接触网检测方法和系统与流程

本申请涉及接触网技术领域，特别是涉及一种接触网检测方法和系统。

背景技术：

随着电气化铁路技术的发展，电力机车通过安装在机车顶部的受电弓从接触网中获取电能，进而利用电能进行高速行驶。接触网性能的优劣直接关系到电力机车的运行速度的快慢，甚至接触网可以影响到电力机车的运行安全，因此需要对接触网进行实时检测。传统的接触网检测技术通过人工检测，即由技术人员携带相机进行拍摄，然后根据得到的图片进行接触网几何参数测算。

然而，电力机车高速运行，传统测量技术由人工在拍照时确定的测量位置和拍摄角度容易因光照和噪声的影响造成图片灰度过高或过低，导致后期参数测算时无法使用，因此，亟需一种接触网检测方法。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种接触网检测方法和系统。

第一方面，提供来了一种接触网检测方法，所述方法应用于接触网检测系统，所述接触网检测系统包括：检测车本体、补充光源、图像处理装置、安装所述检测车本体顶部的升降杆、设置于所述升降杆上的旋转云台以及安装在所述旋转云台上的图像传感器，所述方法包括：

所述图像传感器采集接触网与所述检测车本体上的受电弓之间接触点的图像，并将所述图像发送给所述图像处理装置；

所述图像处理装置判断所述图像的图像灰度值是否在预设的图像灰度范围内；

如果所述图像的图像灰度值大于所述预设的图像灰度范围中的上限阈值，则控制所述升降杆调整所述图像传感器的高度并控制所述旋转云台调整所述图像传感器的拍照角度，直至所述图像传感器采集到的图像的图像灰度值小于所述上限阈值；

如果所述图像的图像灰度值小于所述预设的图像灰度范围中的下限阈值，则控制所述补充光源对所述图像传感器进行补光。

作为一种可选的实施方式，所述方法还包括：如果所述图像的图像灰度值在所述预设的图像灰度范围内，则保持所述图像传感器的拍照角度。

作为一种可选的实施方式，所述方法还包括：

所述图像处理装置在特征数据库中获取目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，并根据所述特征灰度阈值、特征像素阈值、预设的特征数量及边缘检测算法提取所述图像中包含的目标特征；

根据二维图像坐标系，确定所述目标特征的图像坐标值，并通过预设的坐标转换算法，得到所述目标特征的空间坐标值。

作为一种可选的实施方式，所述根据二维图像坐标系，确定所述目标特征的图像坐标值，并通过预设的坐标转换算法，得到所述目标特征的空间坐标值，包括：

所述图像处理装置获取所述目标特征中的特征点，得到基于所述二维图像坐标系的所述特征点对应的所述图像坐标值，并根据所述图像坐标值、预设的比例因子、图像传感器的水平焦距和垂直焦距、坐标轴偏移因子及所述预设的坐标转换算法，确定所述特征点的空间坐标值，作为所述目标特征的空间坐标值。

作为一种可选的实施方式，所述方法还包括：

所述图像处理装置根据所述图像的灰度信息及预设的最大类间方差算法对所述图像进行中值滤波处理，排除所述图像中的噪声点，得到去噪后的图像；

所述图像处理装置在特征数据库中获取目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，并根据所述特征灰度阈值、特征像素阈值、预设的特征数量及边缘检测算法提取所述图像中包含的目标特征，包括：

所述图像处理装置在特征数据库中获取目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，并根据所述特征灰度阈值、特征像素阈值、预设的特征数量及边缘检测算法提取所述去噪后的图像中包含的目标特征。

第二方面，提供了一种接触网检测系统，所述接触网检测系统包括：检测车本体、补充光源、图像处理装置、安装在所述检测车本体顶部的升降杆、设置于所述升降杆上的旋转云台以及安装在所述旋转云台上的图像传感器；

所述图像传感器，用于采集接触网与所述检测车本体上的受电弓之间接触点的图像，并将所述图像发送给所述图像处理装置；

所述图像处理装置，用于判断所述图像的图像灰度值是否在预设的图像灰度范围内；

如果所述图像的图像灰度值大于所述预设的图像灰度范围中的上限阈值，则所述图像处理装置，用于控制所述升降杆调整所述图像传感器的高度并控制所述旋转云台调整所述图像传感器的拍照角度，直至所述图像传感器采集到的图像的图像灰度值小于所述上限阈值；

