一种显示模组中各向异性导电膜粒子的检测的新方法pdf

  本发明的一个实施例公开了一种显示模组中各向异性导电膜(ACF)粒子的检测的新方法，所描述的方法包括：S101：接收包含ACF粒子的图像；S103：获取所述图像中的感兴趣区域的图像数据；S105：利用滤波器模型对所述图像数据进行相关性计算，得到ACF粒子响应图像；S107：对所述响应图像进行阈值分割，在图像上标记出所述ACF粒子。

  (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112767323 A (43)申请公布日 2021.05.07 (21)申请号 1.6 (22)申请日 2021.01.06 (71)申请人 华兴源创（成都）科技有限公司 地址 610000 四川省成都市高新区天勤东 街58号5栋1-2层 (72)发明人 李刚 (74)专利代理机构 北京正理专利代理有限公司 11257 代理人 李远思 (51)Int.Cl. G06T 7/00 (2017.01) G06T 7/11 (2017.01) G06T 7/136 (2017.01) G01N 15/00 (2006.01) 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 (54)发明名称 一种显示模组中各向异性导电膜粒子的检 测方法 (57)摘要 本发明的一个实施例公开了一种显示模组 中各向异性导电膜(ACF)粒子的检测方法，所述 方法有：S101：接收包含ACF粒子的图像；S103： 获取所述图像中的感兴趣区域的图像数据； S105：利用滤波器模型对所述图像数据来进行相关 性计算，得到ACF粒子响应图像；S107：对所述响 应图像进行阈值分割，在图像上标记出所述ACF 粒子。 A 3 2 3 7 6 7 2 1 1 N C CN 112767323 A 权利要求书 1/2页 1.一种显示模组中各向异性导电膜粒子的检测的新方法，其特征在于，所述方法包括： S101：接收包含ACF粒子的图像； S103：获取所述图像中的感兴趣区域的图像数据； S105：利用滤波器模型对所述图像数据进行相关性计算，得到ACF粒子响应图像； S107：对所述响应图像进行阈值分割，在图像上标记出所述ACF粒子。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括： S100、利用检测目标训练集和对应的响应输出训练得到滤波器模型，包括： S1000、获取频域训练样本F 和对应的频域响应输出G ，其中所述响应输出由高斯函数 i i 产生，并且其峰值位置为F 的中心位置，i为样本数； i S1005、基于相关性公式，构建输入图像和响应输出的函数关系： 其中，g为响应输出，f为输入图像，h为滤波器模型，a，b和k，l为图像的像素的行列值； S1010、对公式1进行快速傅里叶变换，得到 其中，*表示复共轭； S1015、将公式2表述为公式3： * G＝F ·H        公式3； S1020、根据公式3得到 S1025、基于公式4，基于检测目标训练集的m个频域训练样本，得到 S1030、使公式5中每个元素的误差最小平方和最小，得到 其中，w和v是H中每个元素的位置索引； S1035、对公式6求偏导，并使得偏导为0，得到频域内的所述滤波器模型： 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取频域训练样本，包括： 获取ACF粒子在光源照射情况下亮部和/或暗部的训练样本。 4.根据权利要求1‑3中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述图像中的感兴趣 区域的图像数据，包括： 对于第一场景，获取所述感兴趣区域的像素值作为所述图像数据；或者 对于第二场景，对所述感兴趣区域进行特征提取，得到特征图作为所述图像数据。 5.根据权利要求1‑3中任一项所述的方法，其特征在于，所述利用滤波器模型对所述图 像数据进行相关性计算，得到ACF粒子响应图像，包括： 2 2 CN 112767323 A 权利要求书 2/2页 对所述图像数据进行边界填充，以使得所述响应图像大小与所述图像数据大小一致， 其中滤波器模型大小为n×p，则图像数据的边界被填充[n/2]行和[p/2]列，p、n为大于1的 奇数，[]表示取整。 6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括： S109：对标记出的所述ACF粒子求解数量和位置。 7.一种显示模组中各向异性导电膜粒子的检测装置，其特征在于，包括： 图像接收模块，用于接收包含ACF粒子的图像； 获取模块，用于获取所述图像中的感兴趣区域的图像数据； 计算模块，用于利用滤波器模型对所述图像数据进行相关性计算，得到ACF粒子响应图 像； 标记模块，用于对所述响应图像进行阈值分割，在图像上标记出所述ACF粒子。 8.一种显示模组中各向异性导电膜粒子的自动光学检测系统，其特征在于，包括： 测试设备，包括线扫描图像采集单元和光源，在光源对显示模组照亮下，线扫描图像采 集单元采集包含ACF粒子的图像；以及 根据权利要求7所述的检测装置。 9.一种计算设备，包括处理器和存储有程序的存储器，其特征在于，所述程序被处理器 执行时实现根据权利要求1‑6中任一项所述的方法。 10.一种存储介质，存储有程序，其特征在于，所述程序被执行时实现根据权利要求1‑6 中任一项所述的方法。 