佳的实施例中，上述抓取装置的事件至少包括以下之一：抓取装置夹空、抓取装置抓取正常、样本架掉落、抓取装置的机械结果损坏、抓取装置松动后再次抓住样本架、抓取装置运送样本架时碰到障碍物又绕过、抓取装置抓取到异物。
15.在本发明较佳的实施例中，上述目标表征数据对应的事件至少包括一个抓取装置的事件。
16.第二方面，本发明实施例还提供一种数据处理装置，应用于流水线系统的控制单元，流水线系统通过抓取装置抓取样本架，抓取装置包括驱动电机；控制单元包括数据处理模型，数据处理模型包括多个驱动电机的表征数据与抓取装置的事件的对应关系；装置包括：目标表征数据记录模块，用于控制抓取装置执行抓取样本架的操作，并基于预设的时间间隔记录驱动电机的目标表征数据；目标表征数据处理模块，用于将目标表征数据输入数据处理模型中，确定目标表征数据对应的事件。
17.第三方面，本发明实施例还提供一种流水线系统，包括：至少一台分析设备、控制单元、显示单元、报警单元、维护检测单元、表征监测单元和抓取装置；其中，分析设备、显示单元、报警单元、维护检测单元和表征监测单元均与控制单元连接；表征监测单元与抓取装置连接；控制单元用于执上述的数据处理方法。
18.本发明实施例带来了以下有益效果：
19.本发明实施例提供的一种数据处理方法、装置和流水线系统，在抓取装置执行抓取样本架的操作的过程中，流水线系统的控制单元可以基于预设的时间间隔记录驱动电机的目标表征数据，将目标表征数据输入数据处理模型中，确定目标表征数据对应的事件。该方式可以确定目标表征数据对应的事件，如果出现故障，可以准确确定故障的类型，区分识别故障是严重故障还是轻微故障，操作人员不需要每次发生故障就立即处理，可以降低操作人员的劳动强度，提高流水线系统的智能化程度。
20.本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
21.为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
22.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
23.图1为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程图；
24.图2为本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程图；
25.图3为本发明实施例提供的一种样本架抓取系统的示意图；
26.图4为本发明实施例提供的一种抓取装置的示意图；
27.图5为本发明实施例提供的一种抓手抓取样本架的示意图；
28.图6为本发明实施例提供的一种样本架抓取方法的流程示意图；
29.图7为本发明实施例提供的一种关系曲线的示意图；
30.图8为本发明实施例提供的一种显示单元的界面示意图；
31.图9为本发明实施例提供的另一种关系曲线的示意图；
32.图10为本发明实施例提供的另一种显示单元的界面示意图；
33.图11为本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
34.图12为本发明实施例提供的另一种数据处理装置的结构示意图；
35.图13为本发明实施例提供的一种流水线系统的结构示意图；
36.图14为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
37.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明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。
38.目前，现有的流水线系统只能识别是否出现故障，如果出现故障则统一进行报警，并不能准确地对故障进行分类，即，不能分析故障的原因，也不能识别故障是严重故障还是轻微故障。因此，操作人员发现流水线系统报警后，需要最快速度检查故障的原因，即使发
生了轻微故障操作人员也必须立即处理，导致操作人员的劳动强度很高，流水线系统的智能化程度较低。
39.维修人员定期集中处理时，往往在设备运行时观察可能会出现的异常情况，针对该异常情况进行处理，或询问操作人员，根据操作人员的描述或记录进行设备的检修和保养，一方面操作人员不一定能准确描述或记录该段时间内所有的异常情况，另一方面有些异常情况是极其偶然发生的，维修人员难以再现这些异常，也难以针对性解决这些异常，若全部更换设备的零部件，成本是非常高昂的。