如果所述图像的图像灰度值小于所述预设的图像灰度范围中的下限阈值，则控制所述补充光源对所述图像传感器进行补光。

作为一种可选的实施方式，所述图像处理装置，还用于如果所述图像的图像灰度值在所述预设的图像灰度范围内，则保持所述图像传感器的拍照角度。

作为一种可选的实施方式，所述图像处理装置，还用于在特征数据库中获取目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，并根据所述特征灰度阈值、特征像素阈值、预设的特征数量及边缘检测算法提取所述图像中包含的目标特征；

根据二维图像坐标系，确定所述目标特征的图像坐标值，并通过预设的坐标转换算法，得到所述目标特征的空间坐标值。

作为一种可选的实施方式，所述图像处理装置，还用于获取所述目标特征中的特征点，得到基于所述二维图像坐标系的所述特征点对应的所述图像坐标值，并根据所述图像坐标值、预设的比例因子、图像传感器的水平焦距和垂直焦距、坐标轴偏移因子及所述预设的坐标转换算法，确定所述特征点的空间坐标值，作为所述目标特征的空间坐标值。

作为一种可选的实施方式，所述图像处理装置，用于根据所述图像的灰度信息及预设的最大类间方差算法对所述图像进行中值滤波处理，排除所述图像中的噪声点，得到去噪后的图像；所述图像处理装置，用于在特征数据库中获取目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，并根据所述特征灰度阈值、特征像素阈值、预设的特征数量及边缘检测算法提取所述图像中包含的目标特征，包括：

所述图像处理装置，还用于在特征数据库中获取目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，并根据所述特征灰度阈值、特征像素阈值、预设的特征数量及边缘检测算法提取所述去噪后的图像中包含的目标特征。

本申请实施例提供了一种接触网检测方法和系统，其中，接触网检测系统包括：检测车本体、补充光源、图像处理装置、安装在检测车本体顶部的升降杆、设置于升降杆上的旋转云台以及安装在旋转云台上的图像传感器，方法包括：图像传感器采集接触网与检测车本体上的受电弓之间接触点的图像，并将图像发送给图像处理装置；图像处理装置判断图像的图像灰度值是否在预设的图像灰度范围内；如果图像的图像灰度值大于预设的图像灰度范围中的上限阈值，则控制升降杆调整图像传感器的高度并控制旋转云台调整图像传感器的拍照角度，直至图像传感器采集到的图像的图像灰度值小于上限阈值；如果图像的图像灰度值小于预设的图像灰度范围中的下限阈值，则控制补充光源对图像传感器进行补光。采用本方法可以获得高质量的接触网图像，以便于对接触网进行检测。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种接触网检测方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种接触网检测系统的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种图像传感器成像角度示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供了一种接触网检测方法可以应用于接触网检测系统，其中，接触网检测系统包括：检测车本体、补充光源、图像处理装置、安装在检测车本体顶部的升降杆，设置于升降杆上的旋转云台以及安装在旋转云台上的图像传感器，其中，图像传感器采集接触网与检测车本体上的受电弓之间接触点的图像，并将图像发送给图像处理装置；图像处理装置判断图像的图像灰度值是否在预设的图像灰度范围内；如果图像的图像灰度值大于预设的图像灰度范围中的上限阈值，则控制升降杆调整图像传感器的高度并控制旋转云台调整图像传感器的拍照角度，直至图像传感器采集到的图像的图像灰度值小于上限阈值；如果图像的图像灰度值小于预设的图像灰度范围中的下限阈值，则控制补充光源对图像传感器进行补光。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种接触网检测方法，该方法应用于接触网检测系统，其中，接触网检测系统包括：检测车本体、补充光源、图像处理装置、安装在检测车本体顶部的升降杆、设置于升降杆上的旋转云台以及安装在旋转云台上的图像传感器，则该方法的具体的处理过程如下：

步骤101，图像传感器采集接触网与检测车本体上的受电弓之间接触点的图像，并将图像发送给图像处理装置。

在实施中，图像传感器安装在旋转云台上，旋转云台下设置有升降杆，如图2所示，检测车本体上可以但不限于设置两台图像传感器(图像传感器a1和图像传感器a2)，图像传感器可以实时采集检测车高速运行状态下接触网与检测车本体上的受电弓之间接触点的图像。然后，图像传感器可以但不限于通过智能仪表传输通道将图像传输给图像处理装置。

步骤102，图像处理装置判断图像的图像灰度值是否在预设的图像灰度范围内。

在实施中，图像处理装置接收到图像传感器发送的图像后，获取预设的图像灰度范围[vmin,vmax]，并判断该图像的图像灰度是否在预设的图像灰度范围内，其中，图像灰度范围[vmin,vmax]是由图像灰度上限阈值vmax和图像灰度下限阈值vmin所围成的灰度区间。具体的，图像传感器a1所成图像的图像灰度范围为[p1min,p1max]，其中，p1max为a1所成图像中的最大灰度值，p1min为a1所成图像中的最小灰度值。同样的，图像传感器a2所成图像的图像灰度范围为[p2min,p2max]，其中，p2max为a2所成图像中的最大灰度值，p2min为a2所成图像中的最小灰度值。则图像处理装置根据所成图像的灰度范围与预设的图像灰度范围进行比对，判断该图像的图像灰度是否满足要求。

