触控操作的识别方法及装置与流程

本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种触控操作的识别方法及装置。

背景技术：

随着科学技术的发展，越来越多的智能设备中开始采用触摸屏，使得用户可以方便的通过触控操作对智能设备进行控制。

相关技术中，当用户的手指靠近或者接触触摸屏的表面时，手指和触摸屏之间可以形成一个耦合电容，使得触摸屏四边的电极发出的电流流向手指与触摸屏的接触点，智能设备可以根据该四边的电极发出的电流的比例及强弱程度，计算出接触点在触摸屏上的位置，以便智能设备可以根据该接触点的位置执行相应的动作，例如启动触摸点处显示的应用图标所对应的应用程序。

但是，相关技术中的智能设备接收到触控操作后，只能对该触控操作作用的接触点的位置进行识别，对该触控操作的识别方式较为单一。

技术实现要素：

为了解决相关技术中对触控操作的识别方式较为单一的问题，本发明提供了一种触控操作的识别方法及装置。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种触控操作的识别方法，该方法可以应用于智能设备中，该智能设备包括触摸屏，该方法包括：

智能设备通过该触摸屏接收触控操作后，获取由该触控操作所产生的触摸数据，该触摸数据可以包括：接收到该触控操作后该触摸屏的电容值、该触控操作对该触摸屏产生的压力值和该触控操作使该智能设备产生的加速度值；之后，智能设备可以根据该获取到的触摸数据，识别该触控操作的类型，该触控操作的类型可以包括指关节触控或者非指关节触控。

本发明实施例所示的方案，由于智能设备可以根据获取到的触摸数据，识别该触控操作的类型是指关节触控还是非指关节触控，因此丰富了智能设备对触控操作的识别方式，使得用户可以通过不同类型的触控操作对智能设备进行不同方式的触控，从而提高了用户通过触控操作对智能设备进行控制时的灵活性。

可选的，根据该触摸数据，识别该触控操作的类型，包括：判断该触摸数据是否满足指关节触控的条件；当该触摸数据满足指关节触控的条件时，确定该触控操作的类型为指关节触控；当该触摸数据不满足指关节触控的条件时，确定该触控操作的类型为非指关节触控；其中，该指关节触控的条件可以包括：该触摸屏的电容值处于预设电容范围内，该压力值处于预设压力范围内，且该加速度值处于预设加速度范围内。

智能设备所获取的触摸数据不仅包括触摸屏的电容值，还包括压力传感器检测到的压力值以及加速度传感器检测到的加速度值，该触摸数据的类型较为丰富，因此根据该触摸数据识别触控操作的类型时的准确度较高。

可选的，智能设备获取由该触控操作所产生的触摸数据，具体可以包括：获取在接收到该触控操作后，预设时间段内的触摸数据；在该识别该触控操作的类型之前，该方法还包括：分别对该预设时间段内获取到的电容值、压力值和加速度值进行特征提取，得到该电容值的特征值、该压力值的特征值和该加速度值的特征值；该指关节触控的条件还包括：该电容值的特征值处于第一预设范围内，该压力值的特征值处于第二预设范围内，且该加速度值的特征值处于第三预设范围内。其中，该智能设备提取的特征值可以包括：峰值、均值、方差、极值点数量、变化频率和信号能量中的至少一种。

由于对触摸数据进行特征提取后，能够提取出该触摸数据中的有效信息，去除该触摸数据中的冗余信息，因此根据该提取的特征值对触控操作的类型进行识别时的效率和准确率较高。

可选的，智能设备分别对该预设时间段内获取的电容值、压力值和加速度值进行特征提取的过程具体可以包括：

分别对该预设时间段内获取的电容值、压力值和加速度值进行预处理；分别对预处理后的该电容值、该压力值和该加速度值进行特征提取；其中，该预处理包括降采样和滤波中的至少一种。降采样和滤波后再进行特征提取，可以滤除原始触摸数据中的噪声，还可以降低特征提取时的计算量。