40.基于此，本发明实施例提供的一种数据处理方法、装置和流水线系统，尤其适用于流水线系统上的自动化抓取装置，可有效避免轻微故障因未及时处理而发展为严重故障的风险，通过系统自动处理故障信息从而提供给维修人员可靠的故障历史和提供维修人员建议，方便维修人员快速处理潜在的严重故障。
41.为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种数据处理方法进行详细介绍。
42.实施例一：
43.本发明实施例提供一种数据处理方法，应用于流水线系统的控制单元，流水线系统通过抓取装置抓取样本架，抓取装置包括驱动电机；控制单元包括数据处理模型，数据处理模型包括多个驱动电机的表征数据与抓取装置的事件的对应关系。
44.体外诊断行业中的流水线指的是将多台分析设备有机组合起来，实现待测样本的自动分配和分析，分析设备可以是生化分析仪、血球分析仪、免疫分析仪以及多重液相分析仪等，通过自动分配和分析，可极大提高样本的测试效率，流水线系统的控制单元可用于指挥系统中各待测样本的分配和各分析设备的运行。上述控制单元可以为cpu(central processing unit，中央处理器)或者mcu(microcontroller unit，微控制单元)等具有数据处理功能的单元。抓取装置也可以称为抓手，本实施例中的待测样本位于样本架中，之后以样本架为例，不再赘述。其中，抓取装置包括驱动电机，控制单元可以通过控制驱动电机，带动抓取装置执行各种操作。驱动电机可以为步进电机、伺服电机等用于直接或间接驱动抓取装置抓取样本架的驱动系统，优选为步进电机。
45.数据处理模型中预先存储有多个驱动电机的表征数据与抓取装置的事件的对应关系，可以以表格、曲线等方式进行存储，通过上述数据处理模型可以快速、准确的确定流水线系统发生了那种类型的事件。表征数据可以为驱动电机的电流或电压值，该表征数据用于特定地表征驱动电机的某项测试数据。
46.基于上述描述，参见图1所示的一种数据处理方法的流程图，该数据处理方法包括如下步骤：
47.步骤s102，控制抓取装置执行抓取样本架的操作，并基于预设的时间间隔记录驱动电机的目标表征数据。
48.在流水线系统的正常运行过程中，控制单元可以控制抓取装置执行抓取样本架的操作，并将抓取的样本架放在流水线系统的轨道中，通过上述轨道将样本架运输至分析设备以进行待测样本的指定项目的测试和分析。在控制抓取装置执行抓取样本架的操作的过程中，控制单元可以基于预设的时间间隔记录驱动电机的目标表征数据，例如：每间隔1分钟、30秒等时间间隔记录驱动电机的目标表征数据。
49.步骤s104，将目标表征数据输入数据处理模型中，确定目标表征数据对应的事件。
50.控制单元在获取目标表征数据之后，可以将目标表征数据输入数据处理模型中，由于数据处理模型中预先存储有多个驱动电机的表征数据与抓取装置的事件的对应关系，可以用过上述对应关系查找目标表征数据对应的抓取装置的事件，将查找到的抓取装置的事件作为目标表征数据对应的事件。
51.这里需要说明的是，目标表征数据对应的事件可以包含多个抓取装置的时间，因为抓取装置在执行抓取样本架的操作的过程中，可能发生了多个抓取装置的事件，即上述目标表征数据对应的事件至少包括一个抓取装置的事件。因此，目标表征数据中可以对多个抓取装置的事件均进行记录，因此，目标表征数据对应的事件就对应了多个抓取装置的事件。
52.举例来说，抓取装置在执行抓取样本架的操作的过程中，可能同时出现抓取装置的事件1(例如：运送路径存在小障碍物)和抓取装置的事件2(例如：样本架松动)，此时，目标表征数据包括抓取装置的事件1对应的表征数据和抓取装置的事件2对应的表征数据。输入数据处理模型可以根据目标表征数据查找到抓取装置的事件1和抓取装置的事件2，因此，目标表征数据对应的事件就对应了抓取装置的事件1和抓取装置的事件2。
53.本发明实施例提供的一种数据处理方法，在抓取装置执行抓取样本架的操作的过程中，流水线系统的控制单元可以基于预设的时间间隔记录驱动电机的目标表征数据，将目标表征数据输入数据处理模型中，确定目标表征数据对应的事件。该方式可以确定目标表征数据对应的事件，如果出现故障，可以准确确定故障的类型，区分识别故障是严重故障还是轻微故障，操作人员不需要每次发生故障就立即处理，可以降低操作人员的劳动强度，提高流水线系统的智能化程度。
54.实施例二：
