基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法与流程

本发明涉及到多源信息融合技术和工程地质技术领域，具体涉及一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化方法，它适用于隧道爆破掌子面地质信息和爆破质量的识别。

背景技术：

隧道爆破质量与工程地质条件、工程施工条件等息息相关，实现隧道爆破质量数字化的关键因素是必须从掌子面的地质信息入手，通过对掌子面的三维重建，基于BIM平台，运用红外热像技术、核磁共振技术等先进技术，使用相关的计算指标对掌子面进行评价和反馈，从而实现隧道爆破质量的数字化评价与控制。

当前获取隧道掌子面地质信息的方式主要通过地质素描，人为进行地质条件的观察，这种方式具有很大局限性，如受到观察条件的影响，素描的准确性与观察者的水平及经验相关，具有很大的主观性。实践证明，仅仅凭经验对获取掌子面的地质信息是不够的，缺乏科学理论与技术的指导，会得到错误的信息，造成不必要的资源浪费。

随着信息科学技术的不断发展，人们对事物的认识已从平面二维空间，逐渐转向空间三维立体思维模式，三维激光扫描技术已越来越多地应用到实际工程当中。与传统的二维扫描技术相比，三维激光扫描技术能提供视场内、有效测程的一定采样密度的点云数据，并具有较高的测量精度和极高的数据采集效率，且采样点云为海量，上千万数量级，形成了一个基于点云的离散三维模型数据场。因此，利用三维激光扫描技术，可以把隧道掌子面的地质信息进行数字化采集，对提高隧道爆破作业的准确性与施工效率具有较大的作用，但要实现隧道爆破质量数字化，单一运用三维激光扫描技术还不能有效解决隧道爆破过程中面临的超挖、欠挖、地质信息识别等技术难题。

红外热像技术利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量，形成可见的红外热像图。由于水的比热容与岩石的不同，且隧道掌子面处于一个特定温度场，因而这些特性可以对隧道掌子面的涌水进行检测，在同样的热辐射条件下，渗漏部位由于水分的存在，使其热容量增大，其温度的升高较小，从而在红外热像图上形成“冷点”；其次，根据不同岩石比热容不同，在红外热像图上呈现的颜色不同，从而识别不同的地质信息。利用红外热像进行隧道爆破掌子面各类地质信息的识别，具有较好的优越性，它是实现隧道爆破质量数字化的重要组成部分。

核磁共振成像技术是随着计算机技术、电子电路技术、超导体技术的发展而迅速发展起来的一种生物磁学核自旋成像技术。核磁共振成像技术可以进行裂缝识别，尤其对于岩石内部的裂缝，这是三维激光扫描、红外热像技术等方法无法识别的。因此，如何实现隧道掌子面孔隙度的定量化是进行隧道爆破质量数字化的重要因素，这对隧道掌子面的稳定以及施工的安全都有重要的意义。

BIM技术(Building Information Modeling)是以建筑工程项目的各项相关信息数据作为模型的基础，进行建筑模型的建立，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息。BIM建模的过程其实就是数字化的过程。BIM提供了一种更接近现实世界的设计思维模式，它采用了模拟现实对象的方式，以多维设计思维为基础，让计算机代替人脑完成三维、二维的思维转化。因此，基于BIM技术，融合三维激光扫描技术、红外热像技术、核磁共振成像技术，实现隧道爆破质量数字化评价与控制。这种方式最大的特点是吸收三维激光扫描、红外热像等技术的优点，弥补BIM平台自身技术的不足，从多元、多维、多角度实现隧道爆破质量评价与控制的数字化，具有算法先进、综合性强、预测精度高、评价效果好等优点。