3 3 CN 112767323 A 说明书 1/8页 一种显示模组中各向异性导电膜粒子的检测的新方法 技术领域 [0001] 本发明涉及图像目标检测技术领域，具体涉及一种显示模组中各向异性导电膜粒 子的检测方法。 背景技术 [0002] 各向异性导电膜(ACF，Anisotropic Conductive Film)是智能手机触摸屏的重要 组成部分，ACF粒子是其中实现触摸屏本体的电极和驱动IC中电极的机械和电气连接的关 键部分，对热压合后的ACF粒子的检测是判断触摸屏的功能是否达标的重要依据。ACF粒子 的分布模式固定、压合特征明显，适合采用自动光学检测(AOI)系统进行检测。与人工检测 相比，基于AOI的检测系统具有效率高、精度高等特点，对于行业规模化生产具有重要意义。 AOI系统中提高粒子提取精度的关键在于系统前端图像获取和系统后端图像处理的效果。 发明内容 [0003] 本发明的目的在于提供一种显示模组中各向异性导电膜(ACF)粒子的检测方法， 通过本方法可以对不同场景下ACF粒子图像数据学习到最优滤波器模型，通过相关图像求 解，得出粒子的亮暗部分响应，基于简单的阈值分割算法检测到粒子区域。 [0004] 为达到上述目的，本发明采用下述技术方案： [0005] 本发明一方面提供一种显示模组中各向异性导电膜(ACF)粒子的检测方法，所述 方法包括： [0006] S101：接收包含ACF粒子的图像； [0007] S103：获取所述图像中的感兴趣区域的图像数据； [0008] S105：利用滤波器模型对所述图像数据进行相关性计算，得到ACF粒子响应图像； [0009] S107：对所述响应图像进行阈值分割，在图像上标记出所述ACF粒子。 [0010] 在一个具体实施例中，还包括： [0011] S100、利用检测目标训练集和对应的响应输出训练得到滤波器模型，包括： [0012] S1000、获取频域训练样本F 和对应的频域响应输出G ，其中所述响应输出由高斯 i i 函数产生，并且其峰值位置为F 的中心位置，i为样本数； i [0013] S1005、基于相关性公式，构建输入图像和响应输出的函数关系： [0014] [0015] 其中，g为响应输出，f为输入图像，h为滤波器模型，a，b和k，l为图像的像素的行列 值； [0016] S1010、对公式1进行快速傅里叶变换，得到 [0017] [0018] 其中，*表示复共轭； [0019] S1015、将公式2表述为公式3： [0020] *    公式3； G＝F ·H  4 4 CN 112767323 A 说明书 2/8页 [0021] S1020、根据公式3得到 [0022] [0023] S1025、基于公式4，基于检测目标训练集的m个频域训练样本，得到 [0024] [0025] S1030、使公式5中每个元素的误差最小平方和最小，得到 [0026] [0027] 其中，w和v是H中每个元素的位置索引； [0028] S1035、对公式6求偏导，并使得偏导为0，得到频域内的所述滤波器模型： [0029] [0030] 在一个具体实施例中，所述获取频域训练样本，包括： [0031] 获取ACF粒子在光源照射情况下亮部和/或暗部的训练样本。 [0032] 在一个具体实施例中，所述获取所述图像中的感兴趣区域的图像数据，包括： [0033] 对于第一场景，获取所述感兴趣区域的像素值作为所述图像数据；或者 [0034] 对于第二场景，对所述感兴趣区域进行特征提取，得到特征图作为所述图像数据。 [0035] 在一个具体实施例中，所述利用滤波器模型对所述图像数据进行相关性计算，得 到ACF粒子响应图像，包括： [0036] 对所述图像数据进行边界填充，以使得所述响应图像大小与所述图像数据大小一 致，其中滤波器模型大小为n×p，则图像数据的边界被填充[n/2]行和[p/2]列，p、n为大于1 的奇数，[]表示取整。 [0037] 在一个具体实施例中，还包括： [0038] S109：对标记出的所述ACF粒子求解数量和位置。 [0039] 本发明另一方面提供一种显示模组中各向异性导电膜(ACF)粒子的检测装置，包 括： [0040] 图像接收模块，用于接收包含ACF粒子的图像； [0041] 获取模块，用于获取所述图像中的感兴趣区域的图像数据； [0042] 计算模块，用于利用滤波器模型对所述图像数据进行相关性计算，得到ACF粒子响 应图像； [0043] 标记模块，用于对所述响应图像进行阈值分割，在图像上标记出所述ACF粒子。 [0044] 本发明另一方面提供一种显示模组中各向异性导电膜(ACF)粒子的自动光学检测 系统，包括： [0045] 测试设备，包括线扫描图像采集单元和光源，在光源对显示模组照亮下，线扫描图 像采集单元采集包含ACF粒子的图像；以及 [0046] 上述的检测装置。 [0047] 本发明另一方面提供一种计算设备，包括处理器和存储有程序的存储器，所述程 序被处理器执行时实现上述的方法。 [0048] 本发明另一方面提供一种存储介质，存储有程序，所述程序被执行时实现上述的 5 5 CN 112767323 A 说明书 3/8页 方法。 [0049] 本发明的有益效果如下： [0050] 相比常规的目标检测分割算法，例如：基于灰度阈值分割方法、基于模板匹配的方 法或是基于机器学习方法，本发明所提供的方法可以对不同场景下ACF粒子图像数据学习 到最优滤波器模型，通过相关图像求解，得出粒子的亮暗部分响应，基于简单的阈值分割算 法检测到粒子区域。 