可选的，获取由该触控操作所产生的触摸数据的具体过程可以包括：

判断在接收到该触控操作后，该触摸屏的电容值的变化量是否处于预设变化范围内；当该变化量处于预设变化范围内时，获取由该触控操作所产生的触摸数据。只有当触摸屏的电容值的变化量处于预设变化范围内时，智能设备才触发对该触控操作进行识别的流程，降低了误触发的概率，避免误触发占用过多内存资源。

可选的，该触摸数据还包括：该触控操作作用在该触摸屏上的触摸点的坐标；在该根据该触摸数据，识别该触控操作的类型之后，该方法还可以包括：根据该触摸点的坐标以及该触控操作的类型，执行该触控操作所指示的动作。

可选的，该非指关节触控可以包括指甲触控、指腹触控和触控笔触控中的任一种。

本发明实施例所示的方案，智能设备不仅可以识别出触控操作所作用的触摸点的位置，还可以识别出该触控操作的具体类型，因此丰富了智能设备对该触控操作的识别方式，使得用户可以通过不同类型的触控操作对智能设备进行不同方式的控制，从而提高了通过触控操作对智能设备进行控制时的灵活性。

第二方面，本发明提供了一种触控操作的识别装置，该装置可以应用于智能设备中，该智能设备包括触摸屏，该触控操作的识别装置包括至少一个模块，该至少一个模块用于实现上述第一方面所提供的触控操作的识别方法。

第三方面，提供了另一种触控操作的识别装置，该装置可以包括：处理器，存储器和总线；该总线用于连接该处理器和该存储器，该处理器用于执行该存储器中存储的程序，该程序可以包括第一方面所提供的触控操作的识别方法。

第四方面，提供了一种计算机存储介质，用于储存为上述触控操作的识别装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行第三方面为触控操作的识别装置所设计的程序。

上述本发明实施例第二到第四方面所获得的技术效果与第一方面中对应的技术手段所获得的技术效果近似，在这里不再赘述。

综上所述，本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

智能设备在接收到触控操作后，可以获取由该触控操作所产生的触摸数据，并根据该触摸数据识别该触控操作的类型是指关节触控还是非指关节触控，相较于相关技术中只能识别触控操作所作用的接触点的位置，该识别方法丰富了智能设备对触控操作的识别方式，使得用户可以通过不同类型的触控操作对智能设备进行不同方式的控制，从而提高了通过触控操作对智能设备进行控制时的灵活性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种智能设备的架构图；

图2是本发明实施例提供的一种触控操作的识别装置的结构示意图；

图3-1是本发明实施例提供的一种触控操作的识别方法的流程图；

图3-2是本发明实施例提供的一种智能设备的加速度值的波形图；

图3-3为本发明实施例提供的一种触摸屏的电容值的分布示意图；

图3-4是本发明实施例提供的另一种触摸屏的电容值的分布示意图；

图3-5是本发明实施例提供的另一种智能设备的加速度值的波形图；

图3-6是本发明实施例提供的又一种触摸屏的电容值的分布示意图；

图3-7是本发明实施例提供的一种智能设备对触摸数据进行处理的方法流程图；

图4是本发明实施例提供的另一种触控操作的识别装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

图1是本发明实施例提供的一种智能设备的架构图，如图1所示，该智能设备可以包括触摸屏10、设置在该触摸屏10远离显示平面一侧的压力传感器20、设置在该智能设备中的加速度传感器30以及信号处理模块40。其中触摸屏10用于接收用户的触控操作，压力传感器20用于检测作用在该触摸屏10上的压力值，该加速度传感器30用于检测该智能设备的加速度值，该信号处理模块40能够获取该触摸屏的电容值、该压力值以及该加速度值等触摸数据，并根据该触摸数据对触控操作的类型进行识别。

请参考图2，其示出了本发明示例性实施例涉及的一种触控操作的识别装置的结构示意图。该装置可以应用于图1所示的智能设备中。如图2所示，该触控操作的识别装置可以包括：至少一个处理器201(例如CPU)，至少一个网络接口202或者其他通信接口，存储器203和至少一个通信总线204，该通信总线204用于实现这些装置之间的连接通信。处理器201用于执行存储器203中存储的可执行模块，例如计算机程序，并且该处理器201的功能与图1中信号处理模块40的功能相同或相似。存储器203可能包含高速随机存取存储器(RAM：RandomAccess Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个网络接口202(可以是有线或者无线)实现该智能设备与至少一个其他网元之间的通信连接，例如可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。

