VII. Формы и отчеты
Access предоставляет возможность вводить данные как непосредственно в таблицу, так и с помощью форм. Внешний вид формы выбирается в зависимости от того, с какой целью она создается. Формы Access позволяют выполнять задания, которые нельзя выполнить в режиме таблицы. Формы позволяют вычислять значения и выводить на экран
результат. Источником данных для формы являются записи таблицы или запроса.
Рисунок 18 – Форма «Результаты»
Рисунок 19 – Форма «Оборудование»
5) Создание отчетов
Отчет – это представление данных, которое выводится на экран, в печать или файл. Он позволяет извлечь из базы нужные сведения и представить их в виде, удобном для восприятия, например, в виде текстового файла Microsoft Word, таблицы Microsoft Excel и других.
В мастере отчетов был сформированы отчеты, представляющий сведения о проведенных анализах и клиентах.
Рисунок 20 – Отчет «Клиенты»
Рисунок 21 – Отчет «Анализы»
Отчетная форма и отчет
Отчет может включать информацию о проведенных анализах за определенный период с указанием образцов, результатов и сотрудников, проводивших анализы.
VIII. Выводы
Разработанная БД позволяет систематизировать данные о продуктах, анализах и сотрудниках лаборатории.
База данных охватывает все этапы работы аналитической лаборатории: от регистрации образцов до формирования отчетов.
Нормализация данных исключает дублирование (например, клиенты и методы анализа хранятся в отдельных таблицах).
Запросы позволяют быстро получать данные о результатах, оборудовании и методах.
Формы и отчеты упрощают взаимодействие пользователя с системой.
Реализованные запросы упрощают поиск и анализ информации.
Использование форм и отчетов повышает удобство работы с данными.
База соответствует требованиям предметной области и может быть расширена (например, добавлением модуля учета реактивов).
В ходе выполнения контрольной работы была разработана база данных для анализа продуктов в аналитической лаборатории. Созданы концептуальная, инфологическая и даталогическая модели базы данных. Реализованы основные таблицы и запросы для извлечения информации. Разработанная база данных позволяет эффективно управлять данными о образцах и анализах, а также проводить анализ результатов.
Работа продемонстрировала важность структурирования информации для повышения эффективности работы аналитической лаборатории и возможности дальнейшего расширения функционала базы данных.
Схема базы данных визуально может быть представлена как диаграмма сущностей и их связей, где каждая таблица соединяется с другими через внешние ключи. (Приложение 2)
Схема информационно–логической модели представлена в Приложении 3.
Концептуальная модель представлена в Приложении 4.
Приложение 1
Таблица 8 – Методы анализа
ID оборудования |
Название метода |
Описание метода |
1245 |
Содержание белка |
Метод инфракрасного сканирования основывается на измерении поглощения инфракрасного света молоком. Основные шаги метода: 1. Подготовка образца: Молоко подготавливается для анализа, обычно требуется его фильтрация или разведение. 2. Инфракрасное сканирование: Образец помещается в инфракрасный спектроскоп. При прогоне светового излучения через образец, разные молекулы в молоке (включая белки) поглощают свет на различных длинах волн. 3. Анализ спектра: Сравнивается полученный спектр поглощения с эталонными спектрами, известными для различных уровней содержания белка. Это позволяет количественно оценить содержание белка в образце. 4. Вывод данных: На основе анализа спектра с помощью программного обеспечения осуществляется расчет содержания белка в молоке. |
4328 |
Влажность мякиша |
Метод определения влажности мякиша в хлебе методом высушивания Этот метод основан на высушивании образца хлеба до достижения постоянной массы. Основные шаги метода: 1. Подготовка образца: Берется определенная навеска мякиша хлеба. Обычно масса взятого образца составляет 10-50 граммов. 2. Начальная масса: Записывается начальная масса навески (m1). 3. Высушивание: Образец помещается в сушильный шкаф при определенной температуре (обычно около 105°C) на установленное время, чтобы удалить всю влагу. 4. Охлаждение и взвешивание: После высушивания образец охлаждается в эксикаторе и затем взвешивается снова (m2). 5. Расчет влажности: Влажность мякиша рассчитывается по формуле: Влажность (%) = ((m1 - m2) / m1) * 100, где: - m1 – начальная масса образца, - m2 – масса высушенного образца. |
5235 |
Содержание жира |
Метод гомогенизации используется для извлечения жира из сырной массы с последующим его анализом. 1. Берется навеска сыра (обычно от 5 до 10 граммов), которая тщательно измельчается. 2. Измельченный сыр помещается в специальную колбу и добавляется растворитель (например, смесь этанола и эфира) для извлечения жира. Используется гомогенизатор для получения однородной массы. 3. Полученная смесь фильтруется через фильтровальную бумагу для отделения твердых частиц от жидкой фазы. 4. Жидкость с экстрагированным жиром нагревается для испарения растворителя, в результате чего остается только жир. 5. Взвешивание жира: Масса оставшегося жира (m1) фиксируется. 6. Содержание жира в сыре рассчитывается по формуле: Содержание жира (%) = (m1 / m0) * 100, где: m1 – масса экстрагированного жира, m0 – начальная масса взятого образца сыра. |
8903 |
Количество нитритов |
Метод определения количества нитритов в колбасе методом Грисса
(мг/кг) = (A / A_std) * C_std, где:
|
9345 |
Содержание токсичных элементов |
Метод определения содержания токсичных элементов в яйцах описан в ГОСТ 31654-2012. Отбор проб. Для определения содержания токсичных элементов, антибиотиков, пестицидов от объединённой пробы отбирают 25% яиц. Подготовка проб и их минерализация. Проводится по ГОСТ 26929. Определение содержания токсичных элементов:
|