55.本实施例提供了另一种数据处理方法，该方法在上述实施例的基础上实现；本实施例重点描述确定目标表征数据对应的事件之后的具体实施方式。在本实施例中将驱动电机具体描述为步进电机，将表征数据具体描述为电流数据，后文亦同，不在赘述。参见图2所示的另一种数据处理方法的流程图，本实施例中的数据处理方法包括如下步骤：
56.步骤s202，控制抓取装置执行抓取样本架的操作，并基于预设的时间间隔记录步进电机的目标电流数据。
57.首先介绍下本实施例中的流水线系统，流水线系统中可以包括样本架抓取系统，样本架抓取系统用于控制抓取装置抓取样本架。参见图3所示的一种样本架抓取系统的示意图，所示样本架抓取系统设置于流水线系统的起始端，包括轨道1、支架10、抓取装置20、转向装置30、来料装置50和未示出的控制单元。抓取装置20可沿支架10的轨道100上下移动，还可随着转向装置30转动从而使得抓取装置20可将来料装置50上的样本架40抓取后放置到轨道1上。
58.参见图4所示的一种抓取装置的示意图，抓取装置20包括支撑板200、一对抓手201、驱动一对抓手相互靠近或背离的步进电机202、由步进电机202驱动而旋转的螺杆203、一端与抓手固定连接一端与螺杆螺纹连接的螺母件204、与抓手端部206滑动连接的滑块205、位于抓手尾端的挡板209以及固定安装在支撑板200上的光电传感器208。在抓手上还设置有定位凸起207。
59.参见图5所示的一种抓手抓取样本架的示意图，当抓手抓取样本架40时，定位凸起207应当与样本架40上的定位孔402匹配，从而使得抓手稳定可靠的抓取样本架，在样本架40上可选择地放置有多个试管401和条形码403，试管401内存放有待测试样本，条形码403可被流水线系统的扫描头扫描，从而可知晓样本架类型、待测样本的类型和需进行的测试项目。如上述，定位凸起207应当与定位孔402匹配以完成定位和抓取，但在实际操作中，由于样本架40从来料装置50来料时其位置并一定准确，存在定位凸起未与定位孔402匹配的情况，如定位凸起207抵接了样本架的非定位位置404。
60.具体地，控制单元可以通过下述步骤控制抓取装置执行抓取样本架的操作：将抓取装置初始化，使抓取装置回到预设的初始位置并控制抓取装置处于张开状态；控制步进电机带动抓取装置执行抓取样本架的操作，并基于预设的时间间隔记录步进电机的目标电流数据；判断目标电流数据是否超过预设的第一阈值；如果是，获取表征抓取样本架成功的夹住信息和抓取装置执行操作所走的步数；如果否，获取表征抓取样本架失败的夹空信息和步数。
61.参见图6所示的一种样本架抓取方法的流程示意图，如图6所示，在开始后，初始化抓手，步进电机202驱使一对抓手201相互远离而位于起始位置，一对挡板209分别位于一对光电传感器208处，控制单元根据步进电机和光电传感器反馈信号确定抓手是否已初始化。而后步进电机带动一对抓手相向运动，在这个过程中按预定间隔时间对步进电机的电流值进行采样，处理器对电流值进行处理后与设定的阈值1进行比较，若超过了阈值1则向控制单元的存储器发送夹住消息和步进电机所走的步数，若步进电机在走过设定的最大步数后电流值仍未超过阈值，则向存储器发送夹空消息和所走的步数。在前一步中，完成发送夹住信息后抓取装置20在转向装置30和位于支架10上的电机驱使下朝向目标位置即轨道1移动，从而完成抓取动作。
62.步骤s204，将目标电流数据输入数据处理模型中，确定目标电流数据对应的事件。
63.本实施例中的输入数据处理模型需要工作人员预先设置，其中，输入数据处理模型中可以以关系曲线的形式存储步进电机的电流数据与抓取装置的事件的对应关系，例如：数据处理模型包括多条关系曲线，关系曲线表征步进电机的电流数据与抓取装置的事件的对应关系。
64.具体地，可以通过下述方式获取上述关系曲线：控制抓取装置在发生各个抓取装置的事件的条件下执行抓取样本架的操作；基于预设的第二时间间隔记录步进电机的第二电流数据；确定第二电流数据和记录第二电流数据的时间的第二关系曲线；将第二关系曲线存储在数据处理模型中。
65.本实施例中可以通过测量步进电机的堵转电流(即第二电流数据)来反馈样本架的抓取状态，其中电流的测量可采用常用的测量方法，如电流表、电流互感器，或采用电机综合保护装置进行测量，并不限定其具体的测量方式，当然还可以通过测量其电压变化来进行反馈，即不一定是电流数据，采用电压数据代替电流数据亦可。
