应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法及系统与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法、系统、计算机可读介质及电子设备。


背景技术：

2.在工业生产环境中，存在大量的工业数据需要去采集和处理。但是现有的方式仅仅只能采集少量的部分数据，无法保证工业监控的全面性和可靠性，并且，在获取到数据之后的处理方式效率较低，造成了严重的数据延时，降低了工业互联网的应用效率。


技术实现要素：

3.本技术的实施例提供了一种应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法、系统、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以提高数据工业数据采集和处理的效率。
4.本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本技术的实践而习得。
5.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法，包括：在工业车间中布设至少一种类型的传感器；基于所述传感器的设备标识、以及预设的网关设备构建工业互联网；基于所述工业互联网获取工业数据，其中，所述工业数据包括图像数据；基于所述图像数据生成其对应的图像矩阵，提取所述图像矩阵中的特征信息；基于所述特征信息对所述图像数据进行分析，判断是否发生异常；在检测到发生异常时，确定所述图像数据在工业车间中对应的报警装置进行告警。
6.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述传感器的设备标识、以及预设的网关设备构建工业互联网，包括：获取所述传感器对应的设备标识、网络地址、以及所述网关设备的网关标识和地址；基于所述设备标识传感器对应的设备标识、网络地址、以及所述网关设备的网关标识和地址构建自组网为所述工业互联网。
7.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述工业互联网获取工业数据，包括：通过所述传感器采集工业数据，并通过工业互联网将所述工业数据上传至云平台。
8.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述图像数据生成其对应的图像矩阵，提取所述图像矩阵中的特征信息，包括：基于图像数据中像素信息生成图像矩阵；对所述图像矩阵进行均值处理，确定所述图像矩阵对应的特征矩阵，并确定特征矩阵对应的至少一组特征值和特征向量；基于所述图像矩阵、所述特征值和特征向量确定所述图像数据中的特征信息。
9.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述图像矩阵、所述特征值和特征向量确定所述图像数据中的特征信息，包括：基于所述特征向量和所述特征值，确定图像矩阵对应的衍生矩阵；基于所述图像矩阵和所述衍生矩阵确定所述特征信息。
10.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述特征信息对所述图像数据进行分析，判断是否发生异常，包括：基于所述特征信息确定对应的特征检测值；根据所述特征检测值和预设的正常阈值之间的大小关系，判断是否发生异常。
11.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述在检测到发生异常时，确定所述图像数据在工业车间中对应的报警装置进行告警，包括：在检测到发生异常时，确定所述图像数据在工业车间中对应的位置信息；基于所述位置信息确定处于该位置范围的报警装置，并触发告警。
12.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种应用于工业互联网制造的传感器数据处理系统，包括：
13.网络单元，用于基于所述传感器的设备标识、以及预设的网关设备构建工业互联网；
14.采集单元，基于所述工业互联网获取工业数据，其中，所述工业数据包括图像数据；
15.提取单元，用于基于所述图像数据生成其对应的图像矩阵，提取所述图像矩阵中的特征信息；
16.分析单元，用于基于所述特征信息对所述图像数据进行分析，判断是否发生异常；
17.告警单元，用于在检测到发生异常时，确定所述图像数据在工业车间中对应的报警装置进行告警。
18.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述传感器的设备标识、以及预设的网关设备构建工业互联网，包括：获取所述传感器对应的设备标识、网络地址、以及所述网关设备的网关标识和地址；基于所述设备标识传感器对应的设备标识、网络地址、以及所述网关设备的网关标识和地址构建自组网为所述工业互联网。
19.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述工业互联网获取工业数据，包括：通过所述传感器采集工业数据，并通过工业互联网将所述工业数据上传至云平台。
20.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述图像数据生成其对应的图像矩阵，提取所述图像矩阵中的特征信息，包括：基于图像数据中像素信息生成图像矩阵；对所述图像矩阵进行均值处理，确定所述图像矩阵对应的特征矩阵，并确定特征矩阵对应的至少一组特征值和特征向量；基于所述图像矩阵、所述特征值和特征向量确定所述图像数据中的特征信息。
21.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述图像矩阵、所述特征值和特征向量确定所述图像数据中的特征信息，包括：基于所述特征向量和所述特征值，确定图像矩阵对应的衍生矩阵；基于所述图像矩阵和所述衍生矩阵确定所述特征信息。
