本發(fā)明涉及智能制造技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種多機(jī)器人操作模式下視覺(jué)跟蹤的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的機(jī)器人開(kāi)始替代人類執(zhí)行各種任務(wù)。機(jī)器人是自動(dòng)控制機(jī)器（Robot）的俗稱，自動(dòng)控制機(jī)器包括一切模擬人類行為或思想與模擬其他生物的機(jī)械（如機(jī)器狗，機(jī)器貓等）。狹義上對(duì)機(jī)器人的定義還有很多分類法及爭(zhēng)議，有些電腦程序甚至也被稱為機(jī)器人。在當(dāng)代工業(yè)中，機(jī)器人指能自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)的人造機(jī)器裝置，用以取代或協(xié)助人類工作。理想中的高仿真機(jī)器人是高級(jí)整合控制論、機(jī)械電子、計(jì)算機(jī)與人工智能、材料學(xué)和仿生學(xué)的產(chǎn)物，目前科學(xué)界正在向此方向研究開(kāi)發(fā)，但是機(jī)器人遠(yuǎn)程控制還不完善，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還沒(méi)有普及，機(jī)器人的數(shù)據(jù)采集還處于離線狀態(tài)，機(jī)器人深度學(xué)習(xí)也來(lái)自于本機(jī)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存。

DELTA機(jī)器人是并聯(lián)機(jī)器人的一種，DELTA機(jī)器人通過(guò)外轉(zhuǎn)動(dòng)副驅(qū)動(dòng)3條平行四邊形支鏈，再加上中間一根旋轉(zhuǎn)驅(qū)動(dòng)軸，可實(shí)現(xiàn)其末端執(zhí)行器的空間四維運(yùn)動(dòng)，配置視覺(jué)系統(tǒng)后，在電子、輕工、食品及醫(yī)藥等領(lǐng)域的分揀包裝中廣泛應(yīng)用。

目前現(xiàn)有的各個(gè)廠家DELTA機(jī)器人的控制系統(tǒng)是采用其自身的專用機(jī)器人控制器來(lái)構(gòu)建的機(jī)器人控制系統(tǒng)，這種采用專用控制器的控制系統(tǒng)系統(tǒng)通用性不好。一般的DELTA機(jī)器人控制系統(tǒng)是由運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、伺服系統(tǒng)、視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)和輸送帶跟蹤系統(tǒng)組成，如圖1中所示中，由于存在多個(gè)DELTA機(jī)器人協(xié)同工作，目標(biāo)對(duì)象在不同DELTA機(jī)器人下不同時(shí)間內(nèi)完成不同操作過(guò)程，如何實(shí)現(xiàn)視頻跟蹤過(guò)程中，而現(xiàn)有技術(shù)缺乏一種可行方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種多機(jī)器人操作模式下視覺(jué)跟蹤的方法及系統(tǒng)，通過(guò)建立協(xié)調(diào)工作模式下的視頻跟蹤，解決了現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)協(xié)調(diào)性問(wèn)題。

本發(fā)明提供了一種多機(jī)器人操作模式下視覺(jué)跟蹤的方法，其中：機(jī)器人控制系統(tǒng)包括運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、視覺(jué)系統(tǒng)，所述運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)與視覺(jué)系統(tǒng)，以及所述運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)連接有至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人，所述運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)與所述至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人之間通過(guò)EtherCAT總線串聯(lián)，所述方法包括：

在運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)控制DELTA機(jī)器人操作過(guò)程中，視覺(jué)系統(tǒng)構(gòu)建每一臺(tái)DELTA機(jī)器人下的目標(biāo)追蹤模型，對(duì)目標(biāo)對(duì)象圖像進(jìn)行采集與處理；

運(yùn)用圖像處理的方法對(duì)每一臺(tái)DELTA機(jī)器人的操作狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，獲得每一臺(tái)DELTA機(jī)器人操作過(guò)程下的目標(biāo)對(duì)象；

利用測(cè)距方法，精確定位DELTA機(jī)器人與目標(biāo)對(duì)象之間的距離，并對(duì)目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)；

視覺(jué)系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測(cè)及時(shí)跟蹤目標(biāo)對(duì)象下一個(gè)狀態(tài)值。

所述視覺(jué)系統(tǒng)構(gòu)建每一臺(tái)DELTA機(jī)器人下的目標(biāo)追蹤模型，對(duì)目標(biāo)對(duì)象圖像進(jìn)行采集與處理包括：

