光滑物体表面缺陷检测方法、装置、设备及介质

摘要

本发明公开了一种光滑物体表面缺陷检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括采集在被检测物体表面拍摄的二张或二张以上原始图像，原始图像为在明暗相间的、相对于所述被检测物具有一个或一个以上方向的条纹光源照射下获得的；计算各个所述原始图像之间的图像强度变化，根据图像强度变化，得到具有差异特征的差异图像；提取差异图像的像素在局部区域的亮度变化，根据差异图像的亮度变化，归一化到灰度图像区间，得到形状图像；根据形状图像，进行被检测物的表面缺陷判断。通过本发明，可以重建光滑的被检测物表面纹理的光影变化来达到提取缺陷特征目的。

说明书

技术领域

本发明涉及自动化检测技术领域，尤其涉及光滑物体表面缺陷检测方法和方法、装置及设备。

背景技术

基于机器视觉的缺陷检测近年来发展趋势越来越迅速，一方面得益于各个工业领域：如半导体行业的Mini/Macro LED，新能源行业的消费类软包电池、以及动力电池的外观缺陷检测，还有精密加工的金属表面缺陷检测，以及屏幕显示行业的缺陷检测等等都积极推动AOI技术的不断迭代与强化；其次是近年来劳动力市场的成本再逐年增加，对产品生产的后段检测的自动化需求也越来越强烈，各个厂家都积极推动后段缺陷检测的自动化进程；缺陷检测自动化也是收集产品缺陷数据，改善产品工艺制程的有效手段。

目前主流的机器视觉缺陷检测都是利用2D图像，通过传统的图像处理算法进行缺陷增强，进而达到缺陷提取的目的，但是由于传统的缺陷检测种类异常繁多，传统的缺陷检测手段无法cover住所有的缺陷种类，且单一的缺陷成像也能各不相同，单一的算法参数设置也是经常存在过漏检，这也是目前2D缺陷检测的通病；

随着CNN技术的普及，深度学习的技术手段在缺陷检测中应用越来越广泛，但是对于数据样本的标注以及硬件性能的高要求，也是成本比较高的一种手段。

发明内容

鉴于以上技术问题，本发明提供了一种光滑物体表面缺陷检测方法、装置、设备及介质，以提供一种重建光滑的被检测物表面纹理的光影变化来达到提取缺陷特征目的的技术方案。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本发明的一方面，提出了一种光滑物体表面缺陷检测方法，所述方法包括：

采集在被检测物体表面拍摄的二张或二张以上原始图像，所述原始图像为在明暗相间的、相对于所述被检测物具有一个或一个以上方向的条纹光源照射下获得的；计算各个所述原始图像之间的图像强度变化，根据所述图像强度变化，得到具有差异特征的差异图像；提取所述差异图像的像素在局部区域的亮度变化，根据所述差异图像的亮度变化，归一化到灰度图像区间，得到形状图像；根据所述形状图像，进行所述被检测物的表面缺陷判断。

进一步的，所述原始图像为在相对于所述被检测物的方向为纵向和横向的条纹光源照射下获得的，在相对于所述被检测物的方向为纵向和横向的条纹光源照射下获得的所述原始图像至少分别有二张。

进一步的，所述提取各张所述原始图像之间的图像强度变化，根据所述图像强度变化，得到具有差异特征的差异图像，包括：将多个所述原始图像依次排列；对相邻两个所述原始图像之间对应的像素位置的像素值进行相减，得到差值；将所述差值按相对应的位置进行排序，得到差异图像。

进一步的，所述对相邻两个所述原始图像之间对应的像素位置的像素值进行相减，得到差值，包括：取第N个所述原始图像的像素坐标，N为正整数，取第N+1个所述原始图像的像素坐标，计算第N个所述原始图像的像素坐标减去第N+1个所述原始图像的像素坐标的绝对值，所述绝对值为所述差值。

进一步的，所述提取所述差异图像的像素局部区域的亮度变化，包括：通过特征提取的统计方法统计计算所述差异图像的像素局部区域的亮度变化强度，得到所述差异图像的像素局部区域的亮度变化。

