本發(fā)明涉及一種對(duì)含碳顆粒物納米結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析的方法，屬于圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
。
背景技術(shù)：
：霧霾已經(jīng)成為大中城市的一種災(zāi)害性天氣，受到世界各國(guó)包括中國(guó)的廣泛關(guān)注，其中可吸入顆粒物是霧霾的主要成分。這些顆粒物的來源主要有汽車特別是柴油車排放顆粒物、燒煤所產(chǎn)生的廢氣、工業(yè)生產(chǎn)排放廢氣等，大多數(shù)顆粒物都是以碳元素為核心的含碳顆粒物。目前對(duì)顆粒物的生成和消除機(jī)理特別是顆粒物結(jié)構(gòu)和理化特性及其生成、演變規(guī)律已經(jīng)成為環(huán)保領(lǐng)域的關(guān)注熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外的大量研究發(fā)現(xiàn)，顆粒物的納米結(jié)構(gòu)與其氧化特性有直接的聯(lián)系。具有無(wú)定型結(jié)構(gòu)的顆粒物比具有晶格結(jié)構(gòu)的顆粒物更容易被氧化，對(duì)于含碳顆粒物來說，較短的微晶長(zhǎng)度、較大的微晶曲率和層間距表示顆粒物中無(wú)定型結(jié)構(gòu)更明顯，更容易被消除，具有更低的氧化活化能。因此，采用合理的方法對(duì)顆粒物的納米結(jié)構(gòu)進(jìn)行定量分析，了解顆粒物的生成和消除機(jī)理，將有助于顆粒物的控制。目前已有的方法中缺乏對(duì)微晶交叉點(diǎn)的自動(dòng)消除算法，以及在微晶對(duì)間距計(jì)算中缺乏自動(dòng)匹配技術(shù)，降低了計(jì)算的效率和準(zhǔn)確性。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供一種基于圖像處理技術(shù)的含碳顆粒物納米結(jié)構(gòu)分析方法，其具有實(shí)現(xiàn)自動(dòng)消除微晶交叉點(diǎn)及對(duì)微晶對(duì)自動(dòng)匹配的特點(diǎn)，能夠有效提高顆粒物納米結(jié)構(gòu)特征參數(shù)的計(jì)算效率和計(jì)算準(zhǔn)確度發(fā)明提供一種基于圖像處理技術(shù)的含碳顆粒物納米結(jié)構(gòu)分析的方法，包括：依次進(jìn)行的顆粒物微觀形貌圖像獲取的步驟、對(duì)獲取的圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理的步驟和顆粒物的納米結(jié)構(gòu)特征參數(shù)計(jì)算的步驟；所述顆粒物微觀形貌圖像獲取的步驟為：A1、將顆粒物取數(shù)粒置于無(wú)水乙醇中，在超聲波振蕩機(jī)中振蕩一定時(shí)間，使顆粒物在無(wú)水乙醇中充分分散開；取一滴混合液滴至高分辨率場(chǎng)發(fā)射透射電鏡用銅網(wǎng)超薄碳膜上，等待乙醇自由揮發(fā)；A2、使用高分辨率場(chǎng)發(fā)射透射電鏡對(duì)制備好的顆粒物樣品進(jìn)行微觀形貌觀測(cè)，獲取顆粒物形貌圖像；A3、對(duì)所獲取的顆粒物微觀形貌圖像進(jìn)行手動(dòng)分割，獲取感興趣的區(qū)域，并對(duì)分割后的圖像進(jìn)行保存。優(yōu)選的，所述對(duì)獲取的圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理的步驟為：B1、對(duì)步驟一所獲取的待處理圖像進(jìn)行歸一化處理；B2、對(duì)圖像進(jìn)行濾波；B3、對(duì)圖像進(jìn)行均衡化增強(qiáng)；B4、對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理；B5、對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開、閉運(yùn)算；B6、對(duì)圖像進(jìn)行細(xì)化。