JPH06341994A - データ処理装置を備えた分析装置 - Google Patents
データ処理装置を備えた分析装置Info
- Publication number
- JPH06341994A JPH06341994A JP13317393A JP13317393A JPH06341994A JP H06341994 A JPH06341994 A JP H06341994A JP 13317393 A JP13317393 A JP 13317393A JP 13317393 A JP13317393 A JP 13317393A JP H06341994 A JPH06341994 A JP H06341994A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- analog data
- data
- function
- analog
- pattern
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
- Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】サイクリックなタイミングチャートで動作する
分析装置から出力されるアナログデータ波形を表示する
データ処理装置において、タイミングチャートに対応し
たコメントをデータ波形と同時に表示し、専門家以外で
も分析装置異常の検出を容易にし、分析装置の保守,点
検を効率的に行うことを可能にする。 【構成】データ処理は、アナログデータパターン検出の
ための情報入力(破線内)と、データ入力13と,アナ
ログデータパターン検出14と,アナログデータグラ
フ,コメント,アラーム表示17により構成される。ア
ナログデータパターン検出のための情報入力は、タイミ
ングチャート入力11と,正常な状態および異常な状態
のアナログデータ入力12により構成される。
分析装置から出力されるアナログデータ波形を表示する
データ処理装置において、タイミングチャートに対応し
たコメントをデータ波形と同時に表示し、専門家以外で
も分析装置異常の検出を容易にし、分析装置の保守,点
検を効率的に行うことを可能にする。 【構成】データ処理は、アナログデータパターン検出の
ための情報入力(破線内)と、データ入力13と,アナ
ログデータパターン検出14と,アナログデータグラ
フ,コメント,アラーム表示17により構成される。ア
ナログデータパターン検出のための情報入力は、タイミ
ングチャート入力11と,正常な状態および異常な状態
のアナログデータ入力12により構成される。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、サイクリックなタイミ
ングで動作する分析装置より得られるアナログデータの
処理装置を備えた分析装置に係り、特にアナログデータ
波形により判断が可能な分析装置の保守,点検に有効な
分析装置に関する。
ングで動作する分析装置より得られるアナログデータの
処理装置を備えた分析装置に係り、特にアナログデータ
波形により判断が可能な分析装置の保守,点検に有効な
分析装置に関する。
【0002】
【従来の技術】従来の分析装置では、アナログデータ信
号は記憶されず、濃度計算に必要な情報のみが記憶され
ている。
号は記憶されず、濃度計算に必要な情報のみが記憶され
ている。
【0003】また、従来のデータ処理装置で、検知部の
故障等を診断する場合においては、シンクロスコープ等
のアナライザを利用して、アナライザが表示するアナロ
グデータ波形を人間が検証し、アナログデータ各時点に
おける装置動作を解析し、そのノイズ状態により分析装
置の異常箇所等を判断して保守,点検を行っている。
故障等を診断する場合においては、シンクロスコープ等
のアナライザを利用して、アナライザが表示するアナロ
グデータ波形を人間が検証し、アナログデータ各時点に
おける装置動作を解析し、そのノイズ状態により分析装
置の異常箇所等を判断して保守,点検を行っている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】データ異常が発生した
場合、従来は専門家がシンクロスコープ等を利用してア
ナログデータを計測し、装置の故障診断をしていた。分
析装置が少数の部品から構成され、動作タイミングが簡
単な場合、原因追及は比較的容易である。しかし、分析
装置が高速となり動作する部品が増加してくると、故障
の原因追及は容易ではなくなる。また、長時間の計時変
化などを人間がチェックし、原因を追及することはます
ます困難になってきている。特に、以下3つの作業が困
難である。 (1)アナログデータパターンを検出し、1サイクル開
始時期を判断する。
場合、従来は専門家がシンクロスコープ等を利用してア