进一步的，在采集到所述原始图像后，还包括：提取每张所述原始图像的像素点的像素值的漫射分量和反射分量，根据所述漫射分量和所述反射分量，分别得到漫射图像和反射图像；将每张所述原始图像的所述反射图像与所述漫射图像相比，分别得到光泽比图像；根据所述光泽比图像与所述形状图像，进行所述被检测物的表面缺陷判断。

进一步的，得到所述反射分量后，对所述反射分量进行增益。

根据本公开的第二方面，提供一种光滑物体表面缺陷检测装置，包括：采集模块，用于采集在被检测物体表面拍摄的二张或二张以上原始图像，所述原始图像为在明暗相间的、相对于所述被检测物具有一个或一个以上方向的条纹光源照射下获得的；计算模块，用于计算各个所述原始图像之间的图像强度变化，根据所述图像强度变化，得到具有差异特征的差异图像；统计模块，用于提取所述差异图像的像素在局部区域的亮度变化，根据所述差异图像的亮度变化，归一化到灰度图像区间，得到形状图像；判断模块，根据所述形状图像，进行所述被检测物的表面缺陷判断。

根据本公开的第三方面，提供一种光滑物体表面缺陷检测设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，上述的光滑物体表面缺陷检测方法。

根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时上述光滑物体表面缺陷检测方法。

本公开的技术方案具有以下有益效果：

根据上述光滑物体表面缺陷检测方法、装置、设备及介质，通过采集到被检测物在条纹光源照射下得到的原始图像，重建光滑的被检测物表面纹理的光影变化，经过特征提取算法，提取像素局部区域的图像亮度变化，得到shape图像(形状图像)，既突出了多个原始图像中缺陷的表面纹理导致的图像强度的变化，又突出了缺陷特征在图像局部区域的图像强度变化，便于提取到被检测物表面划痕，划伤，凹凸以及暗沉等多类的缺陷。

附图说明

图1为本说明书实施例提供的一种光滑物体表面缺陷检测方法工作流程示意图；

图2为本发明的形状图的示例；

图3为本发明提出的缺陷的方向示例；

图4为本说明书实施例提供的一种光滑物体表面缺陷检测方法的采集系统结构示意图；

图5为本说明书实施例提供的一种光滑物体表面缺陷检测方法的工作流程示意图；

图6为本说明书实施例提供的获得光泽比图像的工作流程示意图；

图7为本发明提出的一种光滑物体表面缺陷检测装置的结构示意图；

图8为本说明书实施例中一种光滑物体表面缺陷检测设备；

图9为本说明书实施例中一种用于实现光滑物体表面缺陷检测方法的计算机可读存储介质。

具体实施方式

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公开将更加全面和完整，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。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方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述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技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。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

如图1所示，本说明书实施例提供一种光滑物体表面缺陷检测方法，包括步骤S110

在步骤110中，采集在被检测物体表面拍摄的二张或二张以上原始图像，所述原始图像为在明暗相间的、相对于所述被检测物具有一个或一个以上方向的条纹光源照射下获得的。

在本申请实施例中，在拍摄原始图像时，为了在原始图像中的被检测物的表面产生明显的阴影变化，需要条纹光源分别从被检测物体表面的不同的方向发出条形高频闪光，同时还需要条纹光源是明暗相间的，其中一个特例是不同方向的条形高频闪光相差二分之一周期。其中条纹光源可以是一个可以发出不同方向的条形高频闪光的装置，也可以是二个可以发出单向条形闪光的装置，条纹光源对被检测物发出条形高频闪光的同时，经过采集相机的拍摄，得到一张原始图像。

在步骤120中，计算各个原始图像之间的图像强度变化，根据所述图像强度变化，得到具有差异特征的差异图像。

在本申请实施例中，为了提取因缺陷明暗特征导致的原始图像序列间的图像强度变化，需要计算各个原始图像之间的图像强度变化，然后根据计算结果，合成具有差异特征的差异图像。