中国专利CN 102798412 B一种基于三维激光扫描评定隧道钻爆施工质量的方法，该方法包括以下步骤：首先采用隧道数据采集模块采集数据，然后采用隧道数据前处理模块对采集到的数据进行处理，根据处理结果构建隧道三维模型构建模块，采用隧道三维模型后处理模块进行后处理，最后采用隧道钻爆质量评价模块对结果进行评价。该方法主要是单一采集数据，不能融合多源数据，不能实现隧道爆破质量数字化评价与控制。

技术实现要素：

本发明的目的是在于提供了一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法，通过三维成像技术对隧道掌子面进行三维重建，基于BIM技术融合红外热像、核磁共振等技术，对隧道掌子面进行数字化处理，实现隧道爆破质量的评价与控制。该方法具有算法先进、综合性强、预测精度高、评价效果好等优点，适用于不同围岩等级的公路隧道、铁路隧道、城市地下隧道等。

为了实现上述的目的，本发明技术方案如下：

本发明提供了一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法，包括多源数据采集模块、BIM融合模块、BIM重构后处理模块、综合信息管理模块。多源数据采集模块将采集到的各类地质信息导入BIM融合模块，然后进行点云数据处理，归集为多源异构融合数据库，进而传输至BIM重构后处理模块，进行点云数据、影像数据信息的三维重构与后处理，最后传输至综合信息管理模块，进行隧道爆破质量数字化评价与控制的各类管理与应用。

所述的多源数据采集模块包括2个子模块，即扫描子模块和岩样采集子模块。扫描子模块主要是利用隧道断面二维扫描、三维激光扫描、红外热像扫描、高速摄影等技术实现频繁爆破时隧道地质信息的采集。岩样采集子模块主要是利用核磁共振成像技术、CT扫描成像技术采集隧道爆破质量数字化所需的典型岩样信息。

隧道二维扫描采集的数字化评价指标有超挖量、欠挖量、超挖面积、欠挖面积、隧道爆破断面图等。

三维激光扫描主要是获取隧道爆破质量数字化所需的三维数字模型图、超挖体积、欠挖体积、隧道收敛值等指标。

红外热像扫描主要是采集隧道爆破质量数字化所需的最大红外温度、最小红外温度、平均红外温度、三维红外温度场等指标。

高速摄影主要是采集不同时间下隧道爆破破岩图像、不同时间下隧道围岩动态图像、不同时间下隧道衬砌变形图像等指标。

核磁共振成像技术主要是采集岩心T2谱分布、核磁共振成像图像等参数，主要用于采集岩石的渗透率、孔隙度和孔隙结构特征。

CT扫描成像技术主要是采集岩石内密度分布、CT扫描成像图像等参数，主要是用于表征岩石的孔隙结构特征，识别微裂隙的演化，构建三维数字岩心。

所述的BIM融合模块指以BIM为平台对多维数据采集模块获取的多维数据进行融合处理，包括点云数据融合子模块和影像融合子模块，然后归集为多源异构融合数据库。

点云数据融合子模块主要是对隧道断面二维扫描、三维激光扫描采集的点云数据进行融合，包括二维点云数据预处理、三维点云数据预处理等2个方面。

二维点云数据预处理实现的步骤有：(1)二维点云数据导入BIM平台；(2)坐标处理；(3)错误数据去除；(4)数据修补；(5)噪音去除。

三维点云数据预处理实现的步骤为：(1)三维点云数据导入BIM平台；(2)实景图像数据细分；(3)数据优化重组；(4)点云叠加优化。

影像融合子模块主要是对红外热像扫描、高速摄影、核磁共振成像、CT扫描成像等采集的多源影像数据进行多维分解、多尺度融合系数确定、贝叶斯融合等3方面的工作。

多维分解主要是对红外热像扫描、高速摄影、核磁共振成像、CT扫描成像等采集的原始影像分别进行均匀离散曲波变换分解，得到不同尺度，不同方向下的子带系数，即(1)构建曲波窗函数；(2)多尺度滤波器组信号分析。