22.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述特征信息对所述图像数据进行分析，判断是否发生异常，包括：基于所述特征信息确定对应的特征检测值；根据所述特征检测值和预设的正常阈值之间的大小关系，判断是否发生异常。
23.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述在检测到发生异常时，确定所述图像数据在工业车间中对应的报警装置进行告警，包括：在检测到发生异常时，确定所述图像数据在工业车间中对应的位置信息；基于所述位置信息确定处于该位置范围的报警装置，
并触发告警。
24.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法。
25.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种电子设备，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时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法。
26.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法。
27.在本技术的一些实施例所提供的技术方案中，通过预先在工业车间中布设至少一种类型的传感器，之后基于传感器的设备标识、以及预设的网关设备构建工业互联网，以基于工业互联网获取工业数据。当工业数据为图像数据时，基于图像数据生成其对应的图像矩阵，提取所述图像矩阵中的特征信息，基于特征信息对所述图像数据进行分析判断是否发生异常，并在检测到发生异常时，确定图像数据在工业车间中对应的报警装置进行告警。本技术实施例的技术方案通过实时获取传感设备采集的数据，并进行数据分析，提高了数据处理的即时性，进而促进工业生产的生产效率和可靠性。
28.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
29.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，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。
30.图1示意性示出了根据本技术的一个实施例的应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法的流程图。
31.图2示意性示出了根据本技术的一个实施例的生成特征信息的流程图。
32.图3示意性示出了根据本技术的一个实施例的应用于工业互联网制造的传感器数据处理系统的示意图。
33.图4示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
34.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本技术将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
35.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本技术的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本技术的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本技术的各方面。
36.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
37.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
38.以下对本技术实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：
39.图1示出了根据本技术的一个实施例的应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法的流程图。参照图1所示，该应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法至少包括步骤s110至步骤s160，详细介绍如下：
40.在步骤s110中，在工业车间中布设至少一种类型的传感器。
41.在本技术的一个实施例中，在工业生产环境中布设至少一种类型的传感器，其中这些传感器可以是温度、图像等采集装置。用于采集环境中的生产数据，例如生产图像等等。
42.在步骤s120中，基于所述传感器的设备标识、以及预设的网关设备构建工业互联网。
43.本实施例中通过在传感器、网关设备之间构建自组网，以保证数据的可靠传输。
44.在本技术的一个实施例中，基于所述传感器的设备标识、以及预设的网关设备构建工业互联网，包括：获取所述传感器对应的设备标识、网络地址、以及所述网关设备的网关标识和地址；基于所述设备标识传感器对应的设备标识、网络地址、以及所述网关设备的网关标识和地址构建自组网为所述工业互联网。
45.通过获取传感器对应的设备标识、网络地址、以及所述网关设备的网关标识和地址，并基于设备标识传感器对应的设备标识、网络地址、以及所述网关设备的网关标识和地址构建自组网为所述工业互联网。以在工业互联网中进行数据传输。
46.除此之外，还可以对数据传输进行加密等等，保证数据传输的安全性和私密性。
47.在步骤s130中，基于所述工业互联网获取工业数据，其中，所述工业数据包括图像数据。
48.在本技术的一个实施例中，通过传感器采集工业数据，实时或者周期性的传输至上位机中，或者通过工业互联网将所述工业数据上传至云平台。
49.在步骤s140中，基于所述图像数据生成其对应的图像矩阵，提取所述图像矩阵中的特征信息。