優(yōu)選的，所述步驟B1、對(duì)步驟一所獲取的待處理圖像進(jìn)行歸一化處理為：設(shè)待處理圖像所有像素點(diǎn)的最大灰度值為Gmax，最小灰度值為Gmin，像素點(diǎn)P的灰度值為GP，NP是歸一化后像素點(diǎn)P的灰度值，歸一化公式如式(1)：優(yōu)選的，所述步驟B2、對(duì)圖像進(jìn)行濾波包括如下步驟：C1、取窗口大小為n×n，n為奇數(shù)。將窗口在圖像上移動(dòng)，使窗口中心與圖像中待處理的像素點(diǎn)P重合；C2、記下窗口中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，按照從大到小的順序排列：N1，N2，...，Nn×n；C3、計(jì)算中間位置的灰度值N((n×n)+1)/2，并將此值賦給像素點(diǎn)P；C4、遍歷圖像中所有像素點(diǎn)。優(yōu)選的，所述步驟B3、對(duì)圖像進(jìn)行均衡化增強(qiáng)，采用直方圖均衡化增強(qiáng)，設(shè)步驟B2處理后的圖像的灰度級(jí)為L(zhǎng)，圖像中像素點(diǎn)的總數(shù)為n，第i級(jí)灰度為ri，ni是圖像中灰度級(jí)為ri的像素個(gè)數(shù)，包括如下步驟：D1、計(jì)算圖像的歸一化直方圖，如式(2)：D2、設(shè)r是歸一化到區(qū)間[01]的圖像的灰度級(jí)，定義變化f，使得區(qū)間[0,1]內(nèi)的任意r，經(jīng)變換f(r)都有一個(gè)s與之對(duì)應(yīng)，顯然，s是經(jīng)變換f(r)后輸出圖像的灰度級(jí)。f(r)在區(qū)間0≤r≤1內(nèi)滿足如下條件：(1)f(r)單調(diào)遞增；(2)0≤f(r)≤1；(3)s，r具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系；D3、通過變換f將輸入圖像的灰度級(jí)ri映射到輸出圖像的灰度級(jí)si，如式(3)：優(yōu)選的，所述步驟B4、對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理的過程為：設(shè)步驟B3增強(qiáng)后圖像的灰度級(jí)范圍為(rmin，rmax)，T是rmin和rmax中間的一個(gè)數(shù)，則二值圖gP如式(4)：其中：“1”表示物體(對(duì)象、目標(biāo))，使用白色；“0”表示背景，使用黑色。式(4)中閾值T采用迭代閾值法確定，包括如下步驟：E1、求出圖像中的最小和最大灰度級(jí)rmin和rmax,并設(shè)置初始閥值，如式(5)：E2、根據(jù)閾值Tk(k＝0，1，2...)將圖像分為目標(biāo)和背景兩部分，求出兩部分的平均灰度值，如式(6)和式(7)：其中，S灰度級(jí)為ri的像素的總數(shù)。E3、求出新的閾值，如式(8)：E4、如果Tk+1＝Tk，則令閾值T＝Tk，否則令k＝k+1，轉(zhuǎn)向步驟E2。優(yōu)選的，步驟B5、對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開、閉運(yùn)算的過程為：設(shè)輸入圖像為Iinput，結(jié)構(gòu)元素為SE，對(duì)圖像進(jìn)行開運(yùn)算和閉運(yùn)算處理，如式(9)和(10)：SE為m×m大小的正方形，為形態(tài)學(xué)腐蝕，為形態(tài)學(xué)膨脹。通過開運(yùn)算能夠消除散點(diǎn)，切斷細(xì)長(zhǎng)搭接起到分離的作用，閉運(yùn)算能夠搭接短的間斷起到連通的作用。