在步骤130中，提取所述差异图像的像素在局部区域的亮度变化，根据所述差异图像的亮度变化，归一化到灰度图像区间，得到形状图像。

在本申请实施例中，把差异图像的亮度变化用灰度图表示即得到形状图，使得缺陷凸显的更明显，对比度强，更易于图像检测算法应用。

在步骤140中，根据形状图像，进行所述被检测物的表面缺陷判断。

在得到形状图像后，如图2提供的一种形状图像200，其缺陷表现明显，易于进行缺陷判断。一方面，可以通过将形状图像200输出到显示设备上，供工作人员判断；另一方面，可以通过预设数值，当设定区域内的图像强度变化超过预设数值后，即可判断为有缺陷的被检测物。

在一种可选的实施方式中，原始图像为在相对于被检测物的方向为纵向和横向的条纹光源照射下获得的，在相对于被检测物的方向为纵向和横向的条纹光源照射下获得的原始图像至少分别有二张。

在本申请实施例中，当采用纵向方向和横向方向的条纹光源时，横向方向的缺陷在只有在明暗相间的条纹下成像才能产生原始图像序列上的阴影变化，横向方向的缺陷在纵向方向的条纹光源下的成像就单张原始图像而言，阴影是存在的，但是从多张原始图像上无法观察阴影变化，因此对横向方向的缺陷，在横向方向的条纹光源下成像，会产生阴影，而且原始图像序列间的阴影变化也非常明显。同理，纵向方向的缺陷一样。其中横向的缺陷是指缺陷的几何尺寸在横向方向的投影，远远大于在纵向的投影。如图3所示，纵向表示为Y-Direction，横向表示为X-Direction，缺陷表示为Defect。

同时，为了保证待测物表面的某个位置能产生阴影变化，将在被检测物的纵向和横向方向成像的原始图像限制为至少分别二张，当然其具体数字可以是分别是四张、六张或其他大于二的任意数字。

为了进一步解释上述实施例，如图4所示，提供采集系统的示意图，应用于原始图像的采集场景，其中，光源模块41(即条纹光源)与采集相机42满足反射原理，即：光源模块与被检测物43表面的虚拟法线方向44的角度等于采集相机与被检测物表面的虚拟法线方向44的角度。在这里，由于被检测物43为具有光滑外表的物体，光源模块41与采集相机42的安装位置满足反射原理，即更有利于缺陷区域产生阴影。光源模块41交替发射出纵向和横向方向的条纹光，并同步触发采集相机42拍摄，取得纵向和横向上的原始图像各一张，然后被检测物43沿固定方向移动，可以为横向，光源模块41再交替发射出纵向和横向方向的条纹光，再触发采集相机42同步拍摄，再取得纵向和横向上的原始图像各一张，以此类推，将在被检测物43的纵向和横向方向成像的原始图像限制为至少分别二张。由上述采集系统得到的原始图像，满足了被检测物的表面产生明显的阴影变化的要求，使得对其求差后能得到更理想的阴影变化效果，更易于对被检测物进行缺陷检测。

在一种可选的实施方式中，如图5所示，在步骤S510中，设定在一个方向上的原始图像有四张，分别用X1、X2、X3、X4表示，提取同一方向上各个所述原始图像之间的图像强度变化，根据图像强度变化，得到具有差异特征的差异图像，包括：将多张原始图像依次排列；对相邻两张所述原始图像之间对应的像素位置的像素值进行相减，得到差值；在步骤S520中，将差值按相对应的位置进行排序，得到差异图像。

在本申请实施例中，对步骤S110获得的原始图像进行求差，具体是对原始图像序列的相邻两张之间求差，以突出阴影在原始图像之间的变化，由于采集原始图像时的条纹光源的位置不同，因此条纹光源对被检测物的缺陷的阴影也不同，对原始图像序列的相邻两张之间求差后，便可以突出阴影在原始图像之间的变化。

在一种可选的实施方式中，继续参阅图5，在步骤S520中，所述对相邻两个原始图像之间对应的像素位置的像素值进行相减，得到差值，包括：取第N个所述原始图像的像素坐标，N为正整数，取第N+1个所述原始图像的像素坐标，计算第N个所述原始图像的像素坐标减去第N+1个所述原始图像的像素坐标的绝对值，所述绝对值为所述差值。