50.在本技术的一个实施例中，当工业数据为图像数据时，基于图像数据的像素信息生成对应的图像矩阵，以通过图像矩阵对图像数据进行分析，判断图像数据对应的生产场景是否正常。
51.在本技术的一个实施例中，如图2所示，基于所述图像数据生成其对应的图像矩阵，提取所述图像矩阵中的特征信息，包括：
52.s210，基于图像数据中像素信息生成图像矩阵；
53.s220，对所述图像矩阵进行均值处理，确定所述图像矩阵对应的特征矩阵，并确定特征矩阵对应的至少一组特征值和特征向量；
54.s230，基于所述图像矩阵、所述特征值和特征向量确定所述图像数据中的特征信息。
55.在本技术的一个实施例中，基于所述图像矩阵、所述特征值和特征向量确定所述图像数据中的特征信息，包括：基于所述特征向量和所述特征值，确定图像矩阵对应的衍生矩阵；基于所述图像矩阵和所述衍生矩阵确定所述特征信息。
56.在本技术一实施例中，图像数据可以为一段视频数据或者一个图像等等。我们通过基于图像帧中的像素信息确定图像数据对应的图像矩阵mat_ima。
57.之后对图像矩阵进行均值处理，即以矩阵的行为计算单位，根据每行的数值确定每行均值，并计算每行数值与该每行均值之间的差值，生成差值矩阵mat_der。之后根据差值矩阵通过如下公式计算得到特征矩阵mat_car：
58.mat_car＝mat_der
·
mat_der
t
/j
59.其中，j表示差值矩阵的列数。在计算得到特征矩阵之后，根据特征值和特征向量的计算方法，求取特征矩阵对应的至少一组特征值和特征向量。
60.之后，基于所述特征向量和所述特征值，确定图像矩阵对应的衍生矩阵。具体的，将特征向量按照对应特征值的大小从上到下排列成矩阵，并取设定维度对应的行数生成衍生矩阵mat_div。
61.基于所述图像矩阵和所述衍生矩阵确定所述特征信息inf_cai为：
62.inf_cai＝mat_div
·
mat_ima
63.上述方式通过基于图像数据构建图像矩阵，以基于图像矩阵对图像数据进行降维及信息提取，提高了图像数据分析的效率。
64.在步骤s150中，基于所述特征信息对所述图像数据进行分析，判断是否发生异常。
65.在本技术的一个实施例中，在生成特征信息之后，基于特征信息对图像数据进行分析，例如基于特征信息计算其对应的标量值，作为特征检测值，根据所述特征检测值和预设的正常阈值之间的大小关系，判断是否发生异常。
66.在步骤s160中，在检测到发生异常时，确定所述图像数据在工业车间中对应的报警装置进行告警。
67.在本技术的一个实施例中，在检测到发生异常时，确定所述图像数据在工业车间中对应的位置信息；基于所述位置信息确定处于该位置范围的报警装置，并触发告警。
68.具体的，本实施例中通过对图像数据进行建模，并将其映射到实际场景中，确定图像数据对应的位置信息；还可以基于获取所述图像数据的传感设备的位置，确定图像数据对应于工业车间的位置信息。之后根据位置信息确定场景中的报警装置的标识，并向其发送告警指令。
69.在本技术的一些实施例所提供的技术方案中，通过预先在工业车间中布设至少一种类型的传感器，之后基于传感器的设备标识、以及预设的网关设备构建工业互联网，以基
于工业互联网获取工业数据。当工业数据为图像数据时，基于图像数据生成其对应的图像矩阵，提取所述图像矩阵中的特征信息，基于特征信息对所述图像数据进行分析判断是否发生异常，并在检测到发生异常时，确定图像数据在工业车间中对应的报警装置进行告警。本技术实施例的技术方案通过实时获取传感设备采集的数据，并进行数据分析，提高了数据处理的即时性，进而促进工业生产的生产效率和可靠性。
70.以下介绍本技术的装置实施例，可以用于执行本技术上述实施例中的应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法。可以理解的是，所述装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序(包括程序代码)，例如该装置为一个应用软件；该装置可以用于执行本技术实施例提供的方法中的相应步骤。对于本技术装置实施例中未披露的细节，请参照本技术上述的应用于工业互联网制造的传感器数据处理的方法的实施例。
71.图3示出了根据本技术的一个实施例的应用于工业互联网制造的传感器数据处理系统的框图。
72.参照图3所示，根据本技术的一个实施例的应用于工业互联网制造的传感器数据处理系统，包括：
73.网络单元310，用于基于所述传感器的设备标识、以及预设的网关设备构建工业互联网；
74.采集单元320，基于所述工业互联网获取工业数据，其中，所述工业数据包括图像数据；
75.提取单元330，用于基于所述图像数据生成其对应的图像矩阵，提取所述图像矩阵中的特征信息；
76.分析单元340，用于基于所述特征信息对所述图像数据进行分析，判断是否发生异常；
77.告警单元350，用于在检测到发生异常时，确定所述图像数据在工业车间中对应的报警装置进行告警。
78.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述传感器的设备标识、以及预设的网关设备构建工业互联网，包括：获取所述传感器对应的设备标识、网络地址、以及所述网关设备的网关标识和地址；基于所述设备标识传感器对应的设备标识、网络地址、以及所述网关设备的网关标识和地址构建自组网为所述工业互联网。
79.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述工业互联网获取工业数据，包括：通过所述传感器采集工业数据，并通过工业互联网将所述工业数据上传至云平台。
80.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述图像数据生成其对应的图像矩阵，提取所述图像矩阵中的特征信息，包括：基于图像数据中像素信息生成图像矩阵；对所述图像矩阵进行均值处理，确定所述图像矩阵对应的特征矩阵，并确定特征矩阵对应的至少一组特征值和特征向量；基于所述图像矩阵、所述特征值和特征向量确定所述图像数据中的特征信息。