優(yōu)選的，步驟B6對(duì)圖像進(jìn)行細(xì)化，采用PSCP細(xì)化算法，其八連通示意圖如下:P1P2P3P8PP4P7P6P5其步驟為：F1、針對(duì)所有的微晶像素點(diǎn)P,若滿足如下條件,則判斷其為可刪除點(diǎn):(1)其8連通域中的微晶像素點(diǎn)數(shù)2≤E(P)≤6；(2)P的8連通域中包含且只包含一個(gè)4連通微晶像素點(diǎn)；F2、遍歷所有的可刪除點(diǎn),若滿足如下條件之一,則保留；否則刪除：(1)P2，P6為微晶像素點(diǎn)，P4為可刪除點(diǎn)；(2)P4，P8為微晶像素點(diǎn)，P6為可刪除點(diǎn)；(3)P4，P5，P6為可刪除點(diǎn)。優(yōu)選的，所述顆粒物的納米結(jié)構(gòu)特征參數(shù)計(jì)算的步驟為：G1、顆粒物碳層微晶去交叉點(diǎn)；G2、顆粒物碳層微晶直線搜索擬合，計(jì)算相鄰兩個(gè)微晶的間隔距離；G3、按照相關(guān)特征參數(shù)的定義，計(jì)算微晶長(zhǎng)度、微晶曲率和層間距；所述步驟G1、顆粒物碳層微晶去交叉點(diǎn)的步驟為：H1、圖像二值化后，微晶像素點(diǎn)的像素值為1(白色)，背景的像素值為0(黑色)；H2、搜索像素點(diǎn)P的八連通域中白點(diǎn)的個(gè)數(shù)，設(shè)為n:(1)如果n≥3，則P是交叉點(diǎn)，將P及其八連通域內(nèi)所有白點(diǎn)的像素值設(shè)為0；(2)如果n＜3,則P不是交叉點(diǎn)；H3、遍歷圖中所有微晶像素點(diǎn)；所述步驟G2、顆粒物碳層微晶直線搜索擬合的步驟為：I1、設(shè)P0為當(dāng)前擬合直線段的起始點(diǎn)，Pc為當(dāng)前搜索點(diǎn)，起始時(shí)Pc＝P0；I2、搜索Pc的八連通域中是否存在白點(diǎn)；如果沒有鄰接點(diǎn)，則Pc設(shè)為終點(diǎn)，P0為起點(diǎn)，用最小二乘擬合直線算法獲得一條直線段，搜索結(jié)束；I3、如果Pc的八連通域中存在白點(diǎn)，按照設(shè)定規(guī)則獲得下一跟蹤點(diǎn)Pn，判斷Pn是否在當(dāng)前直線段延長(zhǎng)線范圍內(nèi)(通過直線斜率加以判斷)。如果在，設(shè)置Pc＝Pn，將Pn的位置加入到點(diǎn)數(shù)組中，繼續(xù)搜索下一點(diǎn)。如果Pn不在當(dāng)前直線段延長(zhǎng)線上，則以Pc為終點(diǎn)，P0為起點(diǎn)，讀取點(diǎn)鏈表中各點(diǎn)位置，重新擬合一條直線段，結(jié)束當(dāng)前跟蹤直線段。優(yōu)選的，所述步驟I2采用的最小二乘法直線擬合算法，包括如下步驟：J1、用搜索算法得到的直線點(diǎn)坐標(biāo)為(xi，yi)(i＝1，2，...，m)，m為直線點(diǎn)的個(gè)數(shù)，設(shè)最小二乘擬合直線的方程為y＝Ax+B；J2、點(diǎn)(xi，yi)到直線的垂直距離的平方和為式(11)：J3、因?yàn)镋(A，B)取最小值，其偏導(dǎo)為零，如式(12)：J4、對(duì)式(12)采用求和分配律得式(13)：其中J5、對(duì)上述方程組進(jìn)行求解，得式(14)：本發(fā)明的有益效果是：能夠快速、準(zhǔn)確地計(jì)算顆粒納米結(jié)構(gòu)特征參數(shù)。自動(dòng)隔斷相交叉的碳層微晶，對(duì)碳層微晶進(jìn)行直線搜索擬合，實(shí)現(xiàn)微晶對(duì)間距離的自動(dòng)計(jì)算。以下結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明；但本發(fā)明的一種基于圖像處理技術(shù)的含碳顆粒物納米結(jié)構(gòu)分析的方法不局限于實(shí)施例。