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全实验室自动化，英文简称TLA(Total Laboratory Automation)，其目的是为了实现临床实验室内某一个或几个检测系统如临床化学、免疫学、血液学等检验的检测系统系统化整合，将相同或不同的分析仪器与实验室分析前和分析后的分析系统，通过自动化流水线和信息网络进行连接的过程，构成全自动化的流水线作业环境，覆盖整个检验过程，形成大规模的全检验过程的自动化。TLA的自动化包括样本自动化前处理、样本传输、样本自动分析、样本自动化后处理四大部分。全实验室自动化流水线可以体现IVD行业技术发展水平，随着医疗市场规模不断扩大、医学检验技术不断进步，全实验室自动化流水线已经成为实验室的发展趋势。 2017年12月，国家在《高端医疗器械和药品关键技术产业化实施方案》中首次提到，重点支持和鼓励国内空白的全实验室自动化检验分析流水线(TLA)等创新设备产业化， 这为TLA在我国的全面发展提供了前所未有的机遇。

机器视觉技术，主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。本质上，机器视觉是图像分析技术在自动化中的应用，通过使用光学系统、数字相机和图像处理工具，来模拟人的视觉能力，并做出相应的决策，最终通过指挥某种特定的装置执行这些决策。

RFID技术，是支持物联网能够快速普及的核心技术。RFID标签，通过存放被标识物体的信息，在各种物联网应用中实现了物与物的信息交流，是物联网中主要的信息获取方式。近年来，随着物联网技术的社会接受度越来越高，以UHF RFID为代表的智能系统已经在零售，物流，制造，医疗，安防，汽车，航空，军事等诸多领域广泛应用，为提升人们的生活便利，实现智慧物联起到了关键作用。本质上来说，RFID技术是利用无线射频信号发送和获取相关信息，从而对物体加以识别的一种非接触式的自动识别技术。RFID技术在对目标信息进行处理时，不需要与目标直接接触，具有迅速、即时、精确地对目标的信息进行收集和操作, 同时因为其工作过程不需要人为干涉，故可以节约大量时间。RFID技术最独特的地方是在任意一个标签中都具有一个全世界独一无二的ID标识码，这个标识码只能通过具有权限的读写器来进行识别，在读取RFID中的数据后，其包含的信息与ID标识码一同发送到具有防伪数据库的终端来进行认证。如果标签遭受到损坏，那么标签内包含的信息将不能够通过读写器读取，同时也无法对标签进行伪造。

本文通过介绍和阐述机器视觉技术和RFID技术在全实验室自动化系统中的详细应用，为实现全实验室自动化在中国的发展提供了一条切实可行的思路，为设计全实验室自动化流水线提供技术参考。

医疗设备自动化流水线的概念是由日本在上世纪八十年代提出的。因为当时日本的医疗检测室人力资源紧张且检测的工作量较大，为应对这一状况，他们创造性的提出了将自动化产业链引入实验室的新思路，利用一些简单的医疗器械及传送装置搭建了最初的医疗自动化流水线系统。上世纪九十年代，欧美发达国家也开始开发此类产品，各大仪器检测公司陆续推出了自动化医疗检测流水线产品，全实验室自动化设备的市场重心也因此转向欧美市场。

对比于传统常规的医疗检验实验室，全实验室自动化检测系统通过自身特有的模块化模式、简洁流程、合理分配布置仪器、实时信息读取等功能，使得其拥有以下多种优点：①极大的提高工作效率。相比于传统的人工实验室检测，自动化流水线产品大大加快样品的处理速度，更高效、更便捷。②检测试剂的通用化和检测方法的标准化，使得检测的项目大大增加。同时也大幅度地提高了测试结果的精确度，从而使得实验室间的检验结果更加具有对比性，更方便各机构之间的交流和检测技术的改进和提高。③减少了产生差错的因素，特别是减少人的参与，极大提升样本检测的可靠性。④进一步改进了分析方法。许多先进精确的分析方法(例如连续监测法)仍难由人工完成，全实验室自动化使得许多先进精确的分析方法得到广泛的应用。⑤实验室自动化设备具有多方面的自身监测功能。可以实时反馈样本的信息及位置，方便查取样本的信息及检测结果。⑥大大减小了样品的检测成本，实验室流水线系统中的设备只需极少的样品就可检测出该项的结果，节省了检测费用，同时也大大降低了整个系统的成本，减轻了医院和患者的经济负担。一个典型的TLA(全实验室自动化)系统如图1所示。

图1： 一个典型的TLA(全实验室自动化)系统，摘自朱业勤的《采血管回收存储一体化处理系统研究》

全实验室自动化检测系统主要包括下面四个部分：

1)样本前处理。样本前处理系统的主要作用就是快速的将杂乱无序的样本管分类、自动装载离心、样本去盖，方便样本检测设备进行分析。其中最容易出错的样本管分类功能，却是机器视觉系统的强项。

传统的机器视觉系统是通过工程师的经验，找到分类的特征，通过不同的机器视觉算法来实现特征的区分，从而实现分类的目的。但是这种传统的方法已经不再适合大规模的分类，因为很多时候我们无法穷举所有的分类特征，往往一些不经意的变化，会导致分类的失败。比如样本标签的翘起，标签的破损，样本位置摆放的异常，以及试管厂家及批次的变化等等。这时候我们就需要更加鲁棒的机器视觉算法来实现样本管分类，深度学习技术因为其多层的神经网络结构，大大提升了分类算法的稳定性，是目前实现样本管分类的最优算法。传统分类算法与深度学习分类算法的比较如图2所示。