ナログデータを計測し、装置の故障診断をしていた。分
析装置が少数の部品から構成され、動作タイミングが簡
単な場合、原因追及は比較的容易である。しかし、分析
装置が高速となり動作する部品が増加してくると、故障
の原因追及は容易ではなくなる。また、長時間の計時変
化などを人間がチェックし、原因を追及することはます
ます困難になってきている。特に、以下3つの作業が困
難である。 (1)アナログデータパターンを検出し、1サイクル開
始時期を判断する。
【0005】(2)タイミングチャートを記憶して、ア
ナログデータ波形の各時点において分析装置がどのよう
な動作をしているかを解析する。
ナログデータ波形の各時点において分析装置がどのよう
な動作をしているかを解析する。
【0006】(3)測定したアナログデータを、正常な
状態のアナログデータおよび異常な状態のアナログデー
タと比較し、データ異常検出とその原因を判断する。
状態のアナログデータおよび異常な状態のアナログデー
タと比較し、データ異常検出とその原因を判断する。
【0007】本発明の目的は、係る事情に着目してなさ
れたもので、分析装置より得られるサイクリックなアナ
ログデータパターンを検出し、アナログデータ波形とタ
イミングチャートに基づいたコメントを表示すること
で、アナログデータの各時点における分析装置の動作を
明確にし、正常な状態のアナログデータと比較してデー
タ異常を検出してアラームを発生することで、分析装置
の保守,点検を効率的に行うことにある。
れたもので、分析装置より得られるサイクリックなアナ
ログデータパターンを検出し、アナログデータ波形とタ
イミングチャートに基づいたコメントを表示すること
で、アナログデータの各時点における分析装置の動作を
明確にし、正常な状態のアナログデータと比較してデー
タ異常を検出してアラームを発生することで、分析装置
の保守,点検を効率的に行うことにある。
【0008】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するため、以下の機能を設けた。
成するため、以下の機能を設けた。
【0009】(1)サイクリックな動作のタイミングチ
ャートを記憶する機能。
ャートを記憶する機能。
【0010】(2)アナログデータを記憶する機能。
【0011】(3)正常な状態のアナログデータを記憶
する機能。
する機能。
【0012】(4)異常な状態のアナログデータを記憶
する機能。
する機能。
【0013】(5)サイクリックなアナログデータのパ
ターンを検出する機能。
ターンを検出する機能。
【0014】(6)測定したアナログデータと、正常な
状態のアナログデータを比較する機能。
状態のアナログデータを比較する機能。
【0015】(7)測定したアナログデータの表示時
に、タイミングチャートを参照してコメントを発生する
機能。
に、タイミングチャートを参照してコメントを発生する
機能。
【0016】(8)測定したアナログデータが正常な状
態から外れた場合、自動的にアラームを発生させる機
能。
態から外れた場合、自動的にアラームを発生させる機
能。
【0017】上記(5)は、1サイクル開始時期、およ
び記憶したアナログデータの全サイクル数を判断し、1
サイクル毎にサイクル番号を割り当てる機能を有する。
び記憶したアナログデータの全サイクル数を判断し、1
サイクル毎にサイクル番号を割り当てる機能を有する。
【0018】
【作用】前記各機能は図1に示す処理フローに従い動作
する。
する。
【0019】(1)ステップ11では、アナログデータ
を出力する分析装置のタイミングチャートを入力する。
を出力する分析装置のタイミングチャートを入力する。
【0020】(2)ステップ12では、正常な状態およ
び異常な状態のアナログデータを入力する。
び異常な状態のアナログデータを入力する。
【0021】(3)ステップ13では、測定したアナロ
グデータの中から、検証するアナログデータを入力す
る。
グデータの中から、検証するアナログデータを入力す
る。
【0022】(4)ステップ14では、ステップ13で
入力したアナログデータのデータパターンを自動的に検
出し、1サイクル開始時期の検出、およびステップ13
で入力したデータの全サイクル数を判断し、各サイクル
毎にサイクル番号を割り当てる。
入力したアナログデータのデータパターンを自動的に検
出し、1サイクル開始時期の検出、およびステップ13
で入力したデータの全サイクル数を判断し、各サイクル
毎にサイクル番号を割り当てる。
【0023】(5)ステップ15では、正常な状態およ
び異常な状態のアナログデータパターンと、ステップ1
3で入力したアナログデータを比較する。
び異常な状態のアナログデータパターンと、ステップ1
3で入力したアナログデータを比較する。