在本申请实施例中，对原始图像进行求差的公式可以为：

Sub(x,y)＝|x1(x,y)-x2(x,y)|

或，Sub(x,y)＝x1(x,y)-x2(x,y)

其中，(x,y)为像素坐标。

当然，对原始图像进行求差的公式还可以包括更多种，本公开对此不作限定

在一种可选的实施方式中，继续参阅图5，在步骤S530中，所述提取所述差异图像的像素局部区域的亮度变化，包括：通过特征提取的统计方法统计计算差异图像的像素局部区域的亮度变化强度，得到差异图像的像素局部区域的亮度变化。然后再步骤S550中，对所有的亮度变化归一化到灰度图中，在步骤S560中，得到形状图像。

在本申请实施例中，然后对所有的差异图像，提取像素局部区域的图像亮度变化，通过特征提取的统计方法统计计算差异图像的像素局部区域的亮度变化强度，具体可以通过ExtractionFeatureSize参数，设置单个像素的邻域ROI内的亮度变化方差，然后归一化到灰度图像区间即可得到不同的形状图像；这样，即突出了原始图像序列中缺陷的表面纹理导致的图像强度的变化，又突出了缺陷特征在局部图像的图像强度变化，因而可以提取细微的表面纹理缺陷。

在一种可选的实施方式中，如图6所示，在采集到所述原始图像后，还包括步骤S610～S640：

在步骤S610中，提取每个原始图像的像素点的像素值的漫射分量和反射分量。由于偏光滑表面，反射分量占主导因素。根据光照理论，与入射光呈对称夹角的图像亮度会有一个峰值，可以近似认为是反射分量，其他漫射的光线较弱可以近似为漫射分量，因此，分别取纵向或横向方向的各个像素点的暗通道和亮通道即可分别得到漫射分量和反射分量的像素强度值。具体的，对代表着不同的原始图像的x1、x2、x3、x4，求单个像素的暗通道的公式可以为：

Diffuse(x,y)＝min(x1(x,y),x2(x,y),x3(x,y),x4(x,y))，其中(x,y)为像素坐标。

计算反射分量的公式可以为：

Specular(x,y)＝max(x1(x,y),x2(x,y),x3(x,y),x4(x,y))，其中(x,y)为像素坐标。

在一种可选的实施方式中，由于反射分量取自于每个像素的较亮的像素值，但是由于缺陷的存在，有些像素的亮度存在偏弱的模式，因此需要对亮度图像做了增益处理，符合工程实际要求，同时提升了缺陷检测的鲁棒性。具体的增益公式可以为：

Specular(x,y)＝Specular(x,y)+Specular(x,y)/gain_coef，其中/gain_coef为增益系数。

在步骤S620中，根据漫射分量和反射分量，分别得到漫射图像和反射图像。集合上述求出的漫射分量和反射分量，即可分别得到漫射图像和反射图像。

在步骤S630中，将每个原始图像的反射图像与漫射图像相比，分别得到光泽比图像。以突出待测物表面的暗尘等相关缺陷。

在步骤S640中，根据光泽比图像与形状图像，进行被检测物的表面缺陷判断。

在本申请实施例中，结合光泽比图像与形状图像的图像，可以检测待测物表面的暗尘和细微的表面纹理缺陷。

在一种可选的实施方式中，如图6所示，光滑物体表面缺陷检测装置包括：采集模块710，用于采集在被检测物体表面拍摄的二张或二张以上原始图像，原始图像为在明暗相间的、相对于被检测物具有一个或一个以上方向的条纹光源照射下获得的；计算模块720，用于计算各个原始图像之间的图像强度变化，根据图像强度变化，得到具有差异特征的差异图像；统计模块730，用于提取差异图像的像素在局部区域的亮度变化，根据差异图像的亮度变化，归一化到灰度图像区间，得到形状图像；判断模块740，根据形状图像，进行被检测物的表面缺陷判断。

本说明书实施例提供一种光滑物体表面缺陷检测装置，通过采集到被检测物在条纹光源照射下得到的原始图像，重建光滑的被检测物表面纹理的光影变化，经过特征提取算法，提取像素局部区域的图像亮度变化，得到shape图像(形状图像)，既突出了多个原始图像中缺陷的表面纹理导致的图像强度的变化，又突出了缺陷特征在图像局部区域的图像强度变化，便于提取到被检测物表面划痕，划伤，凹凸以及暗沉等多类的缺陷。

