一种D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控系统

技术领域

本发明涉及生产数据信息监控及大数据信息处理技术领域，且更具体地涉及一种D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控系统。

背景技术

D-二聚体和FDP联合监测在血栓性疾病的筛查诊断中有重大临床医学意义。在血凝检验中，经常需要测定D-二聚体、FDP的含量，目前，越来越多的血凝检测通过自动化的血凝分析仪完成，为了监控仪器的运行情况，需要用到D-二聚体和FDP的复合质控品。D-二聚体和FDP的复合质控品很好地解决了单一的含有D-二聚体或FDP的质控品使用不便等问题。在D-二聚体和FDP的复合质控品制备的过程可能会由于密封性能不佳等问题，导致产品掺杂杂质，影响最终得到D-二聚体和FDP复合质控品的纯度。因此对D-二聚体和FDP复合质控品生产过程进行监控非常必要，尤其是在D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中，如何实现D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控监控就成为亟待解决的技术问题。

当前，对D-二聚体和FDP复合质控品的生产过程监控主要以人力抽检为主，实现对D-二聚体和FDP复合质控品生产过程的自动化、智能化监控成为亟待解决的问题。

常规技术中，在D-二聚体和FDP复合质控品生产过程处理过程中，尤其是信息监控和数据处理过程中，对数据信息的处理较为滞后，难以通过信息判断和大数据处理实现生产过程监控，当前D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中信息极为低下，从而导致D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控能力滞后。

发明内容

针对上述技术的不足，本发明公开一种D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控系统，能够实现生产过程数据信息的采集，并能够实现异常生产状况的自动报警，通过大数据信息处理，能够提高D-二聚体和FDP复合质控品生产过程数据信息智能处理，大大提高了生产过程中数据信息的处理和应用能力。

本发明采用以下技术方案：

一种D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控系统，包括：

分布式数据采集模块，用于获取D-二聚体和FDP复合质控品不同位置和状态下的数据信息，并输出数据信息，实现与其他终端设备的信息交互，所述分布式数据采集模块采用联邦逻辑结构，通过在各采集设备与运行支撑环境RTI之间加一层记录接口，使采集模块向RTI发送数据；

杂波隔离模块，用于所述采集数据信号的筛选，提高分布式数据采集模块传输数据信息的纯洁度，其中数据信息在传输过程中的纯洁度为数据信息在传输过程中不受杂波影响的程度，所述杂波隔离模块采用EP4CE115F29C7N芯片作为主控芯片，所述EP4CE115F29C7N芯片设置有594个嵌入式存储器，20个全局时钟网络，2个通信网络接口，处理杂波性能更好，所述杂波隔离模块采用改进型UPF算法模型运算；

报警模块，用于分析D-二聚体和FDP复合质控品生产过程、工位生产指标信息，对D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中的异常状态进行声光预警；

主控模块，用于控制D-二聚体和FDP复合质控品生产状态数据信息的采集，所述主控模块采用ARM单片机芯片，所述ARM单片机芯片设置有FPGA控制芯片电路接口和TMS320DM8168芯片控制电路接口，所述主控模块外部还设置有外设端子，所述外设端子设置有USB接口、以太网接口和无线数据端子；

数据接收接口，用于接收所述主控模块所接收D-二聚体和FDP复合质控品的数据信息；

数据输出接口，用于输出所述主控模块处理后的数据信息；

数据存储与计算模块，用于存储并计算所述主控模块所接收的数据信息，数据存储与计算模块通过采集模块采集大量原始数据进入数据计算层进行整合与计算，其中所述数据存储与计算模块包括闪烁式数据接收提醒模块、数据存储模块、数据分析模块和区块链数据接口，其中所述闪烁式数据接收提醒模块通过判断数据流流速进行灯光闪烁，所述数据存储模块用于存储D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中的数据信息，所述数据分析模块通过改进型UPF算法模型实现D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中异常数据信息标识，所述区块链数据接口用于接收和发送传输中的数据信息；