基于DELTA機(jī)器人工作背景結(jié)合顏色和邊緣的跟蹤算法建立目標(biāo)追蹤模型。

所述運(yùn)用圖像處理的方法對(duì)每一臺(tái)DELTA機(jī)器人的操作狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別包括：

利用幀間差分法對(duì)對(duì)每一臺(tái)DELTA機(jī)器人的操作狀態(tài)下的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。

所述利用測(cè)距方法，精確定位DELTA機(jī)器人與目標(biāo)對(duì)象之間的距離，并對(duì)目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)包括：

采用單目視覺(jué)測(cè)距方法計(jì)算出DELTA機(jī)器人與目標(biāo)對(duì)象之間的距離；

在基于卡爾曼濾波算法預(yù)測(cè)目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

所述視覺(jué)系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測(cè)及時(shí)跟蹤目標(biāo)對(duì)象下一個(gè)狀態(tài)值包括：

基于所述至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人之間的協(xié)同控制指令，對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，并基于視覺(jué)系統(tǒng)抓取不同DELTA機(jī)器人下的狀態(tài)值。

相應(yīng)的，本發(fā)明還提供了一種機(jī)器人控制系統(tǒng)，包括：運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、視覺(jué)系統(tǒng)所述運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)與視覺(jué)系統(tǒng)相連，以及所述運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)連接有至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人，所述運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)與所述至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人之間通過(guò)EtherCAT總線串聯(lián)，其中：

運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)用于控制目標(biāo)對(duì)象在至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人下進(jìn)行協(xié)調(diào)操作；

視覺(jué)系統(tǒng)用于構(gòu)建每一臺(tái)DELTA機(jī)器人下的目標(biāo)追蹤模型，對(duì)目標(biāo)對(duì)象圖像進(jìn)行采集與處理；運(yùn)用圖像處理的方法對(duì)每一臺(tái)DELTA機(jī)器人的操作狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，獲得每一臺(tái)DELTA機(jī)器人操作過(guò)程下的目標(biāo)對(duì)象；利用測(cè)距方法，精確定位DELTA機(jī)器人與目標(biāo)對(duì)象之間的距離，并對(duì)目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)；視覺(jué)系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測(cè)及時(shí)跟蹤目標(biāo)對(duì)象下一個(gè)狀態(tài)值。

所述視覺(jué)系統(tǒng)基于DELTA機(jī)器人工作背景結(jié)合顏色和邊緣的跟蹤算法建立目標(biāo)追蹤模型。

所述視覺(jué)系統(tǒng)利用幀間差分法對(duì)對(duì)每一臺(tái)DELTA機(jī)器人的操作狀態(tài)下的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。

所述視覺(jué)系統(tǒng)采用單目視覺(jué)測(cè)距方法計(jì)算出DELTA機(jī)器人與目標(biāo)對(duì)象之間的距離；在基于卡爾曼濾波算法預(yù)測(cè)目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

所述視覺(jué)系統(tǒng)基于所述至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人之間的協(xié)同控制指令，對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，并基于視覺(jué)系統(tǒng)抓取不同DELTA機(jī)器人下的狀態(tài)值。

在本發(fā)明中，通過(guò)建立協(xié)調(diào)工作模式下的視頻跟蹤，基于視覺(jué)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)對(duì)象在多個(gè)DELTA機(jī)器人下協(xié)同工作模式下的視頻跟蹤圖像，并才有測(cè)距方法可以及時(shí)對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)，及時(shí)跟進(jìn)目標(biāo)對(duì)象下一個(gè)狀態(tài)值，保證了整個(gè)操作對(duì)象過(guò)程的有序監(jiān)控，可以按照時(shí)序過(guò)程再現(xiàn)整個(gè)操作過(guò)程。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。

圖1是現(xiàn)有技術(shù)中的機(jī)器人控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例中的機(jī)器人控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例中的多機(jī)器人操作模式下視覺(jué)跟蹤的方法流程圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

具體的，圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例中的機(jī)器人控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，該機(jī)器人控制系統(tǒng)包括運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、視覺(jué)系統(tǒng)，該運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)與視覺(jué)系統(tǒng)連接，以及所述運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)連接有至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人，該運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)與該至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人之間通過(guò)EtherCAT總線串聯(lián)，本發(fā)明實(shí)施例中示出了三臺(tái)DELTA機(jī)器人，其中：

運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)用于控制目標(biāo)對(duì)象在至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人下進(jìn)行協(xié)調(diào)操作；

