赵兴方 陈新 陈思婕 郑少锋 陈华平 马菁菁 徐蓓蓓

赵兴方 ¹ 陈 新 ¹ 陈思婕 ¹ 郑少锋 ² 陈华平 ¹ 马菁菁 ¹ 徐蓓蓓 ¹ *

摘 要 面对日益复杂和多元化的检测业务需求，本文提出了一种基于云计算和物联网（Internet of Things，IoT）的实验室建设方案，通过引入先进技术，可有效提升实验室的管理效率、检测质量和安全性，助推实验室高质量发展。这一方案可更好地适应实验室检测和服务需求，为实验室精确高效的数据驱动型决策提供有力支撑。

关键词 云计算；物联网；检测实验室建设；系统设计；检测质量

Cloud Platform/IoT-Based Laboratory Design

ZHAO Xing-Fang1 CHEN Xin1 CHEN Si-Jie1 ZHENG Shao-Feng2

CHEN Hua-Ping1 MA Jing-Jing1 XU Bei-Bei1*

Abstract In response to the growing complexity of operational demands, this paper presents a construction plan for a laboratory based on cloud computing and the Internet of Things (IoT). By incorporating advanced technologies, the plan significantly enhances the management efficiency, quality control of the testing activities, and security of laboratories, thereby promoting high-quality development of testing laboratories. This solution addresses the evolving needs for laboratory testing and services, and provides strong support for the precise and efficient data-driven decision-making.

Keywords cloud computing; Internet of Things (IoT); Construction of testing laboratories; system design; quality control of testing activities

随着全球经济一体化的推进，国际贸易规模不断扩大，检测实验室面临的业务类型、检测样本数量及复杂程度大幅增加。因此，实验室的升级建设显得尤为重要，其核心目标在于构建一个“能感知、会思考、可执行、能进化”的技术支撑智能体^[1]，以助力构建更加透明、高效的运行体系。

1 实验室发展方向

近年来，实验室的检测水平和智能化程度实现了快速提升。为满足更高水平、更高标准发展的需求，实验室可重点在以下几方面深入挖掘建设潜力。图1以鱼骨图的形式呈现了实验室建设的重点板块及具体目标，以直观地反映实验室建设的发展方向。

强化信息化、自动化管理水平。拓展检测仪器设备的联网功能，提升实验室检测自动化程度及数据处理的智能化水平，开发环境参数自动实时监控与调节功能。

完善资源共享机制。构建实验室间更加紧密的互联互通与信息共享平台，优化设备资源配置及高效利用，提升资源使用效率。

细化实验室安全防范体系。通过强化安全意识、提升设备维护与应急响应速度、完善安全信息与事故报告机制等方式，构建规范、高效的实验室安全防范体系。

提升质量管理机制。推动数据的系统整合，实现检测流程的数字化、自动化，强化数据联网和权限管理，全面提升实验室质量管理机制。

2 云平台和物联网（IoT）的发展及在实验室建设中的应用

2.1 云平台和IoT技术的发展

IoT技术通过将各种设备和传感器连接到网络，达成了设备间的实时数据传输及通信，实现了连接的广泛性。IoT技术的“万物互联”特性，使其在智慧城市、智能家居、医疗健康、工业自动化等多个领域展现出广泛的应用前景。

云平台具有高弹性和高效、快速地处理海量数据的能力，并可根据实际需求动态调整计算资源。通过云平台，IoT设备的数据可实时上传、存储和分析，为决策支持、预测维护和资源优化提供强有力的支撑。

随着大数据、IoT、云计算等新兴信息技术的蓬勃发展，各行各业正加速向数字化、网络化时代迈进。相关学科领域广泛而深入地开展了研究活动，探索利用物联网、云平台技术解决实际问题。例如，如何将心率血氧传感器、姿态传感器等采集的身体健康数据通过MQTT 协议上传至阿里云平台，并应用云端数据分析处理平台对身体健康数据进行实时分析和预警^[2]；如何通过云平台和IoT技术对林木采伐机的作业数据进行实时处理，从而准确获取林木采伐机采伐的林木材积信息，并将数据采集上云^[3]；如何基于IoT技术、云服务器技术和4G技术的电机远程监测系统，实现对电机运行状态数据的采集、发送、储存、显示和分析，以解决电机检修过剩或不足的问题^[4]。