66.对该抓取装置的步进电机的第二电流数据的处理可以通过下述方式进行：在抓取装置出厂前，进行测试，根据历来出现的故障现象设置不同的故障情形，在不同的故障情形出现的情况下测量电流数据，根据测量的电流数据建立建议模型，将建议模型预存储在抓取设备的控制单元中。用户使用时，激活该建议模型，控制单元根据该建议模型比对实际使
用时出现的故障类型，并根据比对结果提供维修建议。
67.在建立数据处理模型时，需要先进行原始数据的收集和分析，可以根据常见故障的严重程度分为严重故障和轻微故障，如表1所示：
[0068][0069][0070]
表1
[0071]
表1中的事件即本实施例中的抓取装置的事件，在原始数据获取完成之后，可以对原始数据进行处理，将测量的电流值经过信号增强、滤波、信号放大和模数转换处理，该处理可采用常用的电路进行，绘制经过处理的电流值与时间的关系(即第二关系曲线)，参见图7所示的一种关系曲线的示意图，在图7中同种类型事件所产生的电流
‑
时间曲线进行了合并性示意，如曲线03实际测试过程中是一簇类似曲线，也即电流i随时间t的变化规律近似，但具有不同的时间坐标。可理解的是，经过处理后的电流值是点坐标，在图7中做了曲线拟合，可选用已知的拟合方法，如最小二乘拟合。
[0072]
之后可以根据绘制的电流
‑
时间变化关系图(即第二关系曲线)，建立曲线
‑
事件对应表，如表2所示，将该曲线
‑
事件对应表和电流
‑
时间曲线(i
‑
t曲线)存储在控制单元的存储器中，并处于可调用状态，建议模型建立完成。
[0073]
曲线事件01抓手夹空02抓取正常03样本架掉落、机械结构损坏04样本架松动后再次抓住05运送时碰到障碍物又绕过06抓取到异物
[0074]
表2
[0075]
表2中的事件即本实施例中的抓取装置的事件，上述抓取装置的事件至少包括以下之一：抓取装置夹空、抓取装置抓取正常、样本架掉落、抓取装置的机械结果损坏、抓取装置松动后再次抓住样本架、抓取装置运送样本架时碰到障碍物又绕过、抓取装置抓取到异物。
[0076]
结合图7和表2进行进一步说明，在抓手夹空也即未夹到样本架或任何其他物体时，电机堵转电流几乎不发生变化，即处于曲线01所示的低电流水平，属于轻微故障，可不用立即处理。在正常完成样本架的夹取和运送时，电流随时间的变化如曲线02所示，且在电流平稳期(在运送的过程中)电流值处于区间iv内。样本架在运送过程中突然掉落或机械结构损坏时，其i
‑
t曲线如03所示，电流从平稳期突然急剧降低，表明抓手上没有样本架了或者抓手/电机的机械结构损坏而检测不到信号，样本架上的试管内的样本有可能溅落在设备内部，即有可能造成设备损坏，待测试的样本也被污染，属于严重故障，需要立即处理。
[0077]
样本架松动后再次抓住时，其i
‑
t曲线如04所示，电流从平稳区突然下降，但在短时间内又上升并超过平稳区后处于另一高值平稳区，此时是控制单元指挥电机进一步张紧以夹紧出现松动的样本架，当然也可能出现再次张紧仍未夹紧的状态，此时其i
‑
t曲线表现为03。
[0078]
如果在运送路径中碰到障碍物又绕过时，其i
‑
t曲线如05所示，电流从平稳区突然上升，但在短时间内又下降并回到平稳区，此时是控制单元指挥电机绕过当前位置后朝向目标位置继续移动。如果抓手抓取到异物，其i
‑
t曲线如06所示，其分两种情形，一是异物尺寸大于样本架，但步进电机仍按走预定步数后夹持，此时电流值高于平稳区iv，二是异物尺寸小于样本架，步进电机按预定步数后夹持，此时电流值低于平稳区iv，虽然理论上也存在异物尺寸与样本架相同的情形，但实际情况是几乎不会出现该种情形。
[0079]
步骤s206，确定目标电流数据对应的事件对应的抓取装置的故障类型。
[0080]
数据处理模型可以预先存储在控制单元中，可以通过下述步骤使用数据处理模型进行处理：确定目标关系曲线；目标关系曲线表征目标电流数据和记录目标电流数据的时间的对应关系；确定目标关系曲线与数据处理模型包括的关系曲线之间的相似度；基于相似度确定指定关系曲线；将指定关系曲线对应的事件作为目标电流数据对应的事件。
[0081]
在流水线系统工作时，针对每次样本架的抓取均实时监测获取电流
‑
时间关系(下称rt
‑
i
‑
t曲线，即本实施例中的目标关系曲线)，将rt
‑
i
‑
t曲线与预存的i
‑
t曲线(即数据处理模型包括的关系曲线)进行相似性比较，比较方法可采用基于点的lcss(longest common sub
‑