附圖說明圖1是炭黑的HR-TEM原始圖像；圖2是分割后待處理圖像；圖3是歸一化后圖像；圖4是二值化后圖像；圖5是去交叉點(diǎn)后圖像；圖6(a)炭黑微晶長(zhǎng)度分布圖；圖6(b)炭黑微晶曲率分布圖；圖6(c)炭黑微晶對(duì)間距分布圖。具體實(shí)施方式實(shí)施例1參見圖1至圖6所示，本發(fā)明的一種基于圖像處理技術(shù)的含碳顆粒物納米結(jié)構(gòu)分析的方法，包括：依次進(jìn)行的顆粒物微觀形貌圖像獲取的步驟、對(duì)獲取的圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理的步驟和顆粒物的納米結(jié)構(gòu)特征參數(shù)計(jì)算的步驟；所述顆粒物微觀形貌圖像獲取的步驟為：A1、將顆粒物取數(shù)粒置于無(wú)水乙醇中，在超聲波振蕩機(jī)中振蕩一定時(shí)間，使顆粒物在無(wú)水乙醇中充分分散開；取一滴混合液滴至高分辨率場(chǎng)發(fā)射透射電鏡用銅網(wǎng)超薄碳膜上，等待乙醇自由揮發(fā)；A2、使用高分辨率場(chǎng)發(fā)射透射電鏡對(duì)制備好的顆粒物樣品進(jìn)行微觀形貌觀測(cè)，獲取顆粒物形貌圖像；A3、對(duì)所獲取的顆粒物微觀形貌圖像進(jìn)行手動(dòng)分割，獲取感興趣的區(qū)域，并對(duì)分割后的圖像進(jìn)行保存。更進(jìn)一步，所述對(duì)獲取的圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理的步驟為：B1、對(duì)步驟一所獲取的待處理圖像進(jìn)行歸一化處理；B2、對(duì)圖像進(jìn)行濾波；B3、對(duì)圖像進(jìn)行均衡化增強(qiáng)；B4、對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理；B5、對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開、閉運(yùn)算；B6、對(duì)圖像進(jìn)行細(xì)化。更進(jìn)一步，所述步驟B1、對(duì)步驟一所獲取的待處理圖像進(jìn)行歸一化處理為：設(shè)待處理圖像所有像素點(diǎn)的最大灰度值為Gmax，最小灰度值為Gmin，像素點(diǎn)P的灰度值為GP，NP是歸一化后像素點(diǎn)P的灰度值，歸一化公式如式(1)：更進(jìn)一步，所述步驟B2、對(duì)圖像進(jìn)行濾波包括如下步驟：C1、取窗口大小為n×n，n為奇數(shù)。將窗口在圖像上移動(dòng)，使窗口中心與圖像中待處理的像素點(diǎn)P重合；C2、記下窗口中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，按照從大到小的順序排列：N1，N2，...，Nn×n；C3、計(jì)算中間位置的灰度值N((n×n)+1)/2，并將此值賦給像素點(diǎn)P；C4、遍歷圖像中所有像素點(diǎn)。更進(jìn)一步，所述步驟B3、對(duì)圖像進(jìn)行均衡化增強(qiáng)，采用直方圖均衡化增強(qiáng)，設(shè)步驟B2處理后的圖像的灰度級(jí)為L(zhǎng)，圖像中像素點(diǎn)的總數(shù)為n，第i級(jí)灰度為ri，ni是圖像中灰度級(jí)為ri的像素個(gè)數(shù)，包括如下步驟：D1、計(jì)算圖像的歸一化直方圖，如式(2)：D2、設(shè)r是歸一化到區(qū)間[01]的圖像的灰度級(jí)，定義變化f，使得區(qū)間[0,1]內(nèi)的任意r，經(jīng)變換f(r)都有一個(gè)s與之對(duì)應(yīng)，顯然，s是經(jīng)變換f(r)后輸出圖像的灰度級(jí)。