多尺度融合系数确定主要是依据平均值选取规则和最大模值选取规则，对红外热像扫描、高速摄影、核磁共振成像、CT扫描成像等采集的原始影像的低频系数、高频系数进行合并优化处理，得到多维多尺度高频融合系数和低频融合系数。

贝叶斯融合主要是基于贝叶斯网络，将高频融合系数、低频融合系数作为先验概率，然后再进行均匀离散曲波逆变换，得到优化后的多尺度融合图像。

所述的BIM重构后处理模块包括2个子模块，即点云数据三维重构后处理子模块和影像数据三维重构后处理子模块。

点云数据三维重构后处理子模块实现的主要方法是网格算法，实现步骤主要有：(1)确定初始三角形；(2)加入新面边；(3)构成新三角形；(4)反复检测和搜索；(5)隧道三维实景轮廓图。

影像数据三维重构后处理子模块实现的主要步骤是：(1)典型红外图像、核磁共振成像图像、CT扫描成像图像等多源图像选取；(2)超像素分割；(3)特征提取；(4)成像图像特征提取优化；(5)面板参数修正。

所述的综合信息管理模块包括4个子模块，即综合评价子模块、智能控制子模块、图像管理子模块、信息反馈子模块。

综合评价子模块主要是利用定量化的隧道爆破质量评价指标进行数字化评价，包括综合评价指标集、综合评价分值、综合评价等级、评价值定量化输出。其中，综合评价指标集包括超挖量、欠挖量、超挖面积、欠挖面积、超挖体积、欠挖体积、炮眼痕迹保存率等指标；综合评价分值主要是对评价结果进行定量化，设总分为100分，最低分为0分；综合评价等级主要根据综合评价分值进行确定，共分5个等级，即优、良、中、合格、差。通过综合评价子模块，可实现隧道爆破质量各类评价指标的定量化输出，输出的转换格式有PDF、DOC、LSX、OPJ。

智能控制子模块主要是对隧道爆破质量进行动态决策控制，包括综合控制指标集、综合控制分值、综合控制等级、控制值定量化输出。其中，综合控制指标集包括围岩类别、掌子面几何尺寸、涌水状态、岩石类型、掌子面风化程度、孔隙度、节理间距、节理宽度等指标；综合控制分值设总分为100分，最低分为0分；综合控制等级主要根据综合控制分值进行确定，共分5个等级，即优、良、中、合格、差。通过智能控制子模块，可实现隧道爆破质量控制各类指标的定量化输出，输出的转换格式PDF、DOC、LSX、OPJ。

图像管理子模块主要是再现隧道爆破质量的各个场景，包括多源图像可视化输出、多源图像多功能显示，以实现隧道爆破质量的可视化演示。输出的影像指标主要包括二维实景图、三维实景图、红外热像图、高速摄影图、核磁共振成像图、CT扫描成像图。通过图像管理子模块可实现对各类图像进行缩放、旋转、平移、切片、隐藏、分块显示等功能。

信息反馈子模块主要是实现综合评价、智能控制与图像管理的互联互通，包括评价效果分析、控制建议，图像效果等指标。

本发明与现有技术相比，具有以下优点和有益效果：

1、本发明将三维激光扫描、红外热像技术、核磁共振技术等多种技术与BIM技术融合，使用多源指标，充分运用隧道爆破掌子面的地质信息，对隧道爆破质量进行科学、客观的定量化评价与控制，能有效提高隧道施工的进度，降低工程造价，保证工程施工安全。