在一些实施方式中，存储器203存储了程序2031，处理器201可以执行该程序2031来实现下述触控操作的识别方法。

本发明实施例提供了一种触控操作的识别方法，该方法可以应用于图1所示的智能设备中，参考图3-1，该方法可以包括：

步骤101、智能设备通过触摸屏接收触控操作。执行步骤102。

在本发明实施例中，该触摸屏可以为电容屏，当用户通过手指的指腹、指甲或者指关节等部位接近、触摸或者敲击该电容屏时，该智能设备可以通过该电容屏接收到该触控操作。

步骤102、智能设备判断在接收到该触控操作后，该触摸屏的电容值的变化量是否处于预设变化范围内。

当该变化量处于预设变化范围内时，执行步骤103；当该变化量不处于预设变化范围内时，结束对该触控操作的识别流程。

智能设备通过触摸屏接收到触控操作后，由于人体和触摸屏之间可以形成耦合电容，从而使得电容屏的电容值发生变化，在本发明实施例中，为了避免误触发，智能设备中可以预先设置有触发门限值(即该预设变化范围)，智能设备检测到触摸屏的电容值发生变化时，可以判断该变化量是否处于该预设变化范围，若处于该预设变化范围，则执行步骤103，即开始对该触控操作的类型进行识别；若该变化量不处于该预设变化范围，则智能设备可以确定该触控操作为误操作，并结束对该触控操作的识别流程，从而有效降低了智能设备对误操作进行误识别的概率，避免对该误操作的误识别占用过多的内存资源。

在实际应用中，该预设变化范围可以根据该智能设备的实际应用场景、智能设备的实体结构以及该触摸屏的类型进行设置，本发明实施例对该预设变化范围的具体范围不做限定。

步骤103、智能设备获取在接收到该触控操作后，预设时间段内的触摸数据。执行步骤104。

该触摸数据可以包括：接收到该触控操作后该触摸屏的电容值、该触控操作对该触摸屏产生的压力值和该触控操作使该智能设备产生的加速度值。

参考图1可知，由于该智能设备中可以设置有压力传感器和加速度传感器，因此该智能设备可以通过该压力传感器获取该触控操作对触摸屏产生的压力值，并通过该加速度传感器获取该触控操作使该智能设备产生的加速度值。此外，由于触控操作所产生的触摸数据并不是固定不变的，而是随着时间变化的，因此，为了提高根据该触摸数据对该触控操作进行识别时的识别精度，该智能设备可以获取在接收到该触控操作后，预设时间段内的触摸数据，该预设时间段可以为该智能设备中预先设置好的检测时长。

示例的，假设该检测时长为0.5秒，则该智能设备可以获取接收到该触控操作后，0.5秒内的触摸数据，图3-2为加速度传感器所采集到的智能设备的加速度值a随时间t变化的曲线图，参考图3-2，若该智能设备在t1时刻接收到触控操作，则该智能设备可以获取t1时刻至t1+0.5时刻内，加速度传感器所采集到的加速度值，也即是，图3-2中虚线框内所示的数据。

需要说明的是，在本发明实施例中，该智能设备所获取的触摸屏的电容值可以包括智能设备显示屏上每个像素点的电容值。图3-3为本发明实施例提供的一种触摸屏上各个像素点的电容值的平面分布示意图，其中，x轴箭头方向可以为该显示屏的栅线扫描方向，y轴箭头方向可以为显示屏的数据线扫描方向，该x轴和y轴所在平面可以为该智能设备的显示屏或者触摸屏的平面，图中颜色的深浅用于指示电容值的大小，其中颜色越深(即填充图案越密集)的区域电容值越小，颜色越浅的区域的电容值越大。图3-4为一种触摸屏上各像素点的电容值的立体分布示意图，图3-4中，x轴箭头方向可以为智能设备显示屏的栅线扫描方向，y轴箭头方向可以为该显示屏的数据线扫描方向，x轴和y轴所在平面可以为该智能设备的显示屏或者触摸屏的平面，z轴用于指示电容值的大小。