其中所述分布式数据采集模块的输出端与所述数据存储与计算模块的输入端连接，所述数据存储与计算模块的输出端与所述杂波隔离模块的输入端连接，所述杂波隔离模块输出端与所述主控模块和所述通信网络连接口输入端连接，所述主控模块的输出端与所述数据接收接口、所述数据输出接口和外设端子的输入端连接，所述数据接收接口的输出端与所述报警模块的输入端连接。

作为本发明进一步的技术方案，所述分布式数据采集模块通过具有区块链网络接口的终端实现数据信息传递与交互，采用的所述数据支撑环境RTI通过运行数据设备连接动态链接库DLL，动态链接库DLL设置有联邦管理模块、声明管理模块、对象管理模块、所有权管理模块、时间管理模块和数据分布管理模块。

作为本发明进一步的技术方案，所述联邦逻辑结构包括摄像机设备、记录接口和运行支撑环境RTI，用记录接口记录摄像机设备向RTI调用、RTI向摄像机设备回调的所有函数参数以及数据采集设备与RTI之间的所有接口函数。

作为本发明进一步的技术方案，所述杂波隔离模块采用FPGA作为隔离装置对杂波目标进行识别和跟踪的控制，所述杂波隔离模块的工作方法包含以下步骤：

步骤一：所述杂波隔离模块通过自底向上的多层神经DNN网络系统实现硬件平台的搭建，所述DNN网络系统设置有信号采集模块、SDRAM储存模块和VGA显示模块；

步骤二：信号预处理和目标提取的硬件化移植和加速；

信号预处理部分采用均值滤波，用任意信号强度像素平均值代替D-二聚体和FDP复合质控品原数值，使D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中的高频信号杂波滤除，信号强度G平均值计算函数为：

在公式(1)中，Gn表示D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中所述分布式数据采集模块输出的单个信号强度参数；

目标检测与提取采用差分法对不同强度的信号分析处理，所述D-二聚体和FDP复合质控品生产数据信息信号大于设定阈值，通过所述信号采集模块提取信号波形最高点坐标的位置参数(x，y)作为运动目标点，被提取的位置参数函数输出为：

在公式(2)中，(x，y)为D-二聚体和FDP复合质控品在生产过程中信号波形最高点在坐标的位置，u和v代表D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中运动目标点在x和y方向运动的速度；

步骤三、通过算法映射结算结构实现目标跟踪的硬件化。

作为本发明进一步的技术方案，所述报警模块包括数据过滤模块、异常生产信息计算模块、对比模块和预测输出模块。

作为本发明进一步的技术方案，所述报警模块的工作方法的工作方法包含以下步骤：

步骤1、通过数据过滤模块所述主控模块对D-二聚体和FDP复合质控品生产中异常数据进行评估；

模糊的D-二聚体和FDP复合质控品生产中，通过异常生产信息计算模块计算异常概率，计算输出公式为：

在公式(3)中，t表示D-二聚体和FDP复合质控品异常信息，

D-二聚体和FDP复合质控品生产异常信息包括可排除的异常量过大、整体的异常量过大和两者的异常量波动较大，异常信息会影响算法的运行稳定性和估计误差调整，通过求整体异常量下的均方差，平衡不同D-二聚体和FDP复合质控品生产异常信息的影响；

最终异常量最小的波动幅度为整体异常量最小均方差值，整体异常量的平均值K

在公式(4)中，

在公式(5)中，K

公式(6)中，

在公式(7)中，T(g,g)为g阶段的参数异常量分析函数，T(t,g)为g阶段的一个异常变化对于平衡的影响；

步骤2、所述主控模块进行预警决策，根据评估后的异常量数据编写迭代函数，判断具体异常因素，迭代函数表达式为：

式(8)中，q

所述迭代函数通过可排除方程式转化为具有一般函数规律的方程，可排除方程式表达式为：

(S

＝sgn(x

式(9)中，S

通过式(8)和式(9)算法得出异常信息可优化的程度，通过预测输出模块对异常数据的评估输出，输出表达式为：

在式(10)中，R

然后对平衡后异常信息进行判断，得出异常系数程度和可控程度，进行预警流程。

作为本发明进一步的技术方案，所述FPGA控制芯片电路至少设置4路数据通道接口，并且所述TMS320DM8168芯片控制电路外部连接设置有ARM子系统、视频处理子系统、编解码子系统和DSP子系统。