【0024】(6)ステップ16では、表示するアナロ
グデータのサイクル番号を指定する。 (7)ステップ17では、アナログデータ波形,コメン
ト,現表示波形のサイクル番号,記憶装置に記憶するア
ナログデータの全サイクル数、および正常なアナログデ
ータと比較して異常があった場合にアラームを表示す
る。
グデータのサイクル番号を指定する。 (7)ステップ17では、アナログデータ波形,コメン
ト,現表示波形のサイクル番号,記憶装置に記憶するア
ナログデータの全サイクル数、および正常なアナログデ
ータと比較して異常があった場合にアラームを表示す
る。
【0025】(8)ステップ18では、ステップ17で
表示したサイクル番号のアナログデータ波形以外を検証
する必要があるか、否かを判断する。別のアナログデー
タ波形を表示する必要があると判断した場合、ステップ
16に戻る。
表示したサイクル番号のアナログデータ波形以外を検証
する必要があるか、否かを判断する。別のアナログデー
タ波形を表示する必要があると判断した場合、ステップ
16に戻る。
【0026】
【実施例】以下、本発明の実施例を図2から図8を用い
て説明する。本実施例は、臨床検査用の生化学自動分析
装置から出力されるイオン選択電極(以降ISEと略
す)アナログデータの解析機能を有するデータ処理装置
である。
て説明する。本実施例は、臨床検査用の生化学自動分析
装置から出力されるイオン選択電極(以降ISEと略
す)アナログデータの解析機能を有するデータ処理装置
である。
【0027】図2は本発明を適用する装置のブロック構
成図である。ISEアナログデータを出力する生化学自
動分析装置21と,データ処理装置22と,ディスプレ
イ装置23と,キーボード24からなり、ISEアナロ
グデータファイル25を生化学自動分析装置とデータ処
理装置に接続した。ISEアナログデータファイル25
にはアナライザ等であらかじめ測定したISEアナログ
データが、装置の各異常パターン,正常パターンとして
記憶されており、分析装置の保守,点検のための検証に
有効なデータが蓄積されているものとする。
成図である。ISEアナログデータを出力する生化学自
動分析装置21と,データ処理装置22と,ディスプレ
イ装置23と,キーボード24からなり、ISEアナロ
グデータファイル25を生化学自動分析装置とデータ処
理装置に接続した。ISEアナログデータファイル25
にはアナライザ等であらかじめ測定したISEアナログ
データが、装置の各異常パターン,正常パターンとして
記憶されており、分析装置の保守,点検のための検証に
有効なデータが蓄積されているものとする。
【0028】データ処理装置(図2の22)の構成を、図
3に示す。データ記憶部31,パターン認識部32,デ
ータ表示部33からなる。パターン認識部32は、IS
Eアナログデータの正常パターン,異常パターンを学習
する学習機構34と,測定したISEアナログデータの
1パターン開始時期を判断する推論機構35,ISEア
ナログデータの正常,異常を判断する推論機構36を有
する。
3に示す。データ記憶部31,パターン認識部32,デ
ータ表示部33からなる。パターン認識部32は、IS
Eアナログデータの正常パターン,異常パターンを学習
する学習機構34と,測定したISEアナログデータの
1パターン開始時期を判断する推論機構35,ISEア
ナログデータの正常,異常を判断する推論機構36を有
する。
【0029】本実施例の処理フローを、図4に示す。
【0030】(1)ステップ401で、生化学自動分析
装置のISE動作のタイミングチャートを入力する。入
力情報は、1サイクルの秒数と各動作時間である。
装置のISE動作のタイミングチャートを入力する。入
力情報は、1サイクルの秒数と各動作時間である。
【0031】(2)ステップ402で、ISEアナログ
データファイルに蓄積された正常パターン,異常パター
ンに分類されたデータを入力する。入力データは、1サ
イクル開始時期が明確なデータとし、パターン認識機構
(図3の34)におけるパターン学習に十分なサイクル
数分のデータであるものとする。
データファイルに蓄積された正常パターン,異常パター
ンに分類されたデータを入力する。入力データは、1サ
イクル開始時期が明確なデータとし、パターン認識機構
(図3の34)におけるパターン学習に十分なサイクル
数分のデータであるものとする。
【0032】(3)ステップ403では、パターン認識
部の学習機構(図3の34)において、ステップ402で
入力したデータを教師データとし、正常な状態のISE
アナログデータパターン、および生化学自動分析装置各
機構の異常な状態のISEアナログデータパターンを学
習する。
部の学習機構(図3の34)において、ステップ402で
入力したデータを教師データとし、正常な状態のISE