附图说明 [0051] 为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有的技术方案，下面将对具体实施方 式或现有的技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图 是本申请的一种实施方式，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。 [0052] 图1示出根据本发明一个实施例的一种显示模组中各向异性导电膜粒子的检测方 法流程图。 [0053] 图2示出根据本发明一个实施例的响应输出图像形成示意图。 [0054] 图3示出根据本发明一个实施例的响应输出图像形成过程示意图。 [0055] 图4示出根据本发明一个实施例的卷积的边界效应三种填充方法示意图。 [0056] 图5示出根据本发明一个实施例的一种显示模组中各向异性导电膜粒子的检测方 法得到的两种不同粒子感兴趣区域的响应输出图像示意图。 [0057] 图6示出根据本发明一个实施例的一种显示模组中各向异性导电膜粒子的检测装 置框图。 [0058] 图7示出适于用来实现本发明一个实施例的计算机设备的结构示意图。 具体实施方式 [0059] 为了使本发明的技术方案更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行 进一步详细说明。以下通过具体实施例对本发明进行了详细的说明，但这些并非构成对本 发明的限制。在不脱离本发明原理的情况下，本领域的技术人员可以做出变形与改进，也应 视为本发明的保护范围。 [0060] 第一实施例 [0061] 本实施例提供一种显示模组中各向异性导电膜(ACF)粒子的检测方法，如图1所 示，所描述的方法包括以下步骤： [0062] S100、利用检测目标训练集和对应的响应输出训练得到滤波器模型； [0063] 其中，S100进一步包括： [0064] S1000、获取频域训练样本F 和对应的频域响应输出G ，其中所述响应输出由高斯 i i 函数产生，并且其峰值位置为F 的中心位置，i为样本数； i [0065] 所述获取频域训练样本，包括 [0066] 获取ACF粒子在光源照射情况下亮部和/或暗部的训练样本。 [0067] 这样做的目的是因为在实际检测时，需要有光源照射，那么ACF离子必然有被照亮 的部分和阴影部分，那么在训练滤波器模型时，为了让滤波器模型在使用时更准确，优选对 6 6 CN 112767323 A 说明书 4/8页 这两种情况都进行训练。 [0068] S1005、基于相关性公式，构建输入图像和响应输出的函数关系： [0069] 本领域技术人员已知： [0070] 假设有两个信号f和h，则两个信号的相关性为： [0071] [0072] [0073] * 其中f 表示f的复共轭。相关性的直观解释就是衡量两个函数在某个时刻相似程 度。前者为连续信号相关性公式，后者为离散信号相关性公式，本领域技术人员应该理解上 述公式均为现有公式，在此不在进行详细的介绍。由此可以得到公式1； [0074] [0075] 其中，g为响应输出，f为输入图像，h为滤波器模型，a，b和k，l为图像的像素的行列 值； [0076] 为便于理解，下面提供一个具体运算步骤： [0077] 如图2，图2示出根据本发明一个实施例的响应输出图像形成示意图。进一步的，如 图3所示，具体运算方法有： [0078] (1)使滤波器模型中心位于输入图像的f(a，b)像素上； [0079] (2)利用公式1求和，得到响应输出图像的g(a，b)像素值； [0080] (3)重复上面操纵，直到求出响应输出图像的所有像素值； [0081] 例如：计算响应输出图像g(3，3)像素值为 [0082] g(3，3)＝(‑1)×7+(‑2)×3+(‑1)×2+0×3+0×5+0×1+1×4+2×3+1×7＝2 [0083] 公式1的计算是进行卷积计算，这在计算机中的计算消耗是很大的，因此对上式进 行快速傅里叶变换(FFT)，这样卷积操作经过快速傅里叶变换后就变成了点乘操作，极大的 减少了计算量。 [0084] S1010、对公式1进行快速傅里叶变换，得到 [0085] [0086] 其中，*表示复共轭； [0087] S1015、将公式2表述为公式3： [0088] * G＝F ·H    公式3； [0089] G对应F(g)，F对应F(f)，H*对应F(h)*。 [0090] S1020、根据公式3得到 [0091] [0092] S1025、基于公式4，基于检测目标训练集的m个频域训练样本，得到 [0093] 7 7 CN 112767323 A 说明书 5/8页 [0094] 在实际目标检测过程中需要考虑到目标的外观变换等因素的影响，所以需要同时 考虑检测目标的m个频域训练样本图像作为参考，从而提高滤波器模型的鲁棒性。本领域技 术人员能够理解，在得到公式5时，m个频域训练样本作为所述输入图像。 [0095] 其中，本实施例不对m的数值做限定，本领域技术人员可根据实际需要来确定其数 值，上述步骤S1000中的样本数i取1到m。 [0096] S1030、使公式5中每个元素的误差最小平方和最小，得到 [0097] [0098] 其中，w和v是H中每个元素的位置索引； [0099] S1035、对公式6求偏导，并使得偏导为0，得到频域内的所述滤波器模型： [0100] [0101] S1040、公式7为滤波器模型中每个元素的值，最后得到的滤波器模型公式为： [0102] [0103] 通过上述方法步骤可学习到最优滤波器模型。 [0104] S101：接收包含ACF粒子的图像；所述ACF粒子的图像即为检测目标； [0105] S103：获取所述图像中的感兴趣区域的图像数据； [0106] 对于第一场景即简单场景，获取所述感兴趣区域的像素值作为所述图像数据；或 者 [0107] 对于第二场景即复杂场景，可以通过例如深度学习方法对所述感兴趣区域进行特 征提取，得到特征图作为所述图像数据。 [0108] 其中，简单场景为粒子成像清晰即无虚焦情况，产品工艺良好，粒子压痕特征显 著，粒子明暗部分区分明显；反之则为复杂场景。 [0109] S105：利用滤波器模型对所述图像数据来进行相关性计算，得到ACF粒子响应图像； [0110] 其中，所述滤波器的大小和ACF粒子的图像以及ACF粒子响应图像的大小都相同； [0111] 其中，当滤波器模型稍微偏移就会超出图像数据的范围，则需要填充数据即卷积 的边界效应，对所述图像数据进行边界填充，以使得所述响应图像大小与所述图像数据大 小一致，其中滤波器模型大小为n×p，则图像数据的边界被填充[n/2]行和[p/2]列，p、n为 大于1的奇数，[]表示取整。如图4所示，图4给出了3种边界填充方法的示意图，边界填充方 法1到3分别是：补零边界填充方法、补边界像素边界填充方法以及循环图像边界填充方法； 本实施例优选循环图像边界填充方法。 [0112] S107：对所述响应图像进行阈值分割，在图像上标记出所述ACF粒子。如图5所示。 [0113] S109：对标记出的所述ACF粒子求解数量和位置。此步骤利用现有的图像分割和轮 廓界定等方法来实现。 [0114] 可选的，本实施例所提供的方法可通过matlab、opencv、C++等编程实现。 [0115] 第二实施例 [0116] 本实施例提供一种显示模组中各向异性导电膜(ACF)粒子的检测装置，用以实现 第一实施例的方法，如图6所示，所述检测装置包括： [0117] 图像接收模块，用于接收包含ACF粒子的图像； 8 8 CN 112767323 A 说明书 6/8页 [0118] 获取模块，用于获取所述图像中的感兴趣区域的图像数据； [0119] 计算模块，用于利用滤波器模型对所述图像数据进行相关性计算，得到ACF粒子响 应图像； [0120] 标记模块，用于对所述响应图像进行阈值分割，在图像上标记出所述ACF粒子。 [0121] 第三实施例 [0122] 本实施例提供一种显示模组中各向异性导电膜(ACF)粒子的自动光学检测系统， 该系统为一个虚实结合的系统，用以实现第一实施例的方法，所述系统包括： [0123] 测试设备，包括线扫描图像采集单元和光源，在光源对显示模组照亮下，线扫描图 像采集单元采集包含ACF粒子的图像；以及第二实施例所述的检测装置。 [0124] 在一个具体示例中，该系统还包括上下料机构、作为线扫相机成像载体的搬运机 构等，在此不再赘述。 [0125] 第四实施例 [0126] 图7示出了本申请的另一个实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。图7显示 的计算机设备50仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。 如图7所示，计算机设备50以通用计算设备的形式表现。计算机设备50的组件可以包括但不 限于：一个或者多个处理器或者处理单元500，系统存储器516，连接不同系统组件(包括系 统存储器516和处理单元500)的总线] 总线表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器， 外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举 例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC) 总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被 计算机设备50访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。 [0129] 系统存储器516可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存 取存储器(RAM)504和/或高速缓存存储器506。计算机设备50可以进一步包括其它可移动/ 不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统508可以用于读 写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出， 可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易 失性光盘(例如CD‑ROM，DVD‑ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个 驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线可以包括至少一个 程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行实 施例一的功能。 [0130] 具有一组(至少一个)程序模块512的程序/实用工具510，可以存储在例如存储器 516中，这样的程序模块512包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块 以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块512 通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。 [0131] 计算机设备50也可以与一个或多个外部设备70(例如键盘、指向设备、显示器60 等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备50交互的设备通信，和/或与使 得该计算机设备50能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解 9 9 CN 112767323 A 说明书 7/8页 调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口502进行。并且，计算机设备50还可 以通过网络适配器514与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网 络，例如因特网)通信。如图7所示，网络适配器514通过总线的其它模块 通信。应当明白，尽管图7中未示出，可以结合计算机设备50使用其它硬件和/或软件模块， 包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱 动器以及数据备份存储系统等。 [0132] 处理器单元500通过运行存储在系统存储器516中的程序，从而执行各种功能应用 以及数据处理，例如实现本申请实施例一所提供的一种显示模组中各向异性导电膜(ACF) 粒子的检测的新方法。 [0133] 本申请所提供的方法可以对不同场景下ACF粒子图像数据学习到最优滤波器模 型，通过相关图像求解，得出粒子的亮暗部分响应，基于简单的阈值分割算法检测到粒子区 域。 [0134] 第五实施例 [0135] 本申请的另一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程 序，该程序被处理器执行时实现上述实施例一所提供的方法。在实际应用中，所述计算机可 读存储介质可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。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。 [0136] 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(非穷举的列 表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、 只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存 储器(CD‑ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，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。 [0137] 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程序代码。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。 [0138] 计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无 线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言或其 组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程 序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语 言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算 机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或 者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机能够最终靠 任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连 接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。 [0139] 显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对 10 10 CN 112767323 A 说明书 8/8页 本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可 以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发 明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。 11 11 CN 112767323 A 说明书附图 1/3页 图1 图2 12 12 CN 112767323 A 说明书附图 2/3页 图3 图4 13 13 CN 112767323 A 说明书附图 3/3页 图5 图6 图7 14 14

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