作为本发明进一步的技术方案，所述的改进型UPF算法模型包括数字化转换模块、外界影响因素分析模块和预测模块。

积极有益效果：

本发明能够实现各生产过程控制系统的实时生产数据采集与监测，当数据非正常时进行报警与诊断，并对非正常状态下的主要运行参数进行报警显示和记录，智能化、自动化程度高。当生产出现异常时，系统能够快速准确地为事故分析提供数据支撑。

本发明在实现自动化载入时，通过基于FPGA控制芯片电路和基于TMS320DM8168芯片控制电路的分布式数据采集模块实现数据信息采集，其中通过FPGA控制芯片电路至少设置4路数据通道接口，并且所述TMS320DM8168芯片控制电路外部连接设置有ARM子系统、数据处理子系统、编解码子系统和DSP子系统，提高了数据信息自动化载入能力。

在实现异常数据信息预警时，能够通过可编程控制器控制光电报警器进行报警，通过TMS320DM8168芯片驱动电机控制电路。

本申请引入了杂波隔离技术，支持多种网络通信协议，保证电力监控数据能够准确发送和接收，并且系统内网与外部网络实现单向通信，并支持电力系统中生产控制区的报文指令的监控隔离。

本发明通过进型UPF算法模型能够数据信息处理的精度，提高了查找D-二聚体和FDP复合质控品生产过程异常信息的准确性和高效性。

综上所述，本发明大大提高了数据信息的处理和应用能力，进而提高了D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还根据这些附图获得其他的附图，其中：

图1为本发明一种D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控系统的整体架构原理图；

图2为本发明一种D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控系统中基于FPGA控制芯片电路和基于TMS320DM8168芯片控制电路的分布式数据采集模块的原理示意图；

图3为本发明一种D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控系统中报警模块的原理示意图；

图4为本发明一种D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控系统中算法实现示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

一种D-二聚体和FDP复合质控品生产过程监控系统，包括：

分布式数据采集模块，用于获取D-二聚体和FDP复合质控品不同位置和状态下的数据信息，并输出数据信息，实现与其他终端设备的信息交互，所述分布式数据采集模块采用联邦逻辑结构，通过在各采集设备与运行支撑环境RTI之间加一层记录接口，使采集模块向RTI发送数据；

杂波隔离模块，用于提高分布式数据采集模块传输输出的数据信息在传输过程中的纯洁度，其中数据信息在传输过程中的纯洁度为数据信息在传输过程中不受杂波影响的程度，所述杂波隔离模块采用EP4CE115F29C7N芯片作为主控芯片，所述EP4CE115F29C7N芯片设置有594个嵌入式存储器，20个全局时钟网络，2个通信网络接口，处理杂波性能更好，所述杂波隔离模块采用改进型UPF算法模型运算；

报警模块，用于分析D-二聚体和FDP复合质控品生产过程、工位生产指标信息，对D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中的异常状态进行声光预警；

主控模块，用于控制D-二聚体和FDP复合质控品生产状态数据信息的采集，所述主控模块采用ARM单片机芯片，所述ARM单片机芯片设置有FPGA控制芯片电路接口和TMS320DM8168芯片控制电路接口，所述主控模块外部还设置有外设端子，所述外设端子设置有USB接口、以太网接口和无线数据端子；

数据接收接口，用于接收所述主控模块所接收D-二聚体和FDP复合质控品的数据信息；

数据输出接口，用于输出所述主控模块处理后的数据信息；

数据存储与计算模块，用于存储并计算所述主控模块所接收的数据信息，数据存储与计算模块通过采集模块采集大量原始数据进入数据计算层进行整合与计算，其中所述数据存储与计算模块包括闪烁式数据接收提醒模块、数据存储模块、数据分析模块和区块链数据接口，其中所述闪烁式数据接收提醒模块通过判断数据流流速进行灯光闪烁，所述数据存储模块用于存储D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中的数据信息，所述数据分析模块通过改进型UPF算法模型实现D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中异常数据信息标识，所述区块链数据接口用于接收和发送传输中的数据信息；