アナログデータパターン、および生化学自動分析装置各
機構の異常な状態のISEアナログデータパターンを学
習する。
【0033】(4)ステップ404で、検証するISE
アナログデータを入力する。
アナログデータを入力する。
【0034】(5)ステップ405では、ステップ40
4で入力したデータを、パターン認識部の推論機構1
(図3の35)においてパターン検出し、1サイクル開
始時期を決定し、入力したデータの全サイクル数を検出
し、サイクル番号を割り当てる。
4で入力したデータを、パターン認識部の推論機構1
(図3の35)においてパターン検出し、1サイクル開
始時期を決定し、入力したデータの全サイクル数を検出
し、サイクル番号を割り当てる。
【0035】(6)ステップ406では、ステップ40
5で検出した1サイクル開始時期から1サイクル分のデ
ータを、ステップ403で学習した正常パターンデー
タ、あるいは異常パターンデータと比較し、異常データ
に関しては、自動分析装置のどの機構の異常パターンに
属するかを判断し、アラームを割り当てる。
5で検出した1サイクル開始時期から1サイクル分のデ
ータを、ステップ403で学習した正常パターンデー
タ、あるいは異常パターンデータと比較し、異常データ
に関しては、自動分析装置のどの機構の異常パターンに
属するかを判断し、アラームを割り当てる。
【0036】(7)ステップ407で、次に表示する
(ステップ408)ISEアナログデータのサイクル番
号を指定する。異常パターンのデータを自動的に選択す
る等により装置が自動的に指定する手段と、ユーザがキ
ーボードから入力して自由に指定する手段がある。
(ステップ408)ISEアナログデータのサイクル番
号を指定する。異常パターンのデータを自動的に選択す
る等により装置が自動的に指定する手段と、ユーザがキ
ーボードから入力して自由に指定する手段がある。
【0037】(8)ステップ408で、ISEアナログ
データ波形,コメント,現表示データ波形のサイクル番
号,入力データの全サイクル数を表示する。
データ波形,コメント,現表示データ波形のサイクル番
号,入力データの全サイクル数を表示する。
【0038】(9)ステップ409では、ステップ40
8で表示したデータが、ステップ406で異常パターンと
判断したものであるかを判断する。
8で表示したデータが、ステップ406で異常パターンと
判断したものであるかを判断する。
【0039】(10)ステップ410では、表示データが
異常パターンである場合、アラームを表示する。
異常パターンである場合、アラームを表示する。
【0040】(11)ステップ411では、ステップ40
8で表示したサイクル番号以外のアナログデータ波形を
検証する必要があるか、否かを判断し、必要であると判
断した場合、ステップ407に戻る。
8で表示したサイクル番号以外のアナログデータ波形を
検証する必要があるか、否かを判断し、必要であると判
断した場合、ステップ407に戻る。
【0041】(12)ステップ412で、ステップ404
で入力したデータ以外のアナログデータについて検証す
る必要があるか否かを判断する。必要と判断した場合、
ステップ404へ戻る。
で入力したデータ以外のアナログデータについて検証す
る必要があるか否かを判断する。必要と判断した場合、
ステップ404へ戻る。
【0042】上記(3)記載のISEアナログデータパ
ターン学習方法例について説明する。本実施例におけ
る、1つのパターンを認識する学習の処理フローを図5
に示す。
ターン学習方法例について説明する。本実施例におけ
る、1つのパターンを認識する学習の処理フローを図5
に示す。
【0043】(3−1)ステップ51では、学習パター
ンに該当するISEアナログデータを教師データとして
入力する。入力データは、 教師データ数=n 1サイクル時間の分割数=x(xはパターン認識に十分
な大きさm) 教師データ番号=i(i=1からn) 教師データiの分割点xにおけるアナログデータ値=T
i(x) としたときのTi(x)である。但し、i=1,…,n,
x=0,…,mである。 (3−2)ステップ52では、ステップ51で入力した
データの分割点xにおける重心Yi(x)を求める。計算
式は、以下の通り。
ンに該当するISEアナログデータを教師データとして
入力する。入力データは、 教師データ数=n 1サイクル時間の分割数=x(xはパターン認識に十分
な大きさm) 教師データ番号=i(i=1からn) 教師データiの分割点xにおけるアナログデータ値=T
i(x) としたときのTi(x)である。但し、i=1,…,n,
x=0,…,mである。 (3−2)ステップ52では、ステップ51で入力した
データの分割点xにおける重心Yi(x)を求める。計算
式は、以下の通り。