步骤103，如果图像的图像灰度值大于预设的图像灰度范围中的上限阈值，则控制升降杆调整图像传感器的高度并控制旋转云台调整图像传感器的拍照角度，直至图像传感器采集到的图像的图像灰度值小于上限阈值。

在实施中，如果图像的图像灰度值大于预设的图像灰度范围中的上限阈值，则图像传感器控制升降杆调整图像传感器的高度并控制旋转云台调整图像传感器的拍照角度直至图像传感器采集到的图像的图像灰度值小于上限阈值，即图像灰度满足在预设的灰度范围内。

可选的，可以分为两种情况：情况一，图像传感器a1清晰成像(满足灰度范围要求)，图像传感器a2图像的灰度值大于预设的图像灰度范围中的上限阈值，导致成像失败。即图像传感器a1清晰成像，图像传感器a2成像失败，a2所成图像的最大灰度值p2max大于预设的图像灰度上限阈值vmax，即p2max>vmax。则图像处理装置控制图像传感器a2进行调整，图像处理装置可以但不限于根据图像传感器a1的升降杆高度和拍照角度作为基准，调节图像传感器a2的升降杆拍照高度，并配合控制该升降杆上的旋转云台调节拍照角度，直至图像传感器a2所成图像的图像灰度范围在预设的图像灰度范围内。另外，图像传感器a1成像失败，图像传感器a2清晰成像的情况与情况一类似，本申请实施例不再单独赘述。

情况二，图像传感器a1和图像传感器a2的图像灰度值均大于预设的图像灰度范围中的上限阈值，导致成像失败。vmax<p2max；vmax<p1max,则图像处理装置分别控制a1和a2的升降杆及对应的旋转云台，调整图像传感器的高度和拍照角度，直至图像传感器所成图像的图像灰度值满足预设的图像灰度范围。优选的，为了更快的调整图像传感器的高度和拍照角度，依然可以选用一个图像传感器作为最初调整标准进行调整，然后，在调整后图像传感器的基础上再进行二次调整。具体的，首先，图像处理装置比较a1和a2所成图像的最大灰度值，如果p1max>p2max，则图像处理装置以图像传感器a2的升降杆高度作为基准，调整图像传感器a1的升降杆高度，然后，图像处理装置再分别控制图像传感器a1和图像传感器a2的旋转云台，调整拍照角度，直至其中一个图像传感器的图像灰度范围在预设的图像灰度范围内，则执行上述情况一的操作。

步骤104，如果图像的图像灰度值小于预设的图像灰度范围中的下限阈值，则控制补充光源对图像传感器进行补光。

在实施中，如果图像的图像灰度值小于预设的图像灰度范围中的下限阈值，则图像处理装置控制补充光源对图像传感器进行补光。具体的，以图像传感器a1为例，如果图像传感器a1的图像灰度值中最小灰度值p1min小于预设的图像灰度范围中的下限阈值vmin，则图像处理装置控制补充光源对其进行补光，优选的，补光强度可以预设为轻度补光。如果图像传感器a1的图像灰度值中最大灰度值p1max小于预设的图像灰度范围中的下限阈值vmin，则图像处理装置控制补充光源对其进行补光，优选的，补光强度可以设置为高度补光。图像处理装置对于图像传感器a2成像的处理过程与图像传感器a1类似，本申请实施例不再赘述。

作为一种可选的实施方式，如果图像的图像灰度值在预设的图像灰度范围内，则保持图像传感器的拍照角度。

在实施中，如果图像传感器的图像灰度值在预设的图像灰度范围内，即，则图像处理装置控制图像传感器的拍照角度保持不变，进行持续拍照。

作为一种可选的实施方式，图像处理装置在特征数据库中获取目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，并根据特征灰度阈值、特征像素阈值、预设的特征数量及边缘检测算法提取图像中包含的目标特征。根据二维图像坐标系，确定目标特征的图像坐标值，并通过预设的坐标转换算法，得到目标特征的空间坐标值，具体处理过程如下：