2、本发明将隧道爆破掌子面的地质信息进行数字化处理，并基于BIM平台对多源数据进行多源融合处理，数字化是本发明的最大特点。

3、本发明采用BIM技术，对隧道爆破掌子面进行三维数字化建模，实现了掌子面的三维可视化，能够全面捕捉掌子面的地质信息，更能真实反映隧道爆破质量的效果。

4、本发明结合多种方法对多源数据进行融合，并对采集的多源数据进行定量化处理，从而使试验数据更加准确，提升了隧道爆破后阶段以及整个工程的准确性。

5、本发明适用于各种地质条件与施工条件，能够较好地适应各种复杂环境下的隧道爆破施工。

附图说明

图1为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的工作流程示意图。

图2为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法在多源数据采集模块下工作流程图。

图3为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的二维扫描数据采集指标。

图4为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的三维激光扫描数据采集指标。

图5为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的红外热像扫描数据采集指标。

图6为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的高速摄影数据采集指标。

图7为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的核磁共振成像数据采集指标。

图8为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的CT扫描成像数据采集指标。

图9为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法在BIM融合模块下工作流程图。

图10为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法在BIM重构后处理模块下工作流程图。

图11为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法在综合信息管理模块下工作流程图。

具体实施方式

以下结合附图所示实施例对本发明作进一步的说明。

实施例

如图1所示，图1为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的工作流程示意图。

一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法，该方法包括多源数据采集模块、BIM融合模块、BIM重构后处理模块、综合信息管理模块。多源数据采集模块将采集到的各类地质信息导入BIM融合模块，然后进行点云数据处理，归集为多源异构融合数据库，进而传输至BIM重构后处理模块，进行点云数据、影像数据信息的三维重构与后处理，最后传输至综合信息管理模块，进行隧道爆破质量数字化评价与控制的各类管理与应用。

各模块具体实现方法为：

1.多源数据采集模块

如图2所示，图2为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法在多源数据采集模块下工作流程图。

所述的多源数据采集模块包括2个子模块，即扫描子模块和岩样采集子模块。扫描子模块主要是利用隧道断面二维扫描、三维激光扫描、红外热像扫描、高速摄影等技术实现频繁爆破时隧道地质信息的采集。岩样采集子模块主要是利用核磁共振成像技术、CT扫描成像技术采集隧道爆破质量数字化所需的典型岩样信息。

扫描子模块主要是在隧道爆破作业现场完成数据的采集，岩样采集子模块主要是在现行进行岩样采集，然后在室内进行试验以完成数据的采集。

如图3所示，图3为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的二维扫描数据采集指标。

隧道断面二维扫描主要是获取隧道爆破质量数字化所需的评价指标，以及作为隧道三维激光扫描的辅助技术。隧道二维扫描采集的数字化评价指标有超挖量、欠挖量、超挖面积、欠挖面积、隧道爆破断面图等。