81.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述图像矩阵、所述特征值和特征向量确定所述图像数据中的特征信息，包括：基于所述特征向量和所述特征值，确定图像矩阵对应的衍生矩阵；基于所述图像矩阵和所述衍生矩阵确定所述特征信息。
82.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述特征信息对所述图像数据进行分析，判断是否发生异常，包括：基于所述特征信息确定对应的特征检测值；根据所述特征检测值和预设的正常阈值之间的大小关系，判断是否发生异常。
83.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述在检测到发生异常时，确定所述图像数据在工业车间中对应的报警装置进行告警，包括：在检测到发生异常时，确定所述图像数据在工业车间中对应的位置信息；基于所述位置信息确定处于该位置范围的报警装置，并触发告警。
84.在本技术的一些实施例所提供的技术方案中，通过预先在工业车间中布设至少一种类型的传感器，之后基于传感器的设备标识、以及预设的网关设备构建工业互联网，以基于工业互联网获取工业数据。当工业数据为图像数据时，基于图像数据生成其对应的图像矩阵，提取所述图像矩阵中的特征信息，基于特征信息对所述图像数据进行分析判断是否发生异常，并在检测到发生异常时，确定图像数据在工业车间中对应的报警装置进行告警。本技术实施例的技术方案通过实时获取传感设备采集的数据，并进行数据分析，提高了数据处理的即时性，进而促进工业生产的生产效率和可靠性。
85.图4示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
86.需要说明的是，图4示出的电子设备的计算机系统400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。
87.如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元(central processing unit，cpu)401，其可以根据存储在只读存储器(read-only memory，rom)402中的程序或者从储存部分408加载到随机访问存储器(random access memory，ram)403中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在ram 403中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu 401、rom 402以及ram 403通过总线404彼此相连。输入/输出(input/output，i/o)接口405也连接至总线404。
88.以下部件连接至i/o接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管(cathode ray tube，crt)、液晶显示器(liquid crystal display，lcd)等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的储存部分408；以及包括诸如lan(local area network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至i/o接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分408。
89.特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)401执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
90.需要说明的是，本技术实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算
机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read-only memory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
91.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
92.描述于本技术实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
93.根据本技术的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。
94.作为另一方面，本技术还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
95.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
96.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本技术实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失
性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本技术实施方式的方法。
97.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
98.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求来限制。