2.2 云平台和IoT技术在实验室建设中的应用

在实验室建设中，云平台和IoT技术的结合正逐渐成为提升实验室智能化和自动化水平的重要手段，可有效解决传统实验室在数据管理、设备协调和检测效率等方面的弊端。实验室利用IoT技术将各类设备互联互通，支持自动化操作和智能化管理，从而提高设备的利用率和检测效率。云平台通过其强大的数据处理能力，可对来自实验室IoT设备的实时数据进行采集与分析。

在实验室建设中，云平台和IoT技术的结合应用正逐步改变实验室的管理方式。例如，依托IoT技术、结合云计算平台构造实验室管理体系，整合实验室软件、硬件和服务资源一体化，打造集设备、教师、学生、管理等为一体的教学共同体^[5]；利用IoT技术将实验室门禁、设备电源和照明等控制信息通过网关发送至服务器并同步到云平台，通过网络摄像头获取监控信息并传送至服务器，实现实验室安全管理和远程智能管理^[6]；利用IoT技术构建了“易感知、好管理、可共享”的实验室，解决仪器共享、设备电源管理、资产出借管理和盘点等痛点^[7]。

3 实验室智联解决方案

目前，实验室信息管理系统（Laboratory Infor- mation Management System，LIMS）^[8] 已在多领域广泛应用，以实验室数据的采集、录入、处理、检查、判定、存储、报告签发以及业务流程的管理为核心，利用计算机信息技术对实验室人员、材料、设备、技术、方法等进行综合管理，以提高实验室管理的效率和准确性^[9-11]。

当前的主流LIMS涵盖检测业务流程管理、样品管理、原始记录的电子化管理、实验室资源管理、质量体系管理及数据统计查询等，基本实现了从样品登记受理到检测报告发出、档案归档的整个检测流程，在一定程度上满足了实验室管理的基本需求^[12]。然而，业务流程中不断涌现的新需求，检测对现有系统在功能的完善和智能化提升方面都提出了更高的要求，例如，实验室环境实时监测和设备智能化管理功能、信息联网功能、数据分析功能等。

为推动实验室管理的智能化转型，本方案引入云平台和IoT技术，通过云平台实现数据的集中存储与管理，大幅提高数据共享和访问的效率与安全性，支持实时的数据上传和分析，从而快速获取检测结果。同时，IoT技术的应用使实验室设备实现联网与远程监控，自动化数据采集减少人为错误，并通过传感器监测实验室环境，确保实验条件的稳定性和安全性。

3.1 基于IoT的远程控制和信息获取

实验室利用IoT技术，实现检测环境的智能监测和控制。通过部署各类传感器网络，实时监测实验室内的温度、湿度、空气质量、气压和光照等参数。这些数据通过网络传输到云端，便于相关人员实时查看和分析。通过智能化设备自动控制空调、加湿器、通风系统和照明，在无人值守的情况下，实现24小时保持检测环境稳定。

对现有仪器设备进行改造，以满足IoT联网需求。按照测试结果读取方式的不同，将各类仪器设备分为三类：（1）带显示屏、可显示检测读数的仪器设备，如泄漏电流测试仪、电子显微镜等；（2）不带显示屏、需人工读数的设备，其输出数据通常无法直接被机器视觉识别或较难通过图像识别算法实现，如拉力计、千分尺等；（3）直接输出通用格式测试报告的设备。这类设备通常可以直接联网，并可生成通用格式（如：PDF、CSV、DOC、TXT等格式）的测试报告，方便检测数据的采集、利用和分析。基于不同仪器设备的上述特点，原始数据的采集方案见表1。

可见，利用机器视觉系统对设备输出的数据进行采集和自动提取，或将检测结果人工录入系统，再上传至云平台，可以解决无法直接采集检测数据的问题。因此，利用IoT技术，对实验室设备进行改造升级，将大幅提高实验室设备联网率。

3.2 基于云平台的数据存储和数据分析

云平台在数据存储和数据分析方面具有显著优势，可有效提升实验室的管理效率和创新水平。检测数据同步上传云端，可避免因设备故障或人为操作失误导致的数据丢失；数据上传过程中的加密措施和云端的安全协议共同作用，确保了数据的防篡改能力；每一条数据都有详细的时间戳、来源信息及操作记录，可准确追溯数据的产生过程和变动情况，从而提高数据的透明度和可信度。检测数据采集及分析处理过程如图2所示。