如图4所示，图4为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的三维激光扫描数据采集指标。

三维激光扫描主要是获取隧道爆破质量数字化所需的三维数字模型图、超挖体积、欠挖体积、隧道收敛值等指标。

如图5所示，图5为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的红外热像扫描数据采集指标。

红外热像扫描主要是采集隧道爆破质量数字化所需的最大红外温度、最小红外温度、平均红外温度、三维红外温度场等指标。

如图6所示，图6为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的高速摄影数据采集指标。

高速摄影主要是采集不同时间下隧道爆破破岩图像、不同时间下隧道围岩动态图像、不同时间下隧道衬砌变形图像等指标。

如图7所示，图7为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的核磁共振成像数据采集指标。

核磁共振成像技术主要是采集岩心T2谱分布、核磁共振成像图像等参数，主要用于采集岩石的渗透率、孔隙度和孔隙结构特征。

如图8所示，图8为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法的CT扫描成像数据采集指标。

CT扫描成像技术主要是采集岩石内密度分布、CT扫描成像图像等参数，主要是用于表征岩石的孔隙结构特征，识别微裂隙的演化，构建三维数字岩心。

2.BIM融合模块

如图9所示，图9为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法在BIM融合模块下工作流程图。

所述的BIM融合模块指以BIM为平台对多维数据采集模块获取的多维数据进行融合处理，包括点云数据融合子模块和影像融合子模块，然后归集为多源异构融合数据库。

点云数据融合子模块主要是对隧道断面二维扫描、三维激光扫描采集的点云数据进行融合，包括二维点云数据预处理、三维点云数据预处理等2个方面。

二维点云数据预处理实现的步骤有：(1)二维点云数据导入BIM平台；(2)坐标处理，将采集的所有隧道断面的二维点云数据导入Excel工作表，得到x轴、y轴的点云数据，然后将每一个断面沿隧道纵向的采集长度作为y轴输入Excel工作表，构建隧道二维点云数据管理库；(3)错误数据去除，检查隧道当前断面与下一个当前断面和上一个当前断面采集的点云数据数量、纵向采集长度是否匹配，去除错误的不匹配数据；(4)数据修补，对缺损的数据进行BP神经网络延拓和修补，采用双输入、单输出的网络结构，选取采集的离散化二维点云数据作为训练样本，将BP预测值作为破损区域的修补数据；(5)噪音去除，将按照上述步骤处理后的点云数据输入BIM平台，通过图形显示，查看有无坏点，如果存在坏点，需要再进行数据修补，反之，不需进行坏点去除。

三维点云数据预处理实现的步骤为：(1)三维点云数据导入BIM平台；(2)实景图像数据细分，通过对隧道三维激光扫描时预设的采样系数、预设焦距、预设最大有效距离等参数进行调整，调节采集的每个三维点云数据的有效数据；(3)数据优化重组，通过基准图像进行拼装，检查相邻图像的吻合性，消除错误的拼装数据，形成完整的隧道爆破实景图像；(4)点云叠加优化，将优化重组后形成的完整图像内的多余部分进行清理，保留隧道爆破质量数字化评价与控制所需的掌子面、隧道衬砌等部分，然后进行纹理贴图。

影像融合子模块主要是对红外热像扫描、高速摄影、核磁共振成像、CT扫描成像等采集的多源影像数据进行多维分解、多尺度融合系数确定、贝叶斯融合等3方面的工作。

多维分解主要是对红外热像扫描、高速摄影、核磁共振成像、CT扫描成像等采集的原始影像分别进行均匀离散曲波变换分解，得到不同尺度，不同方向下的子带系数，即(1)构建曲波窗函数，所有窗函数以2π为周期，窗函数集合构成单位分解，两个一维函数相乘可以得到矩形窗函数；(2)多尺度滤波器组信号分析，根据傅里叶变换理论，对输入信号进行变换，得到频域数据，然后将这些数据与均匀离散曲波变换的各频带等效滤波器相乘，得到曲波系数。

多尺度融合系数确定主要是依据平均值选取规则和最大模值选取规则，对红外热像扫描、高速摄影、核磁共振成像、CT扫描成像等采集的原始影像的低频系数、高频系数进行合并优化处理，得到多维多尺度高频融合系数和低频融合系数。

贝叶斯融合主要是基于贝叶斯网络，将高频融合系数、低频融合系数作为先验概率，然后再进行均匀离散曲波逆变换，得到优化后的多尺度融合图像。

3.BIM重构后处理模块

如图10所示，图10为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法在BIM重构后处理模块下工作流程图。

所述的BIM重构后处理模块包括2个子模块，即点云数据三维重构后处理子模块和影像数据三维重构后处理子模块。

点云数据三维重构后处理子模块实现的主要方法是网格算法，实现步骤主要有：(1)确定初始三角形，即通过n个散点，确定最初三角形A，并将其作为初始的当前网格；(2)加入新面边，以该三角形的三条边初始化扩展边队列，对扩展边队列中的每条边b进行检测，查看其是否为内边，若不是内边则由选点规则搜索一个扩张点v，与边b构成一个新的三角形C，然后从扩展边队列中移出b，将三角形C加入到当前网格中，然后判断新三角形C的2条边是否为当前网格中的新边，若为新边则将其加入到扩展边队列中；(3)反复对扩展边队列中的每一条边进行检测和搜索，直到不再有新边和新三角面片产生为止，最后可以得到隧道三维实景轮廓图。

