1.本发明实施例涉及异音检测技术领域，尤其涉及一种洗衣机异音检测方法、装置及电子设备。
背景技术：
2.异音是衡量洗衣机品质的一个重要指标。然而，洗衣机生产线上的异音检测大都采用人工检测以及人工记录的方法，人工音检易受主观因素影响，检测准确率较低，并且长时间检测，工作人员容易产生听觉疲劳，导致误检以及漏检等问题，严重影响产线生产效率和自动化水平。为了实现洗衣机的异音自动化检测，一些异音检测系统应用而生，受洗衣机工作时由振动产生的噪声对异音检测系统的影响，当前异音检测系统的检测准确率并不高。此外，异音检测系统虽然能够检测出洗衣机产品的异音，但无法分析异音产生原因，需要人工辅助才能指导不合格的产品进行后续的维修等工作。因此，如何提高对洗衣机异音检测的准确率以及快速找到异音的位置和成因，是亟待解决的技术问题。
技术实现要素：
3.本发明实施例提供一种洗衣机异音检测方法、装置及电子设备，结合声音检测和振动检测的结果，确定异音位置及原因，提高异音检测的准确率。
4.第一方面，本发明实施例提供了一种洗衣机异音检测方法，包括：获取待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据；其中在获取目标振动数据的过程中使用液压装置固定洗衣机底座获取底座振动数据，通过射频识别技术采集待检测洗衣机底座的型号；将获取的底座振动数据与数据库里的历史振动数据进行比对，消除噪声数据；依据待检测洗衣机设备标识信息，选取匹配的声音分析算法以及振动分析算法，以对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析；依据声音数据分析结果以及振动数据分析结果，确定待检测洗衣机产生异音的位置及产生异音的原因。
5.第二方面，本发明实施例还提供了一种洗衣机异音检测装置，包括：数据获取模块，用于获取待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据；其中在获取目标振动数据的过程中使用液压装置固定洗衣机底座获取底座振动数据，通过射频识别技术采集待检测洗衣机底座的型号；将获取的底座振动数据与数据库里的历史振动数据进行比对，消除噪声数据；数据分析模块，用于依据待检测洗衣机设备标识信息，选取匹配的声音分析算法以及振动分析算法，以对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析；异音位置及原因确定模块，用于依据声音数据分析结果以及振动数据分析结果，确定待检测洗衣机产生异音的位置及产生异音的原因。
6.第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所述的洗衣机异音检测方法。
7.本发明实施例提供了一种洗衣机异音检测方法、装置及电子设备，通过获取待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据；依据待检测洗衣机设备标识信息，选取匹配的声音分析算法以及振动分析算法，以对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析；依据声音数据分析结果以及振动数据分析结果，确定待检测洗衣机产生异音的位置及产生异音的原因。通过本发明实施例的技术方案，依据声音数据分析结果、振动数据分析结果以及洗衣机的机理模型，确定异音位置及原因，提高异音检测的准确率。
附图说明
8.图1是本发明实施例一提供的一种洗衣机异音检测方法的流程图；图2是本发明实施例二提供的一种洗衣机异音检测方法的流程图；图3是本发明实施例三提供的一种洗衣机异音检测方法的流程图；图4是本发明实施例四提供的一种洗衣机异音检测装置的结构示意图；图5是本发明实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
9.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
10.在更加详细地讨论示例性实施例之前，应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作（或步骤）描述成顺序的处理，但是其中的许多操作（或步骤）可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
11.实施例一图1是本发明实施例一提供的一种洗衣机异音检测方法的流程图，本实施例可适用于对洗衣机异音进行检测的情况，本实施例的方法可以由洗衣机异音检测装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的方式来实现。该装置可以配置于洗衣机异音检测的服务器中。该方法具体包括如下步骤：s110、获取待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据。
12.其中，目标声音数据可以是指洗衣机在启动后发出的声音数据，例如，启动洗衣机后电机发出的声音。