上述装置中各模块/单元的具体细节在方法部分实施方式中已经详细说明，未披露的细节内容可以参见方法部分的实施方式内容，因而不再赘述。

基于同样的思路，本说明书实施例还提供一种光滑物体表面缺陷检测设备，如图7所示。

光滑物体表面缺陷检测设备可以为上述实施例提供的终端设备或服务器。

光滑物体表面缺陷检测设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器801和存储器802，存储器802中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器802可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)和/或高速缓存存储单元，还可以进一步包括只读存储单元。存储在存储器802的应用程序可以包括一个或一个以上程序模块(图示未示出)，这样的程序模块包括但不限于：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。更进一步地，处理器801可以设置为与存储器802通信，在光滑物体表面缺陷检测设备设备上执行存储器802中的一系列计算机可执行指令。可恢复的人脸图像隐私保护设备还可以包括一个或一个以上电源803，一个或一个以上有线或无线网络接口804，一个或一个以上I/O接口(输入输出接口)805，一个或多个外部设备806(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或一个以上使得用户能与该设备交互的设备通信，和/或与使得该设备能与一个或一个以上其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过I/O接口805进行。并且，设备还可以通过有线或无线接口704与一个或一个以上网络(例如局域网(LAN)通讯。

具体在本实施例中，光滑物体表面缺陷检测设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对可恢复的人脸图像隐私保护设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：

采集在被检测物体表面拍摄的二张或二张以上原始图像，所述原始图像为在明暗相间的、相对于所述被检测物具有一个或一个以上方向的条纹光源照射下获得的；计算各个所述原始图像之间的图像强度变化，根据所述图像强度变化，得到具有差异特征的差异图像；提取所述差异图像的像素在局部区域的亮度变化，根据所述差异图像的亮度变化，归一化到灰度图像区间，得到形状图像；根据所述形状图像，进行所述被检测物的表面缺陷判断。

所述原始图像为在相对于所述被检测物的方向为纵向和横向的条纹光源照射下获得的，在相对于所述被检测物的方向为纵向和横向的条纹光源照射下获得的所述原始图像至少分别有二张。

所述提取各张所述原始图像之间的图像强度变化，根据所述图像强度变化，得到具有差异特征的差异图像，包括：将多个所述原始图像依次排列；对相邻两个所述原始图像之间对应的像素位置的像素值进行相减，得到差值；将所述差值按相对应的位置进行排序，得到差异图像。

所述对相邻两个所述原始图像之间对应的像素位置的像素值进行相减，得到差值，包括：取第N个所述原始图像的像素坐标，N为正整数，取第N+1个所述原始图像的像素坐标，计算第N个所述原始图像的像素坐标减去第N+1个所述原始图像的像素坐标的绝对值，所述绝对值为所述差值。

所述提取所述差异图像的像素局部区域的亮度变化，包括：通过特征提取的统计方法统计计算所述差异图像的像素局部区域的亮度变化强度，得到所述差异图像的像素局部区域的亮度变化。

在采集到所述原始图像后，还包括：提取每张所述原始图像的像素点的像素值的漫射分量和反射分量，根据所述漫射分量和所述反射分量，分别得到漫射图像和反射图像；将每张所述原始图像的所述反射图像与所述漫射图像相比，分别得到光泽比图像；根据所述光泽比图像与所述形状图像，进行所述被检测物的表面缺陷判断。

得到所述反射分量后，对所述反射分量进行增益。

基于同样的思路，本公开的示例性实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。

参考图8所示，描述了根据本公开的示例性实施方式的用于实现上述方法的程序产品900，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，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。

程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。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。

计算机可读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，其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。

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、有线、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的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言一诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言一诸如“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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

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，根据本公开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、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开示例性实施方式的方法。

此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施方式的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

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，根据本公开的示例性实施方式，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。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施方式。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、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公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施方式仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

应当理解的是，本公开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。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。