在实施中，图像处理装置获取特征数据库中目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，根据特征灰度阈值和特征像素阈值在图像中进行提取，然后，图像处理装置根据预设的特征数量即边缘检测算法提取出目标特征。具体的，在图像传感器所成图像中可能包含承力索、接触线、中心锚结绳等，如果技术人员预先设定接触线为目标特征，则图像处理装置在特征数据库中选择接触线灰度阈值和特征像素阈值，并根据边缘检测算法(即根据灰度梯度的形状和尺寸进行边缘检测)，提取出该图像中的接触线，得到目标特征。然后，图像处理装置确定目标特征在所成图像的平面坐标系中的位置坐标，并通过预设的坐标转换算法，得到该目标特征的空间坐标值，进而可以根据该空间坐标值对接触网的几何参数进行测算，完成对接触网的检测。

可选的，图像处理装置也可以在特征数据库中获取干扰物体的灰度阈值和像素阈值，然后，图像处理装置对图像中的干扰物体进行剔除，以得到目标特征。

可选的，在对目标特征进行提取之前，可以首先对图像进行去噪处理，即图像处理装置根据图像的灰度信息及预设的最大类间方差算法对图像进行中值滤波处理，排除图像中的噪声点，得到去噪后的图像；然后，图像处理装置再进行目标特征提取，即图像处理装置在特征数据库中获取目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，并根据特征灰度阈值、特征像素阈值、预设的特征数量及边缘检测算法提取去噪后的图像中包含的目标特征。

作为一种可选的实施方式，根据二维图像坐标系，确定目标特征的图像坐标值，并通过预设的坐标转换算法，得到目标特征的空间坐标值，具体处理过程如下：

图像处理装置获取目标特征中的特征点，得到基于二维图像坐标系的特征点对应的图像坐标值，并根据图像坐标值、预设的比例因子、图像传感器的水平焦距和垂直焦距、坐标轴偏移因子及预设的坐标转换算法，确定特征点的空间坐标值，作为目标特征的空间坐标值。

在实施中，图像处理装置对应的获取到a1所成图像和a2所成图像，然后通过对每个图像传感器所成图像进行处理，如图3所示，得到特征点的图像坐标值，进而根据图像坐标，预设的比例因子、图像传感器的水平焦距和垂直焦距、坐标轴偏移因子等参数及预设的坐标转换算法，得到空间坐标值。具体的，图像处理装置确定图像中接触网的接触线与检测车受电弓的交点(如图3中的点m)为提取的目标特征(接触线)的特征点，然后基于该图像的二维图像坐标系(该坐标系以图像像素为单位)，确定该特征点m的图像坐标值，例如，图像传感器a1所成图像的二维坐标系坐标原点o1为(u01,v01)，则m点的坐标为m1(u1,v1)，图像传感器a2所成图像的二维坐标系坐标原点o2为(u02,v02)，则m点的坐标为m2(u2,v2),然后，图像处理装置根据预设的坐标转换算法分别计算交点m相对于图像传感器a1和a2的三维空间坐标系下的空间坐标值。设点m相对于图像传感器a1的三维空间坐标系(如图3中的o1xc1yc1坐标系)中的空间坐标值为(xc1,yc1,zc1)；设点m相对于图像传感器a2的三维空间坐标系(如图3中的o2xc2yc2坐标系)中的空间坐标值为(xc2,yc2,zc2)。图像传感器a1和图像传感器a2中的特征点的二维图像坐标系与三维空间坐标系的转换关系如下式(1)、(2)：

其中，ρ1为图像传感器a1的比例因子，ρ2为图像传感器a2的比例因子；α1、β1为图像传感器a1的水平焦距和垂直焦距；α2、β2为图像传感器a2的水平焦距和垂直焦距；c1为图像传感器a1对应的二维图像坐标系中的坐标轴偏移因子，c2为图像传感器a2对应的二维图像坐标系中的坐标轴偏移因子。

然后，针对图像传感器a1所成图像，图像处理装置根据预设的坐标转换算法，确定交点m在三维坐标系中的空间坐标值的具体处理过程如下：

其中，r为旋转矩阵，t为平移向量。

将(3)式带入(2)式，即可得到关于xc1、yc1、zc1的方程组，如式(4)所示。求解即可求得交点m在图像传感器a1的三维空间坐标系下的坐标(xc1,yc1,zc1)。

对应的，图像处理装置得到关于交点m相对于图像传感器a2的三维空间坐标值的处理方法，与对于图像传感器a1的处理方法类似，本申请实施例不再赘述。

可选的，根据图像传感器a1得到的交点m的三维空间坐标系下的空间坐标值和图像传感器a2得到的交点m的三维空间坐标系下的空间坐标值，可以对该交点m进行空间立体成像，也可以根据得到的各空间坐标值对接触网几何参数进行测算，以使对接触网进行检测。