13.目标振动数据可以是指洗衣机在启动后由于振动产生的数据，例如，在洗衣机桶转动时产生的振动数据。
14.在洗衣机的各个部位下都含有至少一个传感器，实时采集洗衣机的目标振动数据以及目标声音数据。
15.其中在获取目标振动数据的过程中使用液压装置固定洗衣机底座获取底座振动数据，通过射频识别技术采集待检测洗衣机底座的型号；将获取的底座振动数据与数据库里的历史振动数据进行比对，消除噪声数据。
16.s120、依据待检测洗衣机设备标识信息，选取匹配的声音分析算法以及振动分析算法，以对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析。
17.其中，设备标识信息可以是指用来识别洗衣机不同型号或不同批次的一种记号。例如利用图像采集设备获取洗衣机的设备标识信息，所述设备标识信息包括但不限于洗衣机型号以及洗衣机的批次号。
18.在一种可选方案中，利用图像采集设备获取洗衣机的设备标识信息，将采集的图像传输至机器视觉系统获取洗衣机的产品型号，根据洗衣机的不同型号选取匹配的声音分析算法以及振动分析算法，所述声音分析算法以及振动分析算法由异音检测算法平台自动匹配；所述异音检测算法平台内根据洗衣机的不同型号匹配不同的声音分析算法以及振动分析算法，对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析。
19.在一种可选方案中，利用图像采集设备获取洗衣机的设备标识信息，将采集的图像传输至机器视觉系统获取洗衣机的产品批次号，对于属于同一批次的洗衣机，在异音检测算法平台内根据洗衣机的不同批次号匹配不同的声音分析算法以及振动分析算法，对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析。
20.其中，对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析可以是指对采集到的目标声音数据以及目标振动数据进行时频分析，例如采用声音分析算法对目标声音数据进行色谱图的分析，采用振动分析算法对目标振动数据进行包络线分析。
21.s130、依据声音数据分析结果以及振动数据分析结果，确定待检测洗衣机产生异音的位置及产生异音的原因。
22.其中，对声音数据分析结果以及振动数据分析结果进行判断，只有当声音数据分析结果以及振动数据分析结果都合格时，待检测洗衣机才合格；若存在至少一项数据分析结果不合格，则待检测洗衣机不合格。
23.对于检测不合格的待检测洗衣机，依据所述声音数据分析结果、振动数据分析结果以及待检测洗衣机的机理模型，确定待检测洗衣机产生异音的位置以及产生异音的原因，并根据产生异音的原因以及产生异音的位置提醒维修人员对检测不合格的待检测洗衣机进行维修。
24.本发明实施例提供了一种洗衣机异音检测方法，通过获取待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据；依据待检测洗衣机设备标识信息，选取匹配的声音分析算法以及振动分析算法，以对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析；依据声音数据分析结果以及振动数据分析结果，确定待检测洗衣机产生异音的位置及产生异音的原因。通过本发明实施例的技术方案，采用图像采集设备采集待检测洗衣机的设备标识信息，由异音检测算法平台自动匹配声音分析算法以及振动分析算法对目标声音数据以及目标振动数据进行数据分析，确定待检测洗衣机产生异音的位置及产生异音的原因，提高异音检测的准确率；并根据待检测洗衣机的机理模型指导维修人员对不合格的洗衣机进行维修工作。
25.实施例二图2为本发明实施例二提供的一种洗衣机异音检测方法的流程图。本发明实施例
在上述实施例的基础上对前述实施例进行进一步优化，本发明实施例可以与上述一个或者多个实施例中各个可选方案结合。如图2所示，本发明实施例中提供的洗衣机异音检测方法，可包括以下步骤：s210、获取待检测洗衣机设备标识信息，并根据所述待检测洗衣机设备标识信息配置数据采集环境。
26.其中，通过机器视觉系统获取待检测洗衣机的设备标识信息，根据获取的设备标识信息配置数据采集环境。判断当前配置的数据采集环境是否满足采集条件，判断标准包括采样频率、采样位数、位数以及环境噪声等参数，如果满足采集条件，则采集待检测洗衣机数据；如果不满足采集条件，则重新配置采集环境，直到满足采集条件。
27.可选的，采用图像采集设备获取洗衣机条形码图像，并将所述条形码图像传输至机器视觉系统获取待检测洗衣机设备标识信息；根据获取的待检测洗衣机设备标识信息，配置数据采集环境，判断当前配置的数据采集环境是否满足采集条件；若满足采集条件，则采集待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据；若不满足采集条件，则重新配置采集环境，直至满足所述采集条件；其中，所述采集条件包括待测洗衣机采样频率、采样位数以及环境噪声等参数是否满足预设的采集条件。