其中所述分布式数据采集模块的输出端与所述数据存储与计算模块的输入端连接，所述数据存储与计算模块的输出端与所述杂波隔离模块的输入端连接，所述杂波隔离模块输出端与所述主控模块和所述通信网络连接口输入端连接，所述主控模块的输出端与所述数据接收接口、所述数据输出接口和外设端子的输入端连接，所述数据接收接口的输出端与所述报警模块的输入端连接。

在上述实施例中，闪烁式数据接收提醒模块通过单片机控制，根据流入数据信息的时序，对用户进行信息接收提醒，以提高数据信息发送接收能力。

数据存储模块用于对流入数据信息的暂时存储，比如在具体应用，通过单片机STC89C58控制SD卡存储、传递数据的方案等，在具体应用中，本发明不局限于上述方案。

数据分析模块用于对存储的数据信息进行分析，比如采用时序分析、数据通信协议分析等方式对流入的数据信息进行分析。

区块链数据接口用于通过共享式传输的方式实现数据信息传输，使数据信息在不同位置或者不同终端实现数据信息交互，应用在本发明中，实现数据信息的即使交互和共享。

在上述实施例中，所述分布式数据采集模块通过具有区块链网络接口的终端实现数据信息传递与交互，采用的所述数据支撑环境RTI通过运行数据设备连接动态链接库DLL，动态链接库DLL设置有联邦管理模块、声明管理模块、对象管理模块、所有权管理模块、时间管理模块和数据分布管理模块。

在具体实施例中，上述模块比如可以集成化设置在一起，也可以分布式独立设置。

在具体实施例中，所述分布式数据采集模块利用系统中各个数据采集站之间独立并行工作的特点，提高了传统方案中的速度和可靠性，动态链接库DLL文件与EXE文件独立储存，只要输出接口不变，更换DLL文件不会对EXE文件造成任何影响，提高了传统方案中可维护性和可扩展性。

在上述实施例中，所述联邦逻辑结构包括摄像机设备、记录接口和运行支撑环境RTI，用记录接口记录摄像机设备向RTI调用、RTI向摄像机设备回调的所有函数参数以及数据采集设备与RTI之间的所有接口函数。

在具体实施例中，所述联邦逻辑结构以ARM TrustZone为芯片架构平台实现可信计算环境建设，以纵向逻辑，将数据持有方分为有标签数据持有方和无标签数据持有方，对数据和梯度加密，为数据的执行提供一个更为安全的空间，保证了数据的机密性和完整性，然后基于RSA加密体系的传输，在记录接口记录的函数参数样本中找到样本重叠的部分，实现数据预处理。

在上述实施例中，所述杂波隔离模块采用FPGA作为隔离装置对杂波目标进行识别和跟踪的控制，所述杂波隔离模块的工作方法包含以下步骤：

步骤一：所述杂波隔离模块通过自底向上的多层神经DNN网络系统实现硬件平台的搭建，所述DNN网络系统设置有信号采集模块、SDRAM储存模块和VGA显示模块；

在具体实施例中，多层神经DNN网络设置不同的神经网络节点，比如多层神经DNN网络中加入不同类型的D-二聚体和FDP复合质控品生产数据信息，信号采集模块用于采集输入到多层神经DNN网络系统的D-二聚体和FDP复合质控品生产数据信息，并将该数据信息转化为DNN网络系统能够识别和认识的数据信息，以提高数据信息处理和计算能力。SDRAM储存模块用于存储输入到DNN网络系统内的数据信息，以提高SDRAM储存能力。在VGA显示模块中，比如可以片上内存(FPGA RAM)充当存储器，VGA存储模块缓冲的图像信息模块像一个FIFO,一个是存储数据，二个是写入数据和读出数据的速率不同。在存储的过程中，通过设置LCD可视化窗口以提高网络数据信息观测能力。

步骤二：信号预处理和目标提取的硬件化移植和加速；

信号预处理部分采用均值滤波，用任意信号强度像素平均值代替D-二聚体和FDP复合质控品原数值，使D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中的高频信号杂波滤除，信号强度G平均值计算函数为：

