光电全自动粪便分析仪是一个集光学、机械、电子、软件和算法于一体的自动化医疗检测设备,在消化道疾病的临床检测中有着重要价值。它主要是将粪便检测中的性状理学检测、人工镜检和生化检测结合到一台设备上,以实现整个检测过程的自动化,从而减少人为误差和粪便的生化污染,提高检测效率。光电全自动粪便分析仪软件分为通信模块、检测业务模块、权限管理模块、数据处理模块、状态维护模块以及客户端模块。整机系统基于Windows7操作系统运行,采用C#语言,使用.NET框架,依赖Visual Studio 2015进行开发。本文的主要研究工作与成果如下:首先,本文的通信模块分为CAN总线通信与TCP通信。CAN总线通信为主要通信方式,本文自行设计不同数据帧含义,编写实现超时重传机制,保证了通信模块稳定高效的传输。此外,通过异步IO的方式,借助多线程技术提高了通信模块的IO效率。此外,本文针对检测业务繁多复杂的情况,根据关键路径算法,借助多线程同步技术,设计了一套针对光电全自动粪便分析仪检测业务的全新的并发检测业务流程,理论上将检测效率提高了约83%。另外,针对相机采图模块,本文采用通过两级缓存对图像数据进行读取的方式,有效解决了采图过程中的卡顿和图像失真问题。然后,由于粪便样本存在样本分层厚、图像背景复杂、亮度偏暗等特征,传统的清晰度评价方法很难直接使用。本文提出了一种全新的基于BP神经网络结合四种图像清晰度评价方法的图像清晰度评价函数,通过训练结果与人工判别结果的皮尔逊积矩相关系数(PLCC)可知,基于神经网络的清晰度评价函数与人工判别结果具有更强的相关性,可以更好的用于粪便复杂显微环境中的自动对焦。最后,本文展示了系统客户端界面,同时针对系统的运行维护,将软件系统分为初始态、等待态等五种状态,限制每种状态的运行权限,有效保障了软件运行的稳定性。最后对系统进行了医院场地临床测试,通过1000个实际粪便样本测试结果显示,系统可以稳定高速的运行,平均检测速度可达每小时55个样本,并且能保证90%以上的检测准确率。