Расширенные функции поиска выводят качество анализа на новый уровень
В последнее время микроскопический анализ сопряжен с получением заметно большего количества изображений, чем когда-либо. Например, во время посещения автомобильного завода в этом году я заметил, что контроль сварных соединений выполняется на всех деталях автомобиля, чтобы удостовериться в надлежащем качестве работы сварных аппаратов. На этом заводе я увидел, что один отчет по качеству может включать более 50 изображений, и понял, насколько важно наличие единой базы данных для использования изображений микроскопического анализа.
Давайте оглянемся на шаг назад...
Сегодня многие люди до сих пор не осознали значимость базы данных изображений и то, какую пользу она может принести. Нам кажется, что достаточно функциональности операционной системы компьютера, в которой можно создавать файлы и папки для упорядоченного хранения данных. Но на самом деле это лишь базовый метод группирования данных. На примере того же автомобильного завода: папка высшего уровня может содержать данные о модели автомобиля, папка следующего уровня — данные о местоположении и папка низшего уровня — данные о дате проведения контрольных мероприятий. Результаты важных измерений накладываются на изображения, хранящиеся в этих папках. Такой метод структуризации удобен только для просмотра данных о проверке конкретного автомобиля в конкретном местоположении, проведенной в конкретную дату. Но ситуация поворачивается совсем иначе, если например нужно просмотреть результаты по контролю сварных швов багажника за март: для просмотра изображений придется по отдельности открывать каждую папку за каждый день марта. Также в случае необходимости более подробного рассмотрения неудовлетворительных результатов контроля сварных швов багажника придется открывать каждое изображение в каждой датированной папке, чтобы узнать указанное на изображении значение измерения. Весь этот процесс можно упростить с помощью единой базы данных и меток удовлетворительного/неудовлетворительного результата измерения.
Вернемся к текущему моменту...
При создании базы данных изображений также будет полезно применить базовый метод группирования и организации данных. Можно создавать папки с данными о моделях автомобилей и подпапки с данными о местоположении, но дальше технология меняется. Папка с датой проверки не нужна, поскольку эта дата совпадает с датой сохранения изображения и фиксируется автоматически. После выполнения измерений оператор может установить метку удовлетворительного/неудовлетворительного результата. Больше не нужно тратить время на открывание каждой папки, достаточно задать диапазон дат для поиска, и база данных выведет список всех полученных за этот период изображений. В режиме анализа отказов в критериях поиска можно задать условия для отображения результатов измерения для багажников, помеченных как неудовлетворительные. Давайте рассмотрим эту технологию более подробно на простом примере.
Представим гипотетически...
Руководство завода узнало, что много багажников было выбраковано из-за ненадлежащего качества сварных швов, и, несмотря на постоянную отладку сварочных аппаратов, количество неудовлетворительных результатов контроля остается по-прежнему высоким. Как руководитель лаборатории по контролю качества, вы ознакомились с некоторыми отчетами и заметили, что некоторые изображения надлежащего качества помечены как неудовлетворительные. Каковы ваши дальнейшие действия? С помощью поисковой системы базы данных вы находите все тесты с неудовлетворительными результатами. В базе данных также может быть указано время тестирования образца. Добавив еще несколько полей в базу данных, вы можете отследить время, когда транспортное средство было снято со сборочного конвейера, в какое время были взяты контрольные образцы, кто выполнил сбор образцов, кто провел тест и даже кто выполнил настройку сварочных аппаратов на сборочном конвейере. Такой обширный набор данных позволит точно выяснить, на каком этапе была допущена ошибка, и как она была исправлена.
Также можно будет выяснить дополнительные обстоятельства: например, что между снятием со сборочного конвейера, забором образцов и последующим тестированием автомобиль простоял целый день. Будет доступно и имя работника, который неверно выполнил измерения и неправильно идентифицировал ошибки. Вы сможете узнать и другую информацию (например, что после зафиксированного сбоя работник некорректно настроил сварочное оборудование, что привело к повторному сбою; или что контрольные образцы были повреждены при их сборе инженером, что привело к получению неудовлетворительных результатов измерений). Перечень обстоятельств, которые вы можете выяснить, ограничивается лишь вводимыми вами данными.
Базы данных изображений не обязательно должны быть сложными...
Базы данных могут быть довольно простыми, как например, база данных для хранения документов (плоская). Такой тип базы данных используется на одном компьютере, содержит одноуровневые папки с информационными полями для отслеживания ошибок, пользователей и т. п. и позволяет выполнять поиск данных по этим полям.
Коллективные базы данных теперь позволяют осуществлять доступ к данным с пяти разных компьютеров, давая возможность открывать изображения как на нескольких станциях обработки изображений, так и на аналитических станциях. В этом случае один пользователь может создать изображение и сохранить его в базе данных, второй — перенести это изображение на другой компьютер и выполнить анализ, а третий — сформировать итоговый отчет. В базе данных также можно сохранить необработанные данные измерений и финальный отчет в формате Word. Также можно создать расширенные фильтры для поиска более сложных сценариев данных и результатов. Такие типы баз данных требуют углубленных знаний в сфере цифровых технологий, но внутренние ресурсы вашей компании и специалист по внедрению от поставщика должны помочь вам в этом.
Корпоративные базы данных могут иметь достаточно сложную структуру, но если безопасность данных играет ключевую роль в вашей работе, то это решение может быть наиболее подходящим для вас. В базах данных этого уровня возможна синхронизация с корпоративным каталогом пользователей и передача данных безопасности в базу данных микроскопа. Вы можете установить для пользователей запрет на удаление данных или на просмотр данных других пользователей. Базы данных этого уровня имеют весь описанный выше функционал, дополненный возможностью интеграции. Использование такой технологии структуризации данных может требовать серьезной подготовки и добавить работы специалистам ИТ-отдела вашей компании, но итоговые преимущества стоят того.