sequence，最长公共子序列)、dtw(dynamic time warping，动态时间卷曲)等，也可采用基于形状的frechet、hausdorff等，本实施例对此并不做具体的限定，只要能比较出rt
‑
i
‑
t曲线与i
‑
t曲线的相似度即可。
[0082]
根据上步的相似度结论可以确定指定关系曲线。例如，实测某样本架的rt
‑
i
‑
t曲线与预存的i
‑
t曲线中的02(即图7中的曲线02)更接近(即相似度更高)，则控制单元认为该样本架运送正常，并未发生故障。如实测某样本架的rt
‑
i
‑
t曲线与预存的i
‑
t曲线中的03更接近(即相似度更高)，则控制单元认为是样本架掉落或机械结构出现损坏。
[0083]
可理解的是，rt
‑
i
‑
t曲线是控制单元根据电流监测单元实时监测并经处理得到的，与抓手实际情况存在一定的滞后性(虽然通常在ms级别)，在进行rt
‑
i
‑
t曲线评价时，以图7中的i
‑
t曲线03为例进行说明，rt
‑
i
‑
t曲线在t1到t3时刻与正常的曲线02相似度最高，在t1
‑
t3时间段，控制单元认为抓手正常运行也即抓取到了样本架且无异常。在t3时刻后，若抓手实际上出现样本架掉落故障，而表现在rt
‑
i
‑
t曲线中则显示为电流值突然下降(图中曲线03和曲线04均出现了下降)，此时控制单元指挥电机进一步夹紧，在预定时间后，若电流值仍然未恢复到iv区间，控制单元则认为样本架掉落故障，发出警报。若电流值上升超过iv并保持平稳预定时间(当然不能超过电机的最大可允许的堵转电流值)，控制单元则认为其为轻微故障的曲线04。
[0084]
在确定目标电流数据对应的事件之后，如果上述事件包括故障，则需要确定对应的故障类型，及采取不同的措施，例如：根据故障类型提供维修/维护建议。
[0085]
步骤s208，如果故障类型为严重故障，发送对应的严重故障对应的报警信号。
[0086]
控制单元根据预存的曲线
‑
事件对应表做相应处理，如下：若控制单元认为是严重故障，通知报警单元立刻发出报警，提醒用户进行处理，并在显示单元上提醒用户最可能的
故障原因和排除故障的方法。因此，上述方法还包括：显示对应的严重故障的故障原因和排除对应的严重故障的方法。
[0087]
例如，控制单元认为是曲线06，则表示抓手有可能夹取到异物，参见图8所示一种显示单元的界面示意图，如图8的左图所示，在显示单元上显示“可能抓取到异物，请确认”。如图8的右图所示，在用户目视确认抓取的确实为非样本架后，点击按钮“是”，跳出建议对话框，其显示“请按暂停键后打开外罩取出”，方便用户及时、快速地处理故障。其他类型的故障，可参考上述界面设置。
[0088]
步骤s210，如果故障类型为轻微故障，记录对应的轻微故障。
[0089]
若控制单元认为是轻微故障，则进行记录，并不立即发出报警信号。优选的是，控制单元记录轻微故障并进行统计分析，根据分析结果决定是否发出和发出何种报警信号，例如：统计对应的轻微故障的发生频率；如果发生频率达到了预设的第二阈值，发送报警信号。例如，在100次样本架的抓取过程中，统计结果如表3所示：
[0090][0091][0092]
表3
[0093]
如表3所示，抓手夹空(曲线01)出现的异常频率最高，为4/100，此时进行判定，若该异常频率最高值超过设定的第二阈值(如第二阈值设定为3/100)，即使当前不处于维修人员定期处理时期，控制单元仍发出报警信号，提醒维护人员立即处理该故障，以免发展为严重故障。
[0094]
若该异常频率最高值没有超过设定的第二阈值，则控制单元不发出报警信号，直到该异常频率最高值达到第二阈值。如此设置可使得设备发展为严重故障的风险降低，而对于在设定时间内(如定期维护间隔期)未达到阈值的轻微故障进行记录，在维护人员定期维护时，通过查看历史记录，并根据控制单元提供的维护建议进行维护，从而使得维护方便，降低维护成本。
[0095]
优选地，如果相似度均小于预设的第三阈值，则说明数据处理模型不存在该目标关系曲线对应的事件，需要进行补充，上述方法还包括：如果相似度均小于预设的第三阈值，发送报警信号。
[0096]
参见图9所示的另一种关系曲线的示意图，作为示例若出现与预存的i
‑
t曲线均不相似的rt
‑
i
‑
t曲线07，则控制单元发出报警信息，提醒用户立即查看当前状态，并在显示单元上提醒用户填写当前异常类型，参见图10所示的另一种显示单元的界面示意图，控制单
元可以根据用户输入信息进行记录。在维修人员定期维护时，查看用户输入信息并重置i
‑
t曲线和曲线