f(r)在區(qū)間0≤r≤1內(nèi)滿足如下條件：(1)f(r)單調(diào)遞增；(2)0≤f(r)≤1；(3)s，r具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系；D3、通過變換f將輸入圖像的灰度級(jí)ri映射到輸出圖像的灰度級(jí)si，如式(3)：更進(jìn)一步，所述步驟B4、對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理的過程為：設(shè)步驟B3增強(qiáng)后圖像的灰度級(jí)范圍為(rmin，rmax)，T是rmin和rmax中間的一個(gè)數(shù)，則二值圖gP如式(4)：其中：“1”表示物體(對(duì)象、目標(biāo))，使用白色；“0”表示背景，使用黑色。式(4)中閾值T采用迭代閾值法確定，包括如下步驟：E1、求出圖像中的最小和最大灰度級(jí)rmin和rmax,并設(shè)置初始閥值，如式(5)：E2、根據(jù)閾值Tk(k＝0，1，2...)將圖像分為目標(biāo)和背景兩部分，求出兩部分的平均灰度值，如式(6)和式(7)：其中，S灰度級(jí)為ri的像素的總數(shù)。E3、求出新的閾值，如式(8)：E4、如果Tk+1＝Tk，則令閾值T＝Tk，否則令k＝k+1，轉(zhuǎn)向步驟E2。更進(jìn)一步，步驟B5、對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開、閉運(yùn)算的過程為：設(shè)輸入圖像為Iinput，結(jié)構(gòu)元素為SE，對(duì)圖像進(jìn)行開運(yùn)算和閉運(yùn)算處理，如式(9)和(10)：SE為m×m大小的正方形，為形態(tài)學(xué)腐蝕，為形態(tài)學(xué)膨脹。通過開運(yùn)算能夠消除散點(diǎn)，切斷細(xì)長(zhǎng)搭接起到分離的作用，閉運(yùn)算能夠搭接短的間斷起到連通的作用。更進(jìn)一步，步驟B6對(duì)圖像進(jìn)行細(xì)化，采用PSCP細(xì)化算法，其八連通示意圖如下:P1P2P3P8PP4P7P6P5其步驟為：F1、針對(duì)所有的微晶像素點(diǎn)P,若滿足如下條件,則判斷其為可刪除點(diǎn):(1)其8連通域中的微晶像素點(diǎn)數(shù)2≤E(P)≤6；(2)P的8連通域中包含且只包含一個(gè)4連通微晶像素點(diǎn)；F2、遍歷所有的可刪除點(diǎn),若滿足如下條件之一,則保留；否則刪除：(1)P2，P6為微晶像素點(diǎn)，P4為可刪除點(diǎn)；(2)P4，P8為微晶像素點(diǎn)，P6為可刪除點(diǎn)；(3)P4，P5，P6為可刪除點(diǎn)。更進(jìn)一步，所述顆粒物的納米結(jié)構(gòu)特征參數(shù)計(jì)算的步驟為：G1、顆粒物碳層微晶去交叉點(diǎn)；G2、顆粒物碳層微晶直線搜索擬合，計(jì)算相鄰兩個(gè)微晶的間隔距離；G3、按照相關(guān)特征參數(shù)的定義，計(jì)算微晶長(zhǎng)度、微晶曲率和層間距；所述步驟G1、顆粒物碳層微晶去交叉點(diǎn)的步驟為：H1、圖像二值化后，微晶像素點(diǎn)的像素值為1(白色)，背景的像素值為0(黑色)；H2、搜索像素點(diǎn)P的八連通域中白點(diǎn)的個(gè)數(shù)，設(shè)為n:(1)如果n≥3，則P是交叉點(diǎn)，將P及其八連通域內(nèi)所有白點(diǎn)的像素值設(shè)為0；(2)如果n＜3,則P不是交叉點(diǎn)；H3、遍歷圖中所有微晶像素點(diǎn)；所述步驟G2、顆粒物碳層微晶直線搜索擬合的步驟為：I1、設(shè)P0為當(dāng)前擬合直線段的起始點(diǎn)，Pc為當(dāng)前搜索點(diǎn)，起始時(shí)Pc＝P0；I2、搜索Pc的八連通域中是否存在白點(diǎn)；如果沒有鄰接點(diǎn)，則Pc設(shè)為終點(diǎn)，P0為起點(diǎn)，用最小二乘擬合直線算法獲得一條直線段，搜索結(jié)束；I3、如果Pc的八連通域中存在白點(diǎn)，按照設(shè)定規(guī)則獲得下一跟蹤點(diǎn)Pn，判斷Pn是否在當(dāng)前直線段延長(zhǎng)線范圍內(nèi)(通過直線斜率加以判斷)。