視覺(jué)系統(tǒng)用于構(gòu)建每一臺(tái)DELTA機(jī)器人下的目標(biāo)追蹤模型，對(duì)目標(biāo)對(duì)象圖像進(jìn)行采集與處理；運(yùn)用圖像處理的方法對(duì)每一臺(tái)DELTA機(jī)器人的操作狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，獲得每一臺(tái)DELTA機(jī)器人操作過(guò)程下的目標(biāo)對(duì)象；利用測(cè)距方法，精確定位DELTA機(jī)器人與目標(biāo)對(duì)象之間的距離，并對(duì)目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)；視覺(jué)系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測(cè)及時(shí)跟蹤目標(biāo)對(duì)象下一個(gè)狀態(tài)值。

具體實(shí)施過(guò)程中，該視覺(jué)系統(tǒng)基于DELTA機(jī)器人工作背景結(jié)合顏色和邊緣的跟蹤算法建立目標(biāo)追蹤模型；以及利用幀間差分法對(duì)對(duì)每一臺(tái)DELTA機(jī)器人的操作狀態(tài)下的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別；采用單目視覺(jué)測(cè)距方法計(jì)算出DELTA機(jī)器人與目標(biāo)對(duì)象之間的距離；在基于卡爾曼濾波算法預(yù)測(cè)目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；基于所述至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人之間的協(xié)同控制指令，對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，并基于視覺(jué)系統(tǒng)抓取不同DELTA機(jī)器人下的狀態(tài)值。

需要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例中結(jié)合顏色和邊緣的跟蹤算法建立目標(biāo)追蹤模型，可以采用一些彩色邊緣檢測(cè)算法，它充分考慮了彩色圖像的邊緣特性，使用彩色差進(jìn)行跟蹤，從而彌補(bǔ)了傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)方法檢測(cè)時(shí)丟失邊緣的不足，其能提取更多的彩色邊緣信息，而且檢測(cè)精度和效果都比較令人滿意，具有一定的實(shí)用價(jià)值和良好的處理效果。

需要說(shuō)明的是，幀間差分法是一種通過(guò)對(duì)視頻圖像序列中相鄰兩幀作差分運(yùn)算來(lái)獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓的方法，它可以很好地適用于存在多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和攝像機(jī)移動(dòng)的情況。當(dāng)監(jiān)控場(chǎng)景中出現(xiàn)異常物體運(yùn)動(dòng)時(shí)，幀與幀之間會(huì)出現(xiàn)較為明顯的差別，兩幀相減，得到兩幀圖像亮度差的絕對(duì)值，判斷它是否大于閾值來(lái)分析視頻或圖像序列的運(yùn)動(dòng)特性，確定圖像序列中有無(wú)物體運(yùn)動(dòng)。圖像序列逐幀的差分，相當(dāng)于對(duì)圖像序列進(jìn)行了時(shí)域下的高通濾波。

需要說(shuō)明的是，單目視覺(jué)測(cè)距方法可以利用小孔成像原理，得出成像點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)的映射關(guān)系，建立小孔成像模型。然后通過(guò)對(duì)目標(biāo)圖像的分析，得出目標(biāo)物與目標(biāo)圖像的面積映射關(guān)系，建立視覺(jué)測(cè)量的直線測(cè)距模型；通過(guò)圖像處理，提取目標(biāo)圖像的特征點(diǎn)，將光心與目標(biāo)物的距離關(guān)系轉(zhuǎn)化為光心與特征點(diǎn)的距離關(guān)系，提出了基于特征點(diǎn)的單目視覺(jué)測(cè)距原理。

需要說(shuō)明的是，卡爾曼濾波算法是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過(guò)系統(tǒng)輸入輸出觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的算法，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)值的預(yù)測(cè)過(guò)程。

相應(yīng)的，圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例中的多機(jī)器人操作模式下視覺(jué)跟蹤的方法流程圖，其中：機(jī)器人控制系統(tǒng)包括運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、視覺(jué)系統(tǒng)，所述運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)與視覺(jué)系統(tǒng)連接，以及所述運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)連接有至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人，所述運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)與所述至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人之間通過(guò)EtherCAT總線串聯(lián)，該方法包括如下步驟：

S301、在運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)控制DELTA機(jī)器人操作過(guò)程中，視覺(jué)系統(tǒng)構(gòu)建每一臺(tái)DELTA機(jī)器人下的目標(biāo)追蹤模型，對(duì)目標(biāo)對(duì)象圖像進(jìn)行采集與處理；

