[发明专利]一种高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法

说明书

本发明涉及一种高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法，解决的是随机搜索方向上的盲目性高的技术问题，通过采用步骤一，定义测试芯片的阵列单元为顶点，相邻顶点用边连接，将测试芯片变换为无向连通图，完成测试模型构建；对无向连通图中的每一条边分配一个不同的小数，用于表征边的优先级等级；步骤二，定义优先级策略作为路径选择策略，利用所述优先级策略生成一条遍历边的路径为测试路径，测试路径为遍历边所依次走过的顶点集合；步骤三，对步骤二的测试路径，利用遗传算法优化测试路径；优先级策略包括离线测试优先级策略以及在线测试优先级策略的技术方案，较好的解决了该问题，可用于数字微流控生物芯片测试中。

技术领域

本发明涉及数字微流控生物芯片离线和在线测试领域，具体涉及一种高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法。

背景技术

数字微流控生物芯片一般由两层板构成，顶层为连续的接地电极，底层为可以独立驱动的控制电极，通过对控制电极施加不同的高低电平对板极之间的液滴进行移动、混合等操作。当芯片出现短路等灾难性故障时，液滴在经过有故障的阵列单元时，将会停滞不前，使生化实验无法正常进行。由于生化实验对数字微流控芯片的可靠性要求很高，所以需要对芯片进行充分测试，不仅需要在芯片生产后及实验开展前进行离线测试，而且需要在实验开展过程中对芯片进行在线测试，以便及时发现芯片故障，确保实验结果的可靠性。

针对数字微流控生物芯片出现的灾难性故障的测试问题，现有利用测试液滴遍历芯片所有阵列单元的方法进行解决，并通过电容检测电路判断测试液滴是否成功到达检测区的方法，判断芯片是否存在故障。但该方法无法检测所有短路故障，当液滴前进方向与短路阵列单元的连线方向不一致时，无法检测该短路故障。因此，研究者提出不仅要遍历所有阵列单元，还要遍历阵列单元之间的边界，也即将基于顶点的检测转换为基于边的检测，并提出采用欧拉回路的方法进行实现。首先将芯片变换成无向图模型，然后通过添加边的方式使无向图中的边可以构成欧拉回路，并利用测试液滴根据Fleury算法对欧拉回路中的所有边进行遍历。但该方法在线测试时需要较多的等待时间，检测效率不高。另有研究人员提出采用多液滴对芯片进行并行扫描式的方法进行故障检测，也有研究者在并行扫描式方法的基础上提出了内建自测试方法，进一步提高了离线检测效率。但以上方法均不适用于在线测试，有研究者提出用蚁群算法对芯片进行测试路径优化，虽然在线测试效率获得了一定提高，但由于只利用蚁群算法进行测试路径搜索与优化，在没有充分利用启发式信息的情况下，使得搜索随机性较大，导致收敛速度比较慢，无法收敛到最优值。

为了进一步降低测试时间，优化测试路径，本发明将启发式信息与随机搜索算法进行结合，减少测试路径搜索的盲目性，采用优先级策略(PS)与遗传算法(GA)相结合的混合方法(PS-GA)对测试路径进行搜索与优化，在遍历芯片阵列单元及阵列单元之间的边界的基础上，也即遍历无向图中的所有边的基础上，寻求最短的测试路径。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有技术中存在的随机搜索方向上的盲目性高的技术问题。提供一种新的高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法，该高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法具有优化效率高的特点。

为解决上述技术问题，采用的技术方案如下：

一种高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法，所述数字微流控生物芯片测试路径优化方法包括：

步骤一，定义测试芯片的阵列单元为顶点，相邻顶点用边连接，将测试芯片变换为无向连通图，完成测试模型构建；对无向连通图中的每一条边分配一个不同的小数，用于表征边的优先级等级；

步骤二，定义优先级策略作为路径选择策略，利用所述优先级策略生成一条遍历边的路径为测试路径，测试路径为遍历边所依次走过的顶点集合；

步骤三，对步骤二的测试路径，利用遗传算法优化测试路径。

优先级策略包括离线测试优先级策略以及在线测试优先级策略。