【0044】Yi(x)=1/n(T1(x)+T2(x)+
・・・+Tn(x)) (3−3)ステップ53では、各重心の成分を2つにす
る。Eをある小さな数としたとき、計算式は以下の通
り。
・・・+Tn(x)) (3−3)ステップ53では、各重心の成分を2つにす
る。Eをある小さな数としたとき、計算式は以下の通
り。
【0045】Yji(x)=Yi(x)+E (j=1) Yji(x)=Yi(x)−E (j=2) (3−4)ステップ54では、ステップ51で入力した
教師データを再入力し、クラスタリングを行う。
教師データを再入力し、クラスタリングを行う。
【0046】各データYi(x)と各パターン重心値Yji
(x)の差の二乗和Aijを計算し、Aijが最小となるAi
minのjを検出し、データiがjに属すると判断する。
計算式は以下の通り。
(x)の差の二乗和Aijを計算し、Aijが最小となるAi
minのjを検出し、データiがjに属すると判断する。
計算式は以下の通り。
【0047】Aij=(Yi(x)−Yji(x))2+…+(Y
i(x)−Yji(x))2 Aimin=min(Ai1,Ai2,…,Aik) 但し、kはステップ53で分けた重心数。繰返し処理の
ため、k=2,4…と増加する。
i(x)−Yji(x))2 Aimin=min(Ai1,Ai2,…,Aik) 但し、kはステップ53で分けた重心数。繰返し処理の
ため、k=2,4…と増加する。
【0048】(3−5)ステップ55では、ステップ5
4で計算したAijのjに関する平均歪EEを計算し、E
E<Eである場合にステップ53へ戻り、重心成分をさ
らに分ける。EE>=Eである場合は、ステップ53で
分けた重心を再計算する。
4で計算したAijのjに関する平均歪EEを計算し、E
E<Eである場合にステップ53へ戻り、重心成分をさ
らに分ける。EE>=Eである場合は、ステップ53で
分けた重心を再計算する。
【0049】平均歪EEの計算式は、以下の通り。
【0050】B=1/n(A2min+…+Anmin) EE=(B0−B)/B (B0はBの前回値) 以上が1つのパターンを認識する学習の処理フローであ
る。上記(3−1)から(3−5)に示した手順を正常
パターンと異常パターンのそれぞれについて行い、各パ
ターンの重心値によりパターン認識する。
る。上記(3−1)から(3−5)に示した手順を正常
パターンと異常パターンのそれぞれについて行い、各パ
ターンの重心値によりパターン認識する。
【0051】前記(5)のパターン認識部の推論機構
(図3の35)におけるパターン検出と1サイクル開始
時期を決定方法を、図6により説明する。
(図3の35)におけるパターン検出と1サイクル開始
時期を決定方法を、図6により説明する。
【0052】(5−1)ステップ61では、検証するア
ナログデータのある時点を1パターン開始時期(0秒
目)仮定し、パターン検出の基準点とする。
ナログデータのある時点を1パターン開始時期(0秒
目)仮定し、パターン検出の基準点とする。
【0053】(5−2)ステップ62では、ステップ6
1で決定した1パターン開始時期のアナログデータ値を
Tc(0)とし、各分割点xのアナログデータ値Tc(x)
を入力する。
1で決定した1パターン開始時期のアナログデータ値を
Tc(0)とし、各分割点xのアナログデータ値Tc(x)
を入力する。
【0054】(5−3)ステップ63では、ステップ6
1で入力したデータのクラスタリングを行う。各パター
ン重心値とデータ重心値の差の二乗和AAj を計算し、
その値が最小となるパターンに属すると判断する。当該
1サイクル開始時期のAAj は記憶しておく。
1で入力したデータのクラスタリングを行う。各パター
ン重心値とデータ重心値の差の二乗和AAj を計算し、
その値が最小となるパターンに属すると判断する。当該
1サイクル開始時期のAAj は記憶しておく。
【0055】(5−4)ステップ64では、ステップ6
2,63,64,65の処理を分割数分繰り返したかど
うかを判断する。
2,63,64,65の処理を分割数分繰り返したかど
うかを判断する。
【0056】(5−5)ステップ65では、ステップ6
4で分割数分繰り返したと判断した場合、ステップ61
で0秒目に設定した時点から、((1サイクル/分割数)
×繰返し回数)秒分、1サイクル開始時期を後にずら
し、ステップ62に戻る。
4で分割数分繰り返したと判断した場合、ステップ61
で0秒目に設定した時点から、((1サイクル/分割数)
×繰返し回数)秒分、1サイクル開始時期を後にずら
し、ステップ62に戻る。
【0057】(5−6)ステップ66では、ステップ6
3の処理で記憶したAAj を比較し、最小のAAj とな
る1サイクル開始時期を、ステップ61で決定したパタ
ーン検出基準点tの最適な1サイクル開始時期t(k)