具體實(shí)施過(guò)程中，通過(guò)基于DELTA機(jī)器人工作背景結(jié)合顏色和邊緣的跟蹤算法建立目標(biāo)追蹤模型。本發(fā)明實(shí)施例中結(jié)合顏色和邊緣的跟蹤算法建立目標(biāo)追蹤模型，可以采用一些彩色邊緣檢測(cè)算法，它充分考慮了彩色圖像的邊緣特性，使用彩色差進(jìn)行跟蹤，從而彌補(bǔ)了傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)方法檢測(cè)時(shí)丟失邊緣的不足，其能提取更多的彩色邊緣信息，而且檢測(cè)精度和效果都比較令人滿意，具有一定的實(shí)用價(jià)值和良好的處理效果。

S302、運(yùn)用圖像處理的方法對(duì)每一臺(tái)DELTA機(jī)器人的操作狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，獲得每一臺(tái)DELTA機(jī)器人操作過(guò)程下的目標(biāo)對(duì)象；

具體實(shí)施過(guò)程中，利用幀間差分法對(duì)對(duì)每一臺(tái)DELTA機(jī)器人的操作狀態(tài)下的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。幀間差分法是一種通過(guò)對(duì)視頻圖像序列中相鄰兩幀作差分運(yùn)算來(lái)獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓的方法，它可以很好地適用于存在多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和攝像機(jī)移動(dòng)的情況。當(dāng)監(jiān)控場(chǎng)景中出現(xiàn)異常物體運(yùn)動(dòng)時(shí)，幀與幀之間會(huì)出現(xiàn)較為明顯的差別，兩幀相減，得到兩幀圖像亮度差的絕對(duì)值，判斷它是否大于閾值來(lái)分析視頻或圖像序列的運(yùn)動(dòng)特性，確定圖像序列中有無(wú)物體運(yùn)動(dòng)。圖像序列逐幀的差分，相當(dāng)于對(duì)圖像序列進(jìn)行了時(shí)域下的高通濾波?？柭鼮V波算法是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過(guò)系統(tǒng)輸入輸出觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的算法，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)值的預(yù)測(cè)過(guò)程。

S303、利用測(cè)距方法，精確定位DELTA機(jī)器人與目標(biāo)對(duì)象之間的距離，并對(duì)目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)；

具體實(shí)施過(guò)程中，采用單目視覺(jué)測(cè)距方法計(jì)算出DELTA機(jī)器人與目標(biāo)對(duì)象之間的距離；在基于卡爾曼濾波算法預(yù)測(cè)目標(biāo)對(duì)象狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

單目視覺(jué)測(cè)距方法可以利用小孔成像原理，得出成像點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)的映射關(guān)系，建立小孔成像模型。然后通過(guò)對(duì)目標(biāo)圖像的分析，得出目標(biāo)物與目標(biāo)圖像的面積映射關(guān)系，建立視覺(jué)測(cè)量的直線測(cè)距模型；通過(guò)圖像處理，提取目標(biāo)圖像的特征點(diǎn)，將光心與目標(biāo)物的距離關(guān)系轉(zhuǎn)化為光心與特征點(diǎn)的距離關(guān)系，提出了基于特征點(diǎn)的單目視覺(jué)測(cè)距原理。

S304、視覺(jué)系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測(cè)及時(shí)跟蹤目標(biāo)對(duì)象下一個(gè)狀態(tài)值。

具體實(shí)施過(guò)程中，基于所述至少兩臺(tái)DELTA機(jī)器人之間的協(xié)同控制指令，對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，并基于視覺(jué)系統(tǒng)抓取不同DELTA機(jī)器人下的狀態(tài)值。

綜上，通過(guò)建立協(xié)調(diào)工作模式下的視頻跟蹤，基于視覺(jué)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)對(duì)象在多個(gè)DELTA機(jī)器人下協(xié)同工作模式下的視頻跟蹤圖像，并才有測(cè)距方法可以及時(shí)對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)，及時(shí)跟進(jìn)目標(biāo)對(duì)象下一個(gè)狀態(tài)值，保證了整個(gè)操作對(duì)象過(guò)程的有序監(jiān)控，可以按照時(shí)序過(guò)程再現(xiàn)整個(gè)操作過(guò)程。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述實(shí)施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過(guò)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件來(lái)完成，該程序可以存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，存儲(chǔ)介質(zhì)可以包括：只讀存儲(chǔ)器（ROM，Read Only Memory）、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（RAM，Random Access Memory）、磁盤或光盤等。

以上對(duì)本發(fā)明實(shí)施例所提供的多機(jī)器人操作模式下視覺(jué)跟蹤的方法及系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說(shuō)明書(shū)內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。