步骤104、智能设备判断该触摸数据是否满足指关节触控的条件。

当该触摸数据满足指关节触控的条件时，执行步骤105；当该触摸数据不满足指关节触控的条件时，执行步骤106。其中，该指关节触控的条件包括：该触摸屏的电容值处于预设电容范围内，该压力值处于预设压力范围内，且该加速度值处于预设加速度范围内。

在本发明实施例中，该智能设备中可以存储有预设电容范围、预设压力范围和预设加速度范围，上述预设范围可以是根据机器学习算法得到的。例如，可以对智能设备的触摸屏进行多次触控实验，每次分别采用手指的指关节、手指的其他部位(例如指甲或指腹)或者触控笔对触摸屏进行触摸，然后检测每次触控操作后，触摸屏的电容值、压力值以及加速度值等触摸数据的大小，最后对指关节触控操作和非指关节触控操作所产生的触摸数据进行分类和统计，确定出每种类型的触控操作所产生的触摸数据所处的范围。

示例的，图3-2和图3-4所示的可以分别为指关节触控使智能设备产生的加速度的变化波形以及指关节触控后智能设备触摸屏的电容值分布，图3-5和图3-6所示的可以分别为指腹触控使智能设备产生的加速度的变化波形以及触摸屏的电容值分布。对比图3-2和图3-5可知，相较于指腹触控，指关节触控使智能设备产生的加速度值的变化幅度较大，变化的频率较高；对比图3-4和图3-6可知，相较于指腹触控，接收到指关节触控后，触摸屏的电容值较大。由此可知，不同类型的触控操作所产生的触摸数据之间存在一定差异，根据机器学习算法，可以较为准确的统计出每种类型的触控操作所产生的触摸数据所处的范围。

在本发明实施例中，该智能设备中可以存储有如表1所示的不同类型的触控操作所对应的触摸数据所处的范围，例如，触控操作为指关节触控时，触摸屏的电容值所处的范围为[C1，C2]，该指关节触控操作对触摸屏所产生的压力值的范围为[P1，P2]，该指关节触控操作使智能设备所产生的加速度值的范围为[A1，A2]。根据表1可知，该指关节触控的条件可以为：触摸屏的电容值处于预设电容范围[C1，C2]内，压力值处于预设压力范围[P1，P2]内，且加速度值处于预设加速度范围[A1，A2]内。

表1

需要说明的是，在实际应用中，该预设电容范围、预设压力范围以及该加速度范围，根据智能设备的内部结构的不同以及智能设备中设置的各传感器的类型的不同而有变化，因此对该预设电容范围、预设压力范围以及该加速度范围的具体数值范围不做限定。

步骤105、智能设备确定该触控操作的类型为指关节触控。执行步骤107。

当智能设备判断出该触摸数据满足指关节触控的条件时，则可以确定该触控操作的类型为指关节触控。其中，该非指关节触控可以包括指甲触控、指腹触控和触控笔触控中的任一种。示例的，若智能设备获取的触摸数据包括：电容值C2，压力值p1和加速度值A2，其中p1大于P1且小于P2，则该智能设备可以确定该触摸数据满足指关节触控的条件，并确定该触控操作的类型为指关节触控。

步骤106、智能设备确定该触控操作的类型为非指关节触控。执行步骤107。

当该触摸数据不满足指关节触控的条件时，确定该触控操作的类型为非指关节触控。示例的，若智能设备获取的触摸数据包括：电容值C3，压力值P3和加速度值A3，则该智能设备可以确定该触摸数据不满足指关节触控条件，并确定该触控操作的类型为非指关节触控，此外，该智能设备还可以根据表1所示的触摸数据所处的范围，进一步确定该触控操作的类型具体为指腹触控。

需要说明的是，在本发明实施例中，该智能设备根据获取的触摸数据还可以进一步识别非指关节触控的具体类型，也即是，该智能设备可以根据触摸数据识别出指甲触控、指腹触控和触控笔触控等。