作为一种可选的实施方式，如图2所示，可以在检测车本体底部安装角度传感器，图像传感器根据角度传感器获取到的车体偏移角度，对坐标转换过程中的坐标偏移因子进行修正，使图像处理装置在对特征点的空间坐标值进行计算时更加精确。

本申请实施例提供了一种接触网检测方法，该方法应用于接触网检测系统，其中，接触网检测系统包括：检测车本体、补充光源、图像处理装置、安装在检测车本体顶部的升降杆、设置于升降杆上的旋转云台以及安装在旋转云台上的图像传感器，图像传感器采集接触网与检测车本体上的受电弓之间接触点的图像，并将图像发送给图像处理装置；图像处理装置判断图像的图像灰度值是否在预设的图像灰度范围内；如果图像的图像灰度值大于预设的图像灰度范围中的上限阈值，则控制升降杆调整图像传感器的高度并控制旋转云台调整图像传感器的拍照角度，直至图像传感器采集到的图像的图像灰度值小于上限阈值；如果图像的图像灰度值小于预设的图像灰度范围中的下限阈值，则控制补充光源对图像传感器进行补光。采用此方法可以保证接触网图像的灰度，以便于通过该图像进行计算测试。

应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，提供了一种接触网检测系统，包括：检测车本体、补充光源、图像处理装置、安装在检测车本体顶部的升降杆、设置于升降杆上的旋转云台以及安装在旋转云台上的图像传感器，其中：

图像传感器采集接触网与检测车本体上的受电弓之间接触点的图像，并将图像发送给图像处理装置。

图像处理装置判断图像的图像灰度值是否在预设的图像灰度范围内。

如果图像的图像灰度值大于预设的图像灰度范围中的上限阈值，则控制升降杆调整图像传感器的高度并控制旋转云台调整图像传感器的拍照角度，直至图像传感器采集到的图像的图像灰度值小于上限阈值。

如果图像的图像灰度值小于预设的图像灰度范围中的下限阈值，则控制补充光源对图像传感器进行补光。

作为一种可选的实施方式，图像处理装置，还用于如果图像的图像灰度值在预设的图像灰度范围内，则保持图像传感器的拍照角度。

作为一种可选的实施方式，图像处理装置，还用于在特征数据库中获取目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，并根据特征灰度阈值、特征像素阈值、预设的特征数量及边缘检测算法提取图像中包含的目标特征；

根据二维图像坐标系，确定目标特征的图像坐标值，并通过预设的坐标转换算法，得到目标特征的空间坐标值。

作为一种可选的实施方式，图像处理装置，还用于获取目标特征中的特征点，得到基于二维图像坐标系的特征点对应的图像坐标值，并根据图像坐标值、预设的比例因子、图像传感器的水平焦距和垂直焦距、坐标轴偏移因子及预设的坐标转换算法，确定特征点的空间坐标值，作为目标特征的空间坐标值。

作为一种可选的实施方式，图像处理装置，用于根据图像的灰度信息及预设的最大类间方差算法对图像进行中值滤波处理，排除图像中的噪声点，得到去噪后的图像；则图像处理装置，用于在特征数据库中获取目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，并根据特征灰度阈值、特征像素阈值、预设的特征数量及边缘检测算法提取图像中包含的目标特征，包括：

图像处理装置，还用于在特征数据库中获取目标特征的特征灰度阈值和特征像素阈值，并根据特征灰度阈值、特征像素阈值、预设的特征数量及边缘检测算法提取去噪后的图像中包含的目标特征。

关于接触网检测系统的具体限定可以参见上文中对于接触网检测方法的限定，在此不再赘述。上述接触网检测系统中的各个装置可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。

本申请实施例提供了一种接触网检测系统，该接触网检测系统包括：检测车本体、补充光源、图像处理装置、安装在检测车本体顶部的升降杆、设置于升降杆上的旋转云台以及安装在旋转云台上的图像传感器，图像传感器采集接触网与检测车本体上的受电弓之间接触点的图像，并将图像发送给图像处理装置；图像处理装置判断图像的图像灰度值是否在预设的图像灰度范围内；如果图像的图像灰度值大于预设的图像灰度范围中的上限阈值，则控制升降杆调整图像传感器的高度并控制旋转云台调整图像传感器的拍照角度，直至图像传感器采集到的图像的图像灰度值小于上限阈值；如果图像的图像灰度值小于预设的图像灰度范围中的下限阈值，则控制补充光源对图像传感器进行补光。采用此方法可以保证接触网图像的灰度，以便于通过该图像进行计算测试。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。