28.采用图像采集设备获取待检测洗衣机的设备标识信息，根据设备标识信息配置数据采集环境，判断当前配置的数据采集环境是否满足采集条件。配置数据采集环境是由于待检测洗衣机的参数不同，根据待检测洗衣机不同的设备标识信息确定不同的采集环境。
29.s220、在所述配置数据采集环境下对待检测洗衣机的声音数据以及振动数据进行采集，得到待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据。
30.可选的，对待检测洗衣机中使用液压装置固定的洗衣机底座进行振动检测，获取洗衣机底座振动数据，并通过射频识别技术获取待检测洗衣机底座的型号信息；将采集的底座振动数据与数据库里的历史底座振动数据进行比对，判断采集的底座振动数据是否与历史底座振动数据匹配；若采集的底座振动数据与历史底座振动数据匹配，则对所述底座振动数据进行分析；若采集的底座振动数据与历史底座振动数据不匹配，则将所述底座振动数据消除，将历史底座振动数据作为新的底座振动数据以得到待检测洗衣机的目标振动数据。
31.其中，在数据采集过程中，使用液压装置固定洗衣机底座，通过射频识别技术采集待检测洗衣机底座的型号。将采集的底座振动数据与数据库里的历史振动数据进行比对，判断采集的底座振动数据是否与历史底座振动数据匹配，如果匹配则将底座振动数据作为目标振动数据进行分析；如果不匹配则将采集的底座振动数据作为噪声数据进行消除，并判断该噪声数据是否消除，如果已消除则对底座振动数据进行分析，如果未消除则继续进行噪声数据的消除。
32.s230、依据待检测洗衣机设备标识信息，选取匹配的声音分析算法以及振动分析算法，以对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析。
33.s240、依据声音数据分析结果以及振动数据分析结果，确定待检测洗衣机产生异
音的位置及产生异音的原因。
34.本发明实施例提供了一种洗衣机异音检测方法，通过机器视觉系统获取待检测洗衣机的设备标识信息，根据获取的设备标识信息配置数据采集环境；通过使用液压装置固定待检测洗衣机的底座，采用射频识别技术获取待检测洗衣机设备标识信息，根据采集的底座振动数据信息跟历史底座振动数据的匹配度，剔除产生的振动噪声，消除振动噪声对异音检测的影响，提高了异音检测的准确率；依据待检测洗衣机设备标识信息，选取匹配的声音分析算法以及振动分析算法，以对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析；依据声音数据分析结果以及振动数据分析结果，确定待检测洗衣机产生异音的位置及产生异音的原因，及时指导维修人员对不合格的洗衣机进行维修。
35.实施例三图3为本发明实施例三提供的一种洗衣机异音检测方法的流程图。本发明实施例在上述实施例的基础上对前述实施例进行进一步优化，本发明实施例可以与上述一个或者多个实施例中各个可选方案结合。如图3所示，本发明实施例中提供的洗衣机异音检测方法，可包括以下步骤：s310、获取待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据。
36.s320、依据待检测洗衣机设备标识信息，选取匹配的声音分析算法以及振动分析算法，以对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析。
37.其中，根据待检测洗衣机设备标识信息，异音检测算法平台自动匹配对应型号的声音分析算法与振动分析算法；声音分析算法与振动分析算法对采集到的声音数据和振动数据进行时频分析；声音分析算法对采集的声音数据进行色谱图的分析，生成异音检测结果，振动分析算法对采集的振动数据进行包络线分析，生成异音检测结果。
38.可选的，选取匹配的声音分析算法对所述目标声音数据进行色谱图分析，生成声音数据分析结果；选取匹配的振动分析算法对所述目标振动数据进行包络线分析，生成振动数据分析结果。
39.其中，异音通常具备一定的特征，利用数据驱动深度学习训练模型将采集的各种声音数据进行训练和特征提取，建立声纹数据库，所述声音数据包括但不限于摩擦音以及共振音等，所述声纹数据库包括但不限于色谱图。将采集到的声音数据色谱图与声纹数据库中的色谱图进行比对，得出是否存在异音，并且基于不同异音色谱图的特点，将异音频率划定在一定的范围，进而得出异音的种类。例如待检测洗衣机轴承自身的噪声频率范围是2000 hz至5000hz，若采集的轴承自身的目标声音数据的噪声频率不在2000 hz至5000hz范围内，则待检测洗衣机的轴承存在异音。
40.目标振动数据包络线分析同样是比较正常包络线与异常包络线的信号特征，通过判断包络线的声压大小判断是否存在异音。例如正常情况下包络线的声压大小为
‑
0.3~0.3pa，若目标振动数据的包络线的声压不在所述
‑
0.3~0.3pa的范围内，则确定所述目标振动数据存在异常，且所述异音为刮擦音。
41.s330、若声音数据分析结果与振动数据分析结果存在至少一项不合格，则所述待检测洗衣机不合格。
42.其中，对声音数据分析结果以及振动数据分析结果进行判断，若声音数据分析结