‑
事件对应表，以将新的故障类型存入。
[0097]
本发明实施例提供的上述方法，可以有效避免轻微故障因未及时处理而发展为严重故障的风险，通过系统自动处理故障信息从而提供给维修人员可靠的故障历史和提供维修人员建议，方便维修人员快速处理潜在的严重故障。
[0098]
实施例三：
[0099]
对应于上述方法实施例，本发明实施例提供了一种数据处理装置，应用于流水线系统的控制单元，流水线系统通过抓取装置抓取样本架，抓取装置包括驱动电机；控制单元包括数据处理模型，数据处理模型包括多个驱动电机的表征数据与抓取装置的事件的对应关系。参见图11所示的一种数据处理装置的结构示意图，该数据处理装置包括：
[0100]
目标表征数据记录模块1101，用于控制抓取装置执行抓取样本架的操作，并基于预设的时间间隔记录驱动电机的目标表征数据；
[0101]
目标表征数据处理模块1102，用于将目标表征数据输入数据处理模型中，确定目标表征数据对应的事件。
[0102]
本发明实施例提供的一种数据处理装置，在抓取装置执行抓取样本架的操作的过程中，流水线系统的控制单元可以基于预设的时间间隔记录驱动电机的目标表征数据，将目标表征数据输入数据处理模型中，确定目标表征数据对应的事件。该方式可以确定目标表征数据对应的事件，如果出现故障，可以准确确定故障的类型，区分识别故障是严重故障还是轻微故障，操作人员不需要每次发生故障就立即处理，可以降低操作人员的劳动强度，提高流水线系统的智能化程度。
[0103]
上述目标表征数据记录模块，用于将抓取装置初始化，使抓取装置回到预设的初始位置并控制抓取装置处于张开状态；控制驱动电机带动抓取装置执行抓取样本架的操作，并基于预设的时间间隔记录驱动电机的目标表征数据；判断目标表征数据是否超过预设的第一阈值；如果是，获取表征抓取样本架成功的夹住信息和抓取装置执行操作所走的步数；如果否，获取表征抓取样本架失败的夹空信息和步数。
[0104]
上述数据处理模型包括多条关系曲线，关系曲线表征驱动电机的表征数据与抓取装置的事件的对应关系；上述目标表征数据处理模块，用于确定目标关系曲线；目标关系曲线表征目标表征数据和记录目标表征数据的时间的对应关系；确定目标关系曲线与数据处理模型包括的关系曲线之间的相似度；基于相似度确定指定关系曲线；将指定关系曲线对应的事件作为目标表征数据对应的事件。
[0105]
参见图12所示的另一种数据处理装置的结构示意图，该数据处理装置该包括：数据处理模型建立模块1103，与目标表征数据记录模块1101连接，处理模型建立模块1103，用于基于预设的第二时间间隔记录驱动电机的第二表征数据；确定第二表征数据和记录第二表征数据的时间的第二关系曲线；将第二关系曲线存储在数据处理模型中。
[0106]
如图12所示，该数据处理装置该包括：故障处理模块1104，与目标表征数据处理模块1102连接，故障处理模块1104，用于确定目标表征数据对应的事件对应的抓取装置的故障类型；如果故障类型为严重故障，发送对应的严重故障对应的报警信号；如果故障类型为轻微故障，记录对应的轻微故障。
[0107]
故障处理模块1104，还用于显示对应的严重故障的故障原因和排除对应的严重故
障的方法。
[0108]
故障处理模块1104，还用于统计对应的轻微故障的发生频率；如果发生频率达到了预设的第二阈值，发送报警信号。
[0109]
故障处理模块1104，还用于如果相似度均小于预设的第三阈值，发送报警信号。
[0110]
上述抓取装置的事件至少包括以下之一：抓取装置夹空、抓取装置抓取正常、样本架掉落、抓取装置的机械结果损坏、抓取装置松动后再次抓住样本架、抓取装置运送样本架时碰到障碍物又绕过、抓取装置抓取到异物。
[0111]
上述目标表征数据对应的事件至少包括一个抓取装置的事件。
[0112]
本发明实施例提供的数据处理装置，与上述实施例提供的数据处理方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
[0113]
实施例四：
[0114]
本发明实施例还提供了一种流水线系统，参见图13所示的一种流水线系统的结构示意图，该流水线系统包括：至少一台分析设备、控制单元、显示单元、报警单元、维护检测单元、电流监测单元和抓取装置；其中，分析设备、显示单元、报警单元、维护检测单元和电流监测单元均与控制单元连接；电流监测单元与抓取装置连接；控制单元用于上述的数据处理方法。
[0115]