影像数据三维重构后处理子模块实现的主要步骤是：(1)典型红外图像、核磁共振成像图像、CT扫描成像图像等多源图像选取，并将其作为样本训练图像，并针对性选取对应的深度图；(2)超像素分割，对选取的每一幅样本训练图像进行超像素分割，并结合深度图计算对应的面板参数；(3)特征提取，提取一个超像素的特征向量，然后选取面板参数、超像素对应的特征向量作为输入训练参数，确定面板参数马尔科夫随机场模型参数；(4)成像图像特征提取优化，针对红外、核磁共振、CT扫描成像图像超像素特征提取过程中由于超像素分割导致特别小的像素块被忽略，致使最近的邻接超像素无法代替的问题，利用高速摄影进行标定，以BP神经网络对出现问题的典型红外图像部分进行智能搜索，然后选取高速摄影对应的特征部位的超像素作为输入训练参数，确定输出的面板模型参数；(5)面板参数修正，利用面板参数马尔科夫随机场模型对超像素进行隧道结构分析，寻找水平线，找出隧道围岩、掌子面、衬砌对应的超像素，确定隧道与红外热像图、核磁共振成像图、CT扫描成像图的对应位置，最后结合确定的结构信息进行多源综合图像重建。

4.综合信息管理模块

如图11所示，图11为本发明一种基于BIM的多维成像融合技术实现隧道爆破质量数字化的方法在综合信息管理模块下工作流程图。

所述的综合信息管理模块包括4个子模块，即综合评价子模块、智能控制子模块、图像管理子模块、信息反馈子模块。

综合评价子模块主要是利用定量化的隧道爆破质量评价指标进行数字化评价，包括综合评价指标集、综合评价分值、综合评价等级、评价值定量化输出。其中，综合评价指标集包括超挖量、欠挖量、超挖面积、欠挖面积、超挖体积、欠挖体积、炮眼痕迹保存率等指标；综合评价分值主要是对评价结果进行定量化，设总分为100分，最低分为0分，通过分值反映隧道爆破质量的等级；综合评价等级主要根据综合评价分值进行确定，共分5个等级，即优、良、中、合格、差，90-100分为优，80-89分为良，70-79分为中，60-69分为合格，小于60分为差。通过综合评价子模块，可实现隧道爆破质量各类评价指标的定量化输出，输出的转换格式有PDF、DOC、LSX、OPJ。

智能控制子模块主要是对隧道爆破质量进行动态决策控制，包括综合控制指标集、综合控制分值、综合控制等级、控制值定量化输出。其中，综合控制指标集包括围岩类别、掌子面几何尺寸、涌水状态、岩石类型、掌子面风化程度、孔隙度、节理间距、节理宽度等指标；综合控制分值设总分为100分，最低分为0分，通过分值反映隧道爆破质量的控制效果等级；综合控制等级主要根据综合控制分值进行确定，共分5个等级，即优、良、中、合格、差，90-100分为优，80-89分为良，70-79分为中，60-69分为合格，小于60分为差。通过智能控制子模块，可实现隧道爆破质量控制各类指标的定量化输出，输出的转换格式PDF、DOC、LSX、OPJ。

图像管理子模块主要是再现隧道爆破质量的各个场景，包括多源图像可视化输出、多源图像多功能显示，以实现隧道爆破质量的可视化演示。输出的影像指标主要包括二维实景图、三维实景图、红外热像图、高速摄影图、核磁共振成像图、CT扫描成像图。通过图像管理子模块可实现对各类图像进行缩放、旋转、平移、切片、隐藏、分块显示等功能。

信息反馈子模块主要是实现综合评价、智能控制与图像管理的互联互通，包括评价效果分析、控制建议，图像效果等指标。

上述的对实施例的描述是为便于该技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对这些实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于这里的实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，不脱离本发明范畴所做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。