如果在，設(shè)置Pc＝Pn，將Pn的位置加入到點(diǎn)數(shù)組中，繼續(xù)搜索下一點(diǎn)。如果Pn不在當(dāng)前直線段延長(zhǎng)線上，則以Pc為終點(diǎn)，P0為起點(diǎn)，讀取點(diǎn)鏈表中各點(diǎn)位置，重新擬合一條直線段，結(jié)束當(dāng)前跟蹤直線段。更進(jìn)一步，所述步驟I2采用的最小二乘法直線擬合算法，包括如下步驟：J1、用搜索算法得到的直線點(diǎn)坐標(biāo)為(xi，yi)(i＝1，2，...，m)，m為直線點(diǎn)的個(gè)數(shù)，設(shè)最小二乘擬合直線的方程為y＝Ax+B；J2、點(diǎn)(xi，yi)到直線的垂直距離的平方和為式(11)：J3、因?yàn)镋(A，B)取最小值，其偏導(dǎo)為零，如式(12)：J4、對(duì)式(12)采用求和分配律得式(13)：其中J5、對(duì)上述方程組進(jìn)行求解，得式(14)：實(shí)施例2本發(fā)明提供一種基于圖像處理技術(shù)的含碳顆粒物納米結(jié)構(gòu)分析方法，包括如下步驟：K1、將炭黑取5-10粒放置于5ml的無(wú)水乙醇中，使用超聲波振蕩30分鐘，使炭黑顆粒在無(wú)水乙醇中充分分散開。用玻璃滴管取一滴混合液滴至TEM超薄銅網(wǎng)碳膜上，待乙醇完全揮發(fā)；K2、利用HR-TEM對(duì)炭黑微觀形貌進(jìn)行觀測(cè)，獲取炭黑微觀形貌圖片，如圖1所示。在圖片中選擇微觀特征比較明顯的部分進(jìn)行裁剪，獲得大小為468×488像素的待處理圖像，如圖2所示；K3、對(duì)圖2進(jìn)行歸一化處理，歸一化結(jié)果如圖3所示；K4、圖像濾波窗口大小取3×3，然后按照設(shè)定步驟對(duì)圖像中所有像素點(diǎn)進(jìn)行濾波處理；K5、按照公式(2)和(3)對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行直方圖均衡化增強(qiáng)處理；K6、增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行二值化處理，如圖4所示，微晶像素點(diǎn)的像素值為1，背景像素點(diǎn)的像素值為0；K7、圖像的形態(tài)學(xué)開、閉運(yùn)算，結(jié)構(gòu)元素SE取3×3大小的正方形；K8、對(duì)形態(tài)學(xué)開、閉運(yùn)算處理后的圖像進(jìn)行細(xì)化處理；K9、對(duì)碳層微晶連通位置進(jìn)行斷開處理，去掉交叉點(diǎn)，如圖5所示；K10、接著對(duì)碳層微晶進(jìn)行直線搜索擬合；K11、炭黑納米結(jié)構(gòu)特性參數(shù)計(jì)算經(jīng)過計(jì)算，炭黑的納米結(jié)構(gòu)特性參數(shù)為微晶平均長(zhǎng)度0.6278nm，微晶平均曲率1.0401，微晶對(duì)平均間距為0.397。圖6(a)為微晶長(zhǎng)度分布圖，圖6(b)為微晶曲率分布圖，圖6(c)為微晶對(duì)間距分布圖。上述實(shí)施例僅用來進(jìn)一步說明本發(fā)明的一種基于圖像處理技術(shù)的含碳顆粒物納米結(jié)構(gòu)分析的方法，但本發(fā)明并不局限于實(shí)施例，凡是依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)對(duì)以上實(shí)施例所作的任何簡(jiǎn)單修改、等同變化與修飾，均落入本發(fā)明技術(shù)方案的保護(hù)范圍內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3