需要说明的是，由于智能设备中可以存储有如表1所示的，不同类型的触控操作所对应的触摸数据所处的范围，因此当智能设备获取到触控操作所产生的触摸数据后，可以根据该获取的触摸数据所处的范围，直接确定该触控操作的类型。

步骤107、智能设备根据触摸点的坐标以及该触控操作的类型，执行该触控操作所指示的动作。

在本发明实施例中，该智能设备所获取的触摸数据中还可以包括该触控操作作用在该触摸屏上的触摸点的坐标，由于用户对触摸屏执行触控操作时，可以使得触摸屏四边的电极发出的电流流向手指与触摸屏的接触点，因此智能设备可以根据该四边的电极发出的电流的比例及强弱程度，计算出接触点在触摸屏上的坐标。

该智能设备中还可以记录有每种类型的触控操作所指示的动作，例如，指腹触控所指示的动作为启动触摸点处所显示的应用图标对应的应用程序，指关节触控所述指示的动作为对显示屏进行截屏。因此，智能设备确定触摸点的坐标以及该触控操作的类型后，即可执行该触控操作所指示的动作，示例的，若智能设备识别出接收到的触控操作为指关节触控，则可以根据该指关节触控，对智能设备的显示屏进行截屏，或者对该触控操作所作用的触摸点区域的图像进行截图。

在本发明另一种可选的实施例中，参考图3-7，上述步骤104中，智能设备判断该触摸数据是否满足指关节触控的条件的过程中，还可以对该触摸数据进行进一步的处理，该处理过程具体包括以下步骤：

步骤1041、智能设备分别对该预设时间段内获取到的电容值、压力值和加速度值进行特征提取，得到该电容值的特征值、该压力值的特征值和该加速度值的特征值。

其中，该特征值可以包括：峰值、均值、方差、极值点数量、变化频率和信号能量中的至少一种。由于对触摸数据进行特征提取后，能够提取出该触摸数据中的有效信息，去除冗余信息，该提取的特征值能够较好的反映出触摸数据的特点，因此智能设备根据提取的特征值对触控操作的类型进行识别，可以提高对触控操作的类型进行识别时的效率和准确率。

示例的，假设该提取的特征值包括峰值和均值，则对于获取到的触摸数据，该智能设备可以分别计算预设时间段内触摸屏电容值的峰值和均值、预设时间段内压力值的峰值和均值，以及预设时间段内加速度值的峰值和均值。

步骤1042、智能设备分别对该预设时间段内获取的电容值、压力值和加速度值进行预处理。

在本发明实施例中，该预处理可以包括降采样和滤波中的至少一种。例如，可以按照预设的降采样频率，分别对该电容值、压力值和加速度值进行降采样，以减少计算量，提高数据的处理效率，然后再对降采样后的数据进行滤波(例如，低通滤波或者高斯滤波)，以滤除该触摸数据中的噪声，因此，通过该预处理操作可以提高根据触摸数据识别触控操作的类型时的效率和准确率。

步骤1043、智能设备分别对预处理后的该电容值、该压力值和该加速度值进行特征提取。

进一步的，智能设备还可以对预处理后的触摸数据进行特征提取，以提取该预处理后的触摸数据的特征值。也即是，在本发明实施例中，该智能设备可以分别提取原始触摸数据的特征值，以及经过预处理后的触摸数据的特征值，并综合该两种类型的特征值进行触控操作类型的识别，以进一步提高识别的准确率。因此，此时智能设备确定该触控操作的类型时所参考的指关节触控的条件还可以包括：该电容值的特征值处于第一预设范围内，该压力值的特征值处于第二预设范围内，且该加速度值的特征值处于第三预设范围内。