果不合格但振动数据分析结果、声音数据分析结果合格但振动数据分析结果不合格以及声音数据分析结果和振动数据分析结果都不合格的情况都视为待检测洗衣机不合格。
43.可选的，依据所述声音数据分析结果、振动数据分析结果以及待检测洗衣机的机理模型，确定待检测洗衣机产生异音的位置以及产生异音的原因；其中，所述待检测洗衣机的机理模型包括洗衣机各个结构的精确分布；将检测不合格的洗衣机设备标识信息、数据采集环境信息、目标声音数据、目标振动数据、声音数据分析结果以及振动数据分析结果等信息上传到制造执行系统与数据库，进行数据信息的存储；依据待检测洗衣机产生异音的位置和产生异音的原因对检测不合格的洗衣机进行维修。
44.对于声音数据分析结果与振动数据分析结果中存在至少一项不合格的情况，则判断所述待检测洗衣机不合格，并将所述不合格的待检测洗衣机的设备标识信息、采集的目标振动数据、目标声音数据、声音数据分析结果以及振动数据分析结果等信息上传到制造执行系统与数据库，进行数据信息的存储，并根据待检测洗衣机的机理模型确定异音存在的位置。
45.s340、若声音数据分析结果与振动数据分析结果都合格，则所述待检测洗衣机合格。
46.对于声音数据分析结果与振动数据分析结果都合格的情况，则判断所述待检测洗衣机合格。并将所述待检测洗衣机设备标识信息、数据采集环境信息、目标声音数据、目标振动数据、声音数据分析结果以及振动数据分析结果等信息上传至制造执行系统与数据库，进行数据信息的存储。
47.本发明实施例提供了一种洗衣机异音检测方法，通过获取待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据；根据待检测洗衣机设备标识信息，异音检测算法平台自动匹配对应型号的声音分析算法与振动分析算法；声音分析算法与振动分析算法对采集到的声音数据和振动数据进行时频分析；声音分析算法对采集的声音数据进行色谱图的分析，振动分析算法对采集的振动数据进行包络线分析，生成异音检测结果；若声音数据分析结果与振动数据分析结果都合格，则所述待检测洗衣机合格；若声音数据分析结果与振动数据分析结果存在至少一项不合格，则所述待检测洗衣机不合格，并依据所述声音数据分析结果、振动数据分析结果以及待检测洗衣机的机理模型，确定待检测洗衣机产生异音的位置以及产生异音的原因，及时提醒维修人员对检测不合格的洗衣机进行维修。并将待检测洗衣机设备标识信息、数据采集环境信息、目标声音数据、目标振动数据、声音数据分析结果以及振动数据分析结果等信息上传到制造执行系统与数据库，进行数据信息的存储。
48.实施例四图4是本发明实施例四提供的一种洗衣机异音检测装置的结构示意图，该装置包括：数据获取模块410、数据分析模块420和异音位置及原因确定模块430。其中：数据获取模块410，用于获取待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据；其中在获取目标振动数据的过程中使用液压装置固定洗衣机底座获取底座振动数据，通过射频识别技术采集待检测洗衣机底座的型号；将获取的底座振动数据与数据库里的历史振动数据进行比对，消除噪声数据；
数据分析模块420，用于依据待检测洗衣机设备标识信息，选取匹配的声音分析算法以及振动分析算法，以对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析；异音位置及原因确定模块430，用于依据声音数据分析结果以及振动数据分析结果，确定待检测洗衣机产生异音的位置及产生异音的原因。
49.在上述实施例的基础上，可选的，所述数据获取模块410包括：获取待检测洗衣机设备标识信息，并根据所述待检测洗衣机设备标识信息配置数据采集环境；在所述配置数据采集环境下对待检测洗衣机的声音数据以及振动数据进行采集，得到待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据。
50.在上述实施例的基础上，可选的，所述获取待检测洗衣机设备标识信息，并根据所述待检测洗衣机设备标识信息配置数据采集环境包括：采用图像采集设备获取洗衣机条形码图像，并将所述条形码图像传输至机器视觉系统获取待检测洗衣机设备标识信息；根据获取的待检测洗衣机设备标识信息，配置数据采集环境，判断当前配置的数据采集环境是否满足采集条件；若满足采集条件，则采集待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据；若不满足采集条件，则重新配置采集环境，直至满足所述采集条件；其中，所述采集条件包括待测洗衣机采样频率、采样位数以及环境噪声等参数是否满足预设的采集条件。
51.在上述实施例的基础上，可选的，所述数据获取模块420包括：对待检测洗衣机中使用液压装置固定的洗衣机底座进行振动检测，获取洗衣机底座振动数据，并通过射频识别技术获取待检测洗衣机底座的型号信息；将采集的底座振动数据与数据库里的历史底座振动数据进行比对，判断采集的底座振动数据是否与历史底座振动数据匹配；若采集的底座振动数据与历史底座振动数据匹配，则对所述底座振动数据进行分析；若采集的底座振动数据与历史底座振动数据不匹配，则将所述底座振动数据消除，将历史底座振动数据作为新的底座振动数据以得到待检测洗衣机的目标振动数据。