图2： 传统分类算法与深度学习分类算法的比较

利用深度学习分类算法来实现样本管分类功能，就需要合适的软件和硬件的配合使用。软件上，诺万特(Novanta) 集团下的JADAK公司是医疗信息采集专家，开发了专门针对全实验室自动化检测系统需要的样本管分类深度学习网络，该深度学习神经网络采用了大量的样本管完成了网络预训练，在保证样本管分类质量的同时，提升了分类的鲁棒性，并且压缩了神经网络，使其可以在智能相机上实现快速边缘计算。通过观察JADAK 深度学习试管神经网络热力图(如图3所示)，我们可以看到该样本管分类深度学习神经网络关注了各个试管的专有特征，实现了类人的思维模式。

图3： JADAK 深度学习试管神经网络热力图

硬件上， JADAK公司有专门为IVD客户开发的Allegro IVD智能相机，不仅可以完美的运行样本管分类深度学习神经网络，同时可以满足医疗客户对于长生命周期及医疗认证(例如ISO13485)的要求，是全实验室自动化检测系统中机器视觉硬件的最佳选择。JADAK Allegro IVD智能相机如图4所示。

图4： JADAK Allegro IVD智能相机

2)样本传输。

样本管的高效，准确，可靠的传输是全实验室自动化检测系统的基本要求。一般来说，我们可以通过条码扫描和射频识别来实现样本传输的信息采集。条码扫描指的是利用贴在样本管上的条码来追踪样本的位置，以实现精准的样本管位置定位。射频识别是指将样本管与底座配对，利用嵌入底座中的RFID标签来实现样本信息的采集。这两种方法都有广泛的使用，如图5所示。

图5： 利用样本管上的条码或者嵌入样本管底座中的RFID标签来实现样本信息的采集

JADAK公司有专门为医疗客户设计的条码扫描器FM8及FM9系列(如图6所示)，以及完美契合全实验室自动化的HF 射频识别系统(如图7所示)。这些系统为样本传输提供了坚实可靠的信息采集渠道。

图6： JADAK FM8及FM9 条码扫描器

图7： JADAK M3e模组及开发套件

3)样本分析。

样本分析是全实验室自动化系统的核心，目前包括了血球，生化及免疫，尿液，血凝等多个项目的分析(如图8所示)。目前的趋势是 逐步的开放化，即一条全实验室自动化流水线可以兼容不同厂家的设备及试剂，实现强强联合。

图8： 全实验室自动化中样本分析的多个项目，摘自李秀霞的《临床全实验室自动化系统应用的初步评价》

4)样本后处理。在整个流水线系统中，样本后处理模块主要是对开盖检测后的样本试管进行加盖处理，以便于其在存储柜中进行恒温储存;存储模块的主要作用是对样本试管进行低温存储，柜子内的温度是恒温，便于样本试管的储藏，当储藏柜内的试管样品的存储时间过了储藏期限(大部分为七天)，会从存储柜内移出，随后移送至回收桶回收。样本后处理存储回收一体化处理系统将试管加盖模块和试管储藏模块进行一体化设计，与整体流水线进行契合，完成全实验室自动化的整个过程，这种设计简化整个系统的结构，节省空间，降低了成本，缩小整个样本检测的时间，提高检测效率。

目前样本后处理中的智能化存储柜越来越多的受到青睐，因为其对于样本追踪的精确定位，为我们快速找到储存样本提供了方便。智能化存储柜采用了UHF RFID 技术，每一层都有天线来读取本层的UHF RFID标签，当带有UHF标签的样本试管架需要储存到存储柜时，一旦样本试管架放入存储柜并关上柜门，智能化存储柜就会进行实时的盘点，确保每层的UHF标签都能够被读取。当我们需要寻找特定的样本试管时，系统会告诉我们该样本在存储柜的第几层。如图9所示是一个典型的RFID 智能柜。

图9： 一个典型的RFID 智能柜，图片摘自网络

全实验室自动化中使用到的UHF智能柜系统，需要一个能覆盖全球大部分国家和地区认证的UHF RFID模组来实现，其成功的关键就在于 RFID 模组的选择。诺万特(Novanta) 集团的ThingMagic 品牌UHF(超高频)模组系列，不仅获得了绝大部分国家和地区的认证，其稳定，安全的性能获得了全球客户的一致好评。 最新上市的UHF M7e模组继承了ThingMagic模组的一贯的优良特性，包括：

1)支持宽范围的射频传输功率(读取和写入功率可独立设置)

2)射频传输功率精度高(在不同的频率不同的温度情况下精度保持稳定)

3)射频传输功率调节步长小(可以满足精细调节)

4)经过优化的标签读取和写入算法，使得读写速度达到协议的最高速度;

5)支持全球的大部分地区的频率范围;

6)拥有大多数国家和地区的无线射频认证，可以协助客户获取指定地区的认证。

7)支持定制化标签(例如温度标签，湿度标签等)存储扩展区域的读取和写入;

8)不同模组使用统一的API(应用程序接口)可以大大方便客户的持续研发。

图10：M7e-PICO模组及M7e-DEKA模组

诺万特集团在亚太区域有当地的技术支持团队，能及时响应当地客户的需求。

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