と判断する。
3の処理で記憶したAAj を比較し、最小のAAj とな
る1サイクル開始時期を、ステップ61で決定したパタ
ーン検出基準点tの最適な1サイクル開始時期t(k)
と判断する。
【0058】(5−7)ステップ67では、ステップ6
1,62,63,64,65,66の処理を、十分な数
のパターン検出基準点について繰り返したかを判断す
る。不十分である場合には、ステップ61に戻り、未検
証な基準点のなかより次の1パターン開始時期を決定す
る。
1,62,63,64,65,66の処理を、十分な数
のパターン検出基準点について繰り返したかを判断す
る。不十分である場合には、ステップ61に戻り、未検
証な基準点のなかより次の1パターン開始時期を決定す
る。
【0059】(5−8)ステップ68では、ステップ6
7で十分な基準点について検証したと判断した場合に、
各基準点の最適1サイクル開始時期のなかで、最も頻度
が高い1サイクル開始時期を、最終的な1サイクル開始
時期として採用する。
7で十分な基準点について検証したと判断した場合に、
各基準点の最適1サイクル開始時期のなかで、最も頻度
が高い1サイクル開始時期を、最終的な1サイクル開始
時期として採用する。
【0060】前記(6)の正常パターンデータ、あるい
は異常パターンデータと比較する方法は、1サイクル開
始時期から1サイクル分のデータを入力として、正常パ
ターン,異常パターンの重心値と検証アナログデータの
差の二乗和が、十分小さな値Eより小さくなるパターン
に属するものとする。
は異常パターンデータと比較する方法は、1サイクル開
始時期から1サイクル分のデータを入力として、正常パ
ターン,異常パターンの重心値と検証アナログデータの
差の二乗和が、十分小さな値Eより小さくなるパターン
に属するものとする。
【0061】本実施例において、ディスプレイ上の操作
手順を、図7,図8の画面例により具体的に説明する。
手順を、図7,図8の画面例により具体的に説明する。
【0062】タイミングチャート入力(図4のステップ
401)の画面例を図7に示す。1サイクルの秒数入力
領域71に、タイミングチャート1サイクルの秒数をキ
ーボードより入力する。1サイクル秒数を入力すると、
タイミングチャートグラフの目盛り表示領域72に目盛
りを自動表示する。処理名入力領域73に、1サイクル
中に行う処理をキーボードより入力する。処理開始タイ
ミング入力領域74に、同行の処理名入力領域73に入
力した処理について、1サイクル開始時を0秒とした場
合の処理開始時間を入力する。同様に、処理終了タイミ
ング入力領域75に、1サイクル開始時を0秒とした場
合の処理終了時間を入力する。処理開始タイミング74
と処理終了タイミング75が入力されると、処理タイミ
ンググラフ表示領域76に処理タイミングをグラフ表示
する。
401)の画面例を図7に示す。1サイクルの秒数入力
領域71に、タイミングチャート1サイクルの秒数をキ
ーボードより入力する。1サイクル秒数を入力すると、
タイミングチャートグラフの目盛り表示領域72に目盛
りを自動表示する。処理名入力領域73に、1サイクル
中に行う処理をキーボードより入力する。処理開始タイ
ミング入力領域74に、同行の処理名入力領域73に入
力した処理について、1サイクル開始時を0秒とした場
合の処理開始時間を入力する。同様に、処理終了タイミ
ング入力領域75に、1サイクル開始時を0秒とした場
合の処理終了時間を入力する。処理開始タイミング74
と処理終了タイミング75が入力されると、処理タイミ
ンググラフ表示領域76に処理タイミングをグラフ表示
する。
【0063】ISEアナログデータ波形とコメント表示
(図4のステップ408)の画面例を図8に示す。サイ
クル番号81,全サイクル数82,ISEアナログデー
タ波形83,コメント84を表示する。表示するアナロ
グデータ波形が異常パターンである場合には、アラーム
情報表示欄80へ、アラーム名を表示する。
(図4のステップ408)の画面例を図8に示す。サイ
クル番号81,全サイクル数82,ISEアナログデー
タ波形83,コメント84を表示する。表示するアナロ
グデータ波形が異常パターンである場合には、アラーム
情報表示欄80へ、アラーム名を表示する。
【0064】ISEアナログデータ波形は、横軸に1サ
イクル分の目盛りをとり、1目盛を点線88で示した表
示領域に、サイクル開始時期から1サイクル分のデータ
を表示する。コメントは、タイミングチャート入力画面
(図7)で入力した処理名(図7の73)を参照して表
示する。各コメントは、コメントに対応した矢印85が
指す指標線(点線86)とISEアナログデータ波形の
交点における処理名を表す。表示したアナログデータ波
形と同時に、正常パターンのアナログデータ波形を参照