52.在上述实施例的基础上，可选的，所述对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析包括：选取匹配的声音分析算法对所述目标声音数据进行色谱图分析，生成声音数据分析结果；选取匹配的振动分析算法对所述目标振动数据进行包络线分析，生成振动数据分析结果。
53.在上述实施例的基础上，可选的，所述异音位置及原因确定模块430包括：若声音数据分析结果与振动数据分析结果存在至少一项不合格，则所述待检测洗衣机不合格；依据所述声音数据分析结果、振动数据分析结果以及待检测洗衣机的机理模型，确定待检测洗衣机产生异音的位置以及产生异音的原因；
其中，所述待检测洗衣机的机理模型包括洗衣机各个结构的精确分布。
54.在上述实施例的基础上，可选的，所述若声音数据分析结果与振动数据分析结果存在至少一项不合格，则所述待检测洗衣机不合格包括：将检测不合格的洗衣机设备标识信息、数据采集环境信息、目标声音数据、目标振动数据、声音数据分析结果以及振动数据分析结果等信息上传到制造执行系统与数据库，进行数据信息的存储；依据待检测洗衣机产生异音的位置和产生异音的原因对检测不合格的洗衣机进行维修。
55.在上述实施例的基础上，可选的，异音位置及原因确定模块430还包括：若声音数据分析结果与振动数据分析结果都合格，则所述待检测洗衣机合格；将所述待检测洗衣机设备标识信息、数据采集环境信息、目标声音数据、目标振动数据、声音数据分析结果以及振动数据分析结果等信息上传至制造执行系统与数据库，进行数据信息的存储。
56.上述装置可执行本发明任意实施例所提供的洗衣机异音检测方法，具备执行该洗衣机异音检测方法相应的功能模块和有益效果。
57.实施例五图5是本技术实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备中可集成本技术实施例提供的洗衣机异音检测的互动装置。如图5所示，本实施例提供了一种电子设备500，其包括：一个或多个处理器520；存储装置510，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器520执行，使得所述一个或多个处理器520实现本技术实施例所提供的洗衣机异音检测方法，该方法包括：获取待检测洗衣机的目标声音数据以及目标振动数据；其中在获取目标振动数据的过程中使用液压装置固定洗衣机底座获取底座振动数据，通过射频识别技术采集待检测洗衣机底座的型号；将获取的底座振动数据与数据库里的历史振动数据进行比对，消除噪声数据；依据待检测洗衣机设备标识信息，选取匹配的声音分析算法以及振动分析算法，以对所述目标声音数据以及目标振动数据进行分析；依据声音数据分析结果以及振动数据分析结果，确定待检测洗衣机产生异音的位置及产生异音的原因。
58.当然，本领域技术人员可以理解，处理器520还实现本技术任意实施例所提供的洗衣机异音检测方法的技术方案。
59.图5显示的电子设备500仅仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
60.如图5所示，该电子设备500包括处理器520、存储装置510、输入装置530和输出装置540；电子设备中处理器520的数量可以是一个或多个，图5中以一个处理器520为例；电子设备中的处理器520、存储装置510、输入装置530和输出装置540可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线550连接为例。
61.存储装置510作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块单元，如本技术实施例中的洗衣机异音检测方法对应的程序指令。
62.存储装置510可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储装置510可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置510可进一步包括相对于处理器520远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
63.输入装置530可用于接收输入的数字、字符信息或语音信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置540可包括显示屏、扬声器等电子设备。
64.本技术实施例提供的电子设备，可以达到确定异音位置及异音原因，提高异音检测准确率的技术效果。
65.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
66.注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。