数字微流控芯片凭借其灵活性高,使用方式简单等特点,逐渐成为微流控技术的一个重要平台,在生物、化学和医学领域展现出良好的应用前景。但是由于制造工艺复杂,芯片在生产及使用环节中都面临较大的故障风险,极大地限制了数字微流控芯片的进一步应用。为保障芯片的可靠性,必须对芯片进行充分的测试,而在线测试又是芯片测试环节中的重要一环,因此本文重点对数字微流控芯片的在线测试方法进行研究。在线测试通过驱动测试液滴,令其沿着一定的测试路径对故障位置进行检测,测试与芯片上的生化分析实验同步进行。因此,在线测试方法研究的关键是对液滴测试路径的合理规划。为了对芯片进行有效的在线测试,测试路径首先要保证对故障的覆盖率;其次,测试液滴的移动不能干扰实验液滴的移动。所以说,在线测试路径规划是在一定约束条件下的路径规划问题。在充分考虑故障覆盖率和约束条件的基础上,本文首先建立了在线测试模型。针对该模型直接求解困难的情况,提出了一种基于改进A*算法的单液滴在线测试路径规划方案,实现了对在线测试方法进行优化的目标。该方案将在线测试路径规划问题归结为图论中的中国邮递员问题,利用A*算法实时启发式搜索的特点使测试路径满足流体约束条件,通过改进A*算法的估值函数实现了满足在线测试要求的路径构建规则。为了进一步缩短在线测试时间,本文继续研究了多液滴并行在线测试方法,在改进A*算法的基础上设计了多液滴在线测试策略,在保证故障覆盖率的前提下缩短在线测试时间。针对芯片上某些位置占用时间过长的问题,通过添加引导令测试液滴优先检测这些位置,对在线测试时间进行进一步的优化。仿真实验表明,改进A*算法能够有效缩短单液滴在线测试时间,提高测试效率。采用多测试液滴对芯片进行分区域并行在线测试时,在线测试时间进一步缩短。同时,芯片划分的各个区域被实验液滴占用的时间越相近,在线测试时间缩短效果越显著。在此基础上,采用对测试路径添加引导的策略,在线测试时间还可以进一步优化。但是,利用多个测试液滴会占用更多的系统资源,测试时间与资源的平衡应视实际的需求而定。