在公式(1)中，Gn表示D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中所述分布式数据采集模块输出的单个信号强度参数；

目标检测与提取采用差分法对不同强度的信号分析处理，所述D-二聚体和FDP复合质控品生产数据信息信号大于设定阈值，通过所述信号采集模块提取信号波形最高点坐标的位置参数(x，y)作为运动目标点，被提取的位置参数函数输出为：

在公式(2)中，(x，y)为D-二聚体和FDP复合质控品在生产过程中信号波形最高点在坐标的位置，u和v代表D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中运动目标点在x和y方向运动的速度。通过对D-二聚体和FDP复合质控品在生产过程中信号波形最高点在坐标的位置求导，以实现位置信息的动态求导。

在具体实施例中，所述杂波隔离模块采用HCNR201光电耦合器实现信号的传输与隔离，以光为媒介传输电信号，加强对输入、输出电信号的隔离作用，由于光电耦合器的发光二极管为电流驱动器件，因而应以电流环路的形式进行传送，而且电流环路是低阻抗电路，对噪声的敏感度较低，因此提高了电路的抗干扰能力，光电耦合器输入部分的发光二极管是在电流状态下工作的，只有在通过一定强度的电流时才能发光，因此，即使有很高电压幅值的干扰，也会因其所形成的电流大小而被抑制掉。

在上述实施例中，所述报警模块包括数据过滤模块、异常生产信息计算模块、对比模块和预测输出模块，在具体实施例中，数据过滤模块是一种数据信息处理和滤除模块。比如过滤(filter)模块是过滤响应头和内容的模块，可以对回复的头和内容进行处理。它的处理时间在获取回复内容之后，向用户发送响应之前。它的处理过程分为两个阶段，过滤HTTP回复的头部和主体，在这两个阶段可以分别对头部的主体进行修改。

异常生产信息计算模块对生产过程中的D-二聚体和FDP复合质控品生产过程中的异常数据信息进行计算，比如停运、造成D-二聚体是纤维蛋白的降解产物光照强度、光照度、温度、湿度、反应条件、生产异物进入等多种不定环境。对比模块将提取到的数据信息与数据库中的数据信息进行对比分析与比对，以提高D-二聚体和FDP复合质控品生产监控分析能力，通过预测输出模块对生产中的数据信息进行预测输出。

报警模块的工作方法的工作方法包含以下步骤：

步骤1、通过数据过滤模块所述主控模块对D-二聚体和FDP复合质控品生产中异常数据进行评估；

模糊的D-二聚体和FDP复合质控品生产中，通过异常生产信息计算模块计算异常概率，计算输出公式为：

在公式(3)中，t表示D-二聚体和FDP复合质控品异常信息，

在具体实施例中，将反映D-二聚体和FDP复合质控品生产状况的数据信息转换为数据信息参数，以提高数据信息计算能力。出于篇幅和发明角度的限制，上述参数信息不是所有生产过程中的数据信息，而是D-二聚体和FDP复合质控品生产状况的主要数据信息。D-二聚体和FDP复合质控品生产异常信息包括可排除的异常量过大、整体的异常量过大和两者的异常量波动较大，异常信息会影响算法的运行稳定性和估计误差调整，通过求整体异常量下的均方差，平衡不同D-二聚体和FDP复合质控品生产异常信息的影响；

最终异常量最小的波动幅度为整体异常量最小均方差值，整体异常量的平均值K

在公式(4)中，

在公式(5)中，K

公式(6)中，

为参数异常量分析函数，用公式表示为：

在公式(7)中，T(g,g)为g阶段的参数异常量分析函数，T(t,g)为g阶段的一个异常变化对于平衡的影响；参数异常量分析函数比如多种异常数据信息出现时，为了能够使不同的数据信息处于平稳状态，通过技术手段将不同的参数进行分析与计算，以提高多环境因素下异常计算能力。