する場合は、正常パターン表示指示の入力領域89へ、
表示する場合はON、表示しない場合はOFFを入力す
る。ONが入力された場合、アナログデータ波形表示領
域に、正常パターンの波形を別色,細線で同時に表示す
る。現在表示するアナログデータを変更する場合は、次
に表示するデータのサイクル番号をカーソル88で、キ
ーボードより入力する。実行キーの入力と同時に自動的
に該当するデータとコメントを表示する。
イクル分の目盛りをとり、1目盛を点線88で示した表
示領域に、サイクル開始時期から1サイクル分のデータ
を表示する。コメントは、タイミングチャート入力画面
(図7)で入力した処理名(図7の73)を参照して表
示する。各コメントは、コメントに対応した矢印85が
指す指標線(点線86)とISEアナログデータ波形の
交点における処理名を表す。表示したアナログデータ波
形と同時に、正常パターンのアナログデータ波形を参照
する場合は、正常パターン表示指示の入力領域89へ、
表示する場合はON、表示しない場合はOFFを入力す
る。ONが入力された場合、アナログデータ波形表示領
域に、正常パターンの波形を別色,細線で同時に表示す
る。現在表示するアナログデータを変更する場合は、次
に表示するデータのサイクル番号をカーソル88で、キ
ーボードより入力する。実行キーの入力と同時に自動的
に該当するデータとコメントを表示する。
【0065】
【発明の効果】本発明により、専門家以外の者でも容易
にアナログデータを検証することが可能となり、分析装
置の保守,点検を効率的に行うことを可能にする。
にアナログデータを検証することが可能となり、分析装
置の保守,点検を効率的に行うことを可能にする。
【図1】本発明実施例の処理フロー図である。
【図2】本発明実施例の装置構成図である。
【図3】同じく装置構成図である。
【図4】本発明実施例の処理フロー図である。
【図5】同じく処理フロー図である。
【図6】同じく処理フロー図である。
【図7】本発明実施例の画面例を示す図である。
【図8】同じく画面例を示す図である。
Claims (3)
- 【請求項1】サイクリックなタイミングで、サンプル機
構,試薬分注機構,洗浄機構,検知器などが動作し、前
記検知器より連続的なアナログ信号が出力され、前記連
続的なアナログ信号を測定してその情報を表示すること
が可能であるデータ処理部を有する臨床検査用の分析装
置において、 サイクリックな動作のタイミングチャートを記憶する機
能と、 アナログデータを記憶する機能と、 正常な状態のアナログデータパターンを記憶する機能
と、 異常な状態のアナログデータパターンを記憶する機能
と、 サイクリックなアナログデータのパターンを検出する機
能と、 測定したアナログデータと正常な状態のアナログデータ
を比較する機能と、 測定したアナログデータと異常な状態のアナログデータ
を比較する機能と、 前記アナログデータ表示時に、タイミングチャートを参
照してコメントを発生する機能を設け、 アナログデータの解析機能を持つことを特徴とするデー
タ処理装置を備えた分析装置。 - 【請求項2】請求項1において、アナログデータパター
ンを検出する機能は、請求項1記載のアナログデータと
タイミングチャートの関係を特徴づける情報より、1サ
イクルの開始時期を自動的に判断する機能と、前記アナ
ログデータ記憶装置に記憶したデータの全サイクル数を
判断する機能と、前記アナログデータ記憶装置に記憶し
たデータの1サイクル毎にサイクル番号を割当てる機能
を設け、アナログデータの自動解析機能を特徴とするデ
ータ処理装置を備えた分析装置。 - 【請求項3】請求項1において、アナログデータ表示時
にコメントを発生する機能は、アナログデータが正常な
パターンからはずれた場合、自動的にアラームを発生す
る機能を設け、アナログデータの解析機能を持つことを
特徴とするデータ処理装置を備えた分析装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP13317393A JPH06341994A (ja) | 1993-06-03 | 1993-06-03 | データ処理装置を備えた分析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP13317393A JPH06341994A (ja) | 1993-06-03 | 1993-06-03 | データ処理装置を備えた分析装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH06341994A true JPH06341994A (ja) | 1994-12-13 |
Family
ID=15098387