利用云平台对实验室仪器设备进行统一管理，将设备的固定资产信息、计量校准信息、使用情况、维修保养等记录上传到云端，以方便实时统计分析。仪器设备的环境数据存储在云平台，便于长期记录和分析。通过数据分析，可以识别环境变化趋势和异常情况，进而进行预防性维护。

云平台支持复杂生成式模型的训练和实时流数据处理，允许用户对实时数据进行监测和分析，并及时做出响应。同时，云平台提供的机器学习模型，如图像识别和自然语言处理，可以对采集的检测数据进行数据挖掘和分析处理，按照不同的检测标准自动生成报告。

检测风险的智能化评估功能通过对历史数据和当前检测条件进行综合分析，自动识别潜在风险，并提供相应的风险控制建议，以降低检测过程中的不确定性和潜在错误。

云平台通过集中管理和维护硬件资源，实现资源的优化共享，可根据用户或业务需求，动态调配资源，借助分布式架构、数据加密算法、访问控制和数字签名等技术，实现数据的冗余存储和防篡改，因此云平台具有高效性、高可扩展性和高安全性等特点。表2列出了部分基于云平台特征的实验室升级改造典型应用场景。

表2 基于云平台特征的实验室典型应用场景

Table 2 Typical application scenarios of laboratories based on the characteristics of cloud platforms

4 实验室系统架构

针对实验室信息化、智能化建设的可优化空间，本研究设计了一个基于云平台和IoT的实验室系统，包括多个层级和模块，通过协同工作以实现实验室的智能化管理需求。

（1） 数据采集层。数据采集层是整个系统的基础部分，利用气体监测器、温湿度传感器、空调控制器、智能报警器、摄像头、机器视觉系统、无线射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）模块、光感传感器等多种IoT设备收集和传输实验室内外的各类数据。

（2） 数据存储层。在实验室系统中，数据层负责整合、处理和管理各种数据，并确保其安全高效地上传至云平台。数据层将实验室的业务数据、基础数据以及通过IoT设备采集的智能数据进行整合，通过安全协议上传至云端，并通过同步机制保持本地与云端数据的一致性。

（3）服务层。利用云计算的强大处理能力和资源共享优势，通过运算任务云端部署的方式，提升数据的处理能力和运算效率。云平台的高性能计算资源支持大规模数据分析和复杂模型训练，通过对检测数据、试验方法、法规标准进行模型训练，有效提升实验室的检测效率和检测质量。

（4） 应用层。是实验室系统中直接面向用户的最高层，直接为用户提供各项网络服务和应用。如实验室设备的远程管理、测试数据和报告的自动生成、检测环境的自动监测、总控台的智慧看屏等。

5 结语

利用人工智能技术优化检测方案、加快检测分析过程、提高质量管理水平，是实验室智能化发展的重要方向^[13]。数字化智联实验室建设可有效提升检测工作效能，是实验室体系建设的重要组成部分。

基于云平台和IoT的数字化智联实验室建设旨在实现对实验室的统一在线管理。通过这一系统，可以对人员、检测环境、设备、检测任务、试剂耗材、检测数据及原始记录、报告、进度、统计分析、协作关系等进行高度智能化管理，提升实验室的整体效率和管理水平。

参考文献

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基金项目：海关总署科技项目（2023HK136）；广东省口岸安全智能化检测重点实验室开放课题（2023B1212010011）

第一作者：赵兴方（1984—），男，汉族，山东聊城人，硕士，高级工程师，主要从事进出口机电检测及商品鉴定工作，E-mail: 85578038@qq.com

通信作者：徐蓓蓓（1975—），女，汉族，山东济南人，本科，研究员，主要从事进出口商品检验及分析工作，E-mail: 13603029777@139.com

1. 深圳海关工业品检测技术中心 深圳 518067

2. 广东省口岸安全智能化检测重点实验室 广州 510632

1. Shenzhen Customs Industrial Products Testing Technology Center, Shenzhen 518067

2. Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Port Security Inspection, Guangzhou 510632

中国口岸科学技术

图1 实验室建设目标鱼骨图

Fig.1 Fishbone diagram of laboratory construction goals

表1 基于IoT技术的检测数据采集方案

Table 1 IoT-based inspection data collection scheme

图2 检测数据采集处理过程

Fig.2 Inspection data acquisition and processing procedure