其中，维护监测单元可设置在厂家维护人员端或专业维护人员端，其用于接收控制单元发出的严重故障信息以提醒其立即处理。
[0116]
本发明实施例提供的流水线系统，与上述实施例提供的数据处理方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
[0117]
实施例五：
[0118]
本发明实施例还提供了一种电子设备，用于运行上述数据处理方法；参见图14所示的一种电子设备的结构示意图，该电子设备包括存储器104和处理器101，其中，存储器104用于存储一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令被处理器101执行，以实现上述数据处理方法。
[0119]
进一步地，图14所示的电子设备还包括总线102和通信接口103，处理器101、通信接口103和存储器104通过总线102连接。
[0120]
其中，存储器104可包含高速随机存取存储器(ram，random access memory)，也可还包括非不稳定的存储器(non
‑
volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口103(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线102可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图14中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0121]
处理器101可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器101可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field
‑
programmable gate array，简称fpga)或
者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器104，处理器101读取存储器104中的信息，结合其硬件完成前述实施例的方法的步骤。
[0122]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现上述数据处理方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
[0123]
本发明实施例所提供的数据处理方法、装置和流水线系统的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
[0124]
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，上述描述的系统和/或装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0125]
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0126]
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，本发明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，电子设备，或者网络设备等)执行本发明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(rom，read
‑
only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0127]
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”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装置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”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0128]
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。