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP13317393A Pending JPH06341994A (ja) | 1993-06-03 | 1993-06-03 | データ処理装置を備えた分析装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH06341994A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010164484A (ja) * | 2009-01-16 | 2010-07-29 | Toshiba Corp | 自動分析装置 |
JP2022152303A (ja) * | 2021-03-29 | 2022-10-12 | 横河電機株式会社 | 解析装置、解析方法および解析プログラム |
-
1993
- 1993-06-03 JP JP13317393A patent/JPH06341994A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010164484A (ja) * | 2009-01-16 | 2010-07-29 | Toshiba Corp | 自動分析装置 |
JP2022152303A (ja) * | 2021-03-29 | 2022-10-12 | 横河電機株式会社 | 解析装置、解析方法および解析プログラム |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5808908A (en) | Method for measuring the usability of a system | |
Stewart et al. | The human side of mistake‐proofing | |
JPH08234832A (ja) | プラント監視診断装置および方法 | |
Mason et al. | Effects of immediate versus delayed feedback on error detection accuracy in a quality control simulation | |
CN110553789A (zh) | 一种压阻式压力传感器的状态检测方法、装置及制动*** | |
CN107562621A (zh) | 确定手工测试用例与被测试代码关联关系的方法和装置 | |
JPH0793018A (ja) | 動作状態の診断方法及びシステム | |
CN112635048B (zh) | 一种视觉任务脑力负荷量化评估方法及*** | |
JPH06341994A (ja) | データ処理装置を備えた分析装置 | |
CN111274086B (zh) | 一种计算机软件故障监测*** | |
CA2453929A1 (en) | Mathematical training abacus system | |
JPH10187226A (ja) | プラント状態予測装置 | |
KR100189127B1 (ko) | 예정된 절차의 조작자의 실행을 평가하기 위한 방법 및 장치 | |
CN115798659A (zh) | 一种质控方法、***、分析仪及计算机存储介质 | |
JPH06249810A (ja) | ガス識別装置 | |
JP3054273B2 (ja) | 病態型自動判定方法 | |
Giovanini et al. | Discriminating postural control behaviors from posturography with statistical tests and machine learning models: Does time series length matter? | |
US6535146B1 (en) | Method of detecting short-circuits of keyboard Matrix | |
Groth et al. | A knowledge-based system for real-time quality control and fault diagnosis of multitest analyzers | |
CN112936342A (zh) | 基于人体姿态识别算法的实体机器人动作评测***及方法 | |
CN112067121A (zh) | 光学探测器板级检测***及方法 | |
JPH02259421A (ja) | 自動分析装置 | |
CN116699293B (zh) | 一种智能座舱***数据采集测试方法 | |
KR20000055048A (ko) | 자동 검사 시스템에서의 신호처리방법 | |
CN110874521A (zh) | 一种分析仪及其样本编号方法、存储介质 |