步骤2、所述主控模块进行预警决策，根据评估后的异常量数据编写迭代函数，判断具体异常因素，迭代函数表达式为：

式(8)中，q

所述迭代函数通过可排除方程式转化为具有一般函数规律的方程，可排除方程式表达式为：

(S

＝sgn(x

式(9)中，S

通过式(6)和式(7)算法得出异常信息可优化的程度，通过预测输出模块对异常数据的评估输出，输出表达式为：

在式(10)中，R

然后对平衡后异常信息进行判断，得出异常系数程度和可控程度，进行预警流程。

在具体实施例中，所述报警模块采用L298N电机驱动，在所述主控模块接收的数据超过或低于阈值范围时，驱动两个电机控制电路工作，通过YD-D3声光报警器报警指示灯亮并且蜂鸣器报警，提醒人们异常信息的发生。

在上述实施例中，所述FPGA控制芯片电路至少设置4路数据通道接口，并且所述TMS320DM8168芯片控制电路外部连接设置有ARM子系统、视频处理子系统、编解码子系统和DSP子系统。

在具体实施例中，所述主控模块利用FPGA纯硬件并行处理特点，以Altera公司Cyclone III系列EP3C40为核心芯片的硬件平台，实现了系统设计，能自动识别D-二聚体和FDP复合质控品生产数据信息。

在上述实施例中，所述的改进型UPF算法模型包括数字化转换模块、外界影响因素分析模块和预测模块。UPF(the unscented particle filter)是一种新的多模型滤波算法，其中数字化转换模块是将输入的D-二聚体和FDP复合质控品生产异常信息通过模数或者编码转换，以将输入的宏观数据信息转换为数字化数据信息，外界影响因素分析模块是对D-二聚体和FDP复合质控品生产异常信息信息进行分析，预测模块是用于将D-二聚体和FDP复合质控品生产异常信息进行预测，以提高数据信息预测能力。

下面对改进型UPF算法模型进行一种实施例的说明。

在具体实施例中，所述外界影响因素分析模块采用定位功能实现D-二聚体和FDP复合质控品生产数据信息分析与计算；

预测残差矢量假设定义为Vk，则Vk方程可以为：

在公式(11)中，ΔVk表示生产过程外界影响中定位误差量；Pyk表示定位信息预测矢量的协方差矩阵；tr表示指协方差矩阵痕迹方程，则定位信息函数自适应因子ak表示为：

其中ak的范围可以表示为0≤ak≤1，并且c＝1.0～2.5是常数，然后将N表示外界故障影响因素数据采样点，然后将数据进行初始化处理，则初始化数据k＝0，数据因子为x0i～p(x0)，

式(13)中，

步骤二：对数据信息进行抽样和筛查；

生产过程设计过程中，对其中的重要信息进行抽样，Sigma点数和权重是本发明方法中的重要技术参数，通过以下公式表示：

式(14)中，

本发明的自适应因子ak能够将Cholesky分解因子预测协方差矩阵S进行表示：

则影响生产过程设计的外界数据影响量公式可以表示：

/>

步骤三：对生产过程中的权重与估算阈值进行计算，对外界生产过程定位的粒子状态权重进行计算，并进行归一化处理，则输出信息可以为：

在公式(18)中，p与q表示为函数进行正态分布的重要参数，

其中N^越小，则外界数据信息影响粒子退化程度就越严重；

步骤四：对生产过程计算时的非线性状态向量

当状态估量值满足阈值计算时，则不再进行计算，当阈值计算不满足阈值计算时，则反复进行迭代计算，通过上述方法能够输出影响生产过程外部数据信息的多因素输出与计算。

下面对改进型UPF算法模型进行另一种实施例的说明。

数字化转换模块通过单片机编码，将输入的数据信息转换为算法模型可认知的数据信息。外界影响因素分析模块用于分析外部数据信息，比如可以引入人工智能的方式，或者排除发，模板匹配法等。预测模块比如通过设置阈值，通过与阈值进行对比计算的方式，在一种实施例中，预测模块的预测对象是定位和检测的结果。预测模块数据表征主要是对三种对象进行表征，比如D-二聚体和FDP复合质控品流入数据信息、生产环境、温湿度等不同数据信息。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变；例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围；因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。