其中，该第一预设范围、第二预设范围和第三预设范围也是根据机器学习的算法，通过大量实验数据，统计得到的。示例的，参考上述步骤104，可以对智能设备的触摸屏进行多次触控实验，检测每次触控操作后，触摸屏的电容值、压力值以及加速度值等触摸数据的大小，然后先对指关节触控操作和非指关节触控操作所产生的触摸数据进行特征提取，之后在对该触摸数据进行预处理后再进行特征提取，最后对两种类型的特征值进行分类和统计，确定出每种类型的触控操作所对应的特征值(包括预处理后的触摸数据的特征值以及未经过预处理的触摸数据的特征值)所处的范围。因此，该第一预设范围、第二预设范围和第三预设范围中的每个预设范围可以包括两个子范围，即预处理后的触摸数据的特征值所处的子范围，以及未经过预处理的触摸数据的特征值所处的子范围。

在实际应用中，智能设备根据触摸数据的特征值识别触控操作的类型时具体可以采用模式识别算法中的决策树或随机森林等算法，本发明实施例对此不做限定。

需要说明的是，在实际应用中，该第一预设范围、第二预设范围和第三预设范围，根据智能设备的内部结构的不同以及智能设备中设置的各传感器的类型的不同而有变化，因此对该第一预设范围、第二预设范围和第三预设范围的具体数值范围不做限定。

上述步骤102至步骤107所示的方法具体可以由图1所示的智能设备中的信号处理模块40来实现，或者，可以由图2所示的触控操作的识别装置中的处理器201来实现。

还需要说明的是，本发明实施例提供的触控操作的识别方法的步骤的先后顺序可以进行适当调整，步骤也可以根据情况进行相应增减，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化的方法，都应涵盖在本发明的保护范围之内，因此不再赘述。

综上所述，本发明实施例提供了一种触控操作的识别方法，在该方法中，智能设备在接收到触控操作后，可以获取由该触控操作所产生的触摸数据，并根据该触摸数据识别该触控操作的类型是指关节触控还是非指关节触控，相较于相关技术中只能识别触控操作所作用的接触点的位置，该识别方法丰富了智能设备对触控操作的识别方式，使得用户可以通过不同类型的触控操作对智能设备进行不同方式的控制，从而提高了通过触控操作对智能设备进行控制时的灵活性。

本发明实施例提供了一种触控操作的识别装置，该装置可以应用于智能设备中，该智能设备包括触摸屏，如图4所示，该装置可以包括：

接收模块301，可以用于实现图3-1所示实施例中步骤101中的方法。

获取模块302，用于获取由该触控操作所产生的触摸数据，该触摸数据包括：接收到该触控操作后该触摸屏的电容值、该触控操作对该触摸屏产生的压力值和该触控操作使该智能设备产生的加速度值。

识别模块303，用于根据该触摸数据，识别该触控操作的类型，该触控操作的类型包括指关节触控或者非指关节触控。

可选的，该智能设备中设置有压力传感器和加速度传感器，该触摸数据包括：该触摸屏的电容值、该压力值和该加速度值；该识别模块303具体用于执行图3-1所示实施例中步骤104至步骤106所示的方法。

可选的，该获取模块302还可以用于实现图3-1所示实施例中步骤103中的方法。参考图4，该装置还可以包括：

特征提取模块304，可以用于实现图3-7所示实施例中步骤1041至步骤1043所示的方法。

可选的，该获取模块302还可以用于实现图3-1所示实施例中步骤102中的方法。

进一步的，该触摸数据还包括：该触控操作作用在该触摸屏上的触摸点的坐标；参考图4，该装置还可以包括：

执行模块305，可以用于实现图3-1所示实施例中步骤107所示的方法。

上述各个模块可以基于CPU、FPGA等器件或组合来实现，具体方法为现有技术(例如，CPU读取存储器的代码来完成这些模块具有的功能)，这里不进行赘述。

综上所述，本发明提供了一种触控操作的识别装置，智能设备在接收到触控操作后，可以获取由该触控操作所产生的触摸数据，并根据该触摸数据识别该触控操作的类型是指关节触控还是非指关节触控，相较于相关技术中只能识别触控操作所作用的接触点的位置，该识别方法丰富了智能设备对触控操作的识别方式，使得用户可以通过不同类型的触控操作对智能设备进行不同方式的控制，从而提高了通过触控操作对智能设备进行控制时的灵活性。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。