LED的漏焊缺陷的检测方法、装置、设备及储存介质与流程

led的漏焊缺陷的检测方法、装置、设备及储存介质
技术领域
1.本申请涉及半导体技术领域，尤其涉及led的漏焊缺陷的检测方法、装置、设备及储存介质。


背景技术：

2.随着led技术的发展，led照明在现代技术中越来越广泛，led技术逐渐在各个领域中占据重要的地位。在led生产过程中，其生产和封装过程十分重视成品率和质量，所以生产和封装过程的焊线缺陷检测和质量控制十分重要。焊线是将led半导体芯片的正负极进行相连，漏焊将会直接导致led产品不合格，因此，寻找一种快速准确的led的漏焊缺陷的检测方法对于提高led产品质量，降低生产成本有重要意义。
3.传统的焊线检测大多采取人工检测的方法，检测员需长时间在显微镜下对大量产品的焊线利用肉眼进行漏焊缺陷的检测，容易造成检测员视觉疲劳，从而导致误检情况出现，难以保证产品质量一致性，尤其是对于半透明点胶的led产品，半透明点胶降低了焊线和焊点的清晰度，加大了人工检测的难度。


技术实现要素：

4.为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种led的漏焊缺陷的检测方法，能够客观准确地实现led产品的漏焊检测。
5.本申请第一方面提供一种led的漏焊缺陷的检测方法，包括：采集led的产品图像；对所述产品图像进行识别定位，得到焊线图像和焊点图像；对所述焊线图像和所述焊点图像分别进行二值化图像处理，得到焊线二值图和焊点二值图；基于所述焊线二值图和所述焊点二值图分别计算出焊线最大连通域面积m和焊点最大连通域面积n；根据所述m与焊线面积阈值l的比较结果以及所述n与焊点面积阈值w的比较结果，判断得到所述led的漏焊缺陷检测结果。
6.在一种实施方式中，所述对所述焊线图像和所述焊点图像分别进行二值化图像处理，得到焊线二值图和焊点二值图，包括：对所述焊线图像进行锐化处理，得到锐化图像；对所述焊点图像进行顶帽图像处理，得到顶帽图像；对所述锐化图像和所述顶帽图像分别进行二值化图像处理，得到所述焊线二值图和所述焊点二值图。
7.在一种实施方式中，所述对所述焊线图像和所述焊点图像分别进行二值化图像处理，得到焊线二值图和焊点二值图，包括：根据所述焊线图像的各个像素点的灰度值与第一阈值的比较结果更新各个像素
点的灰度值，得到所述焊线二值图；根据所述焊点图像的各个像素点的灰度值与第二阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述焊点二值图。
8.在一种实施方式中，所述根据所述焊线图像的各个像素点的灰度值与第一阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述焊线二值图中，一个像素点的灰度值更新过程，包括：读取所述像素点的灰度值；判断所述灰度值是否大于或等于第一阈值t1，若是，则将所述像素点的灰度值调整为255；若否，则将所述像素点的灰度值调整为0；所述第一阈值t1的取值范围为100至130。
9.在一种实施方式中，所述根据所述焊点图像的各个像素点的灰度值与第二阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述焊点二值图中，一个像素点的灰度值更新过程，包括：读取所述像素点的灰度值；判断所述灰度值是否大于或等于第二阈值t2，若是，则将所述像素点的灰度值调整为255；若否，则将所述像素点的灰度值调整为0；所述第二阈值t2的取值范围为1至5。
10.在一种实施方式中，根据所述m与焊线面积阈值l的比较结果以及所述n与焊点面积阈值w的比较结果，判断得到所述led的漏焊缺陷检测结果，包括：判断m小于l且n大于w是否成立，若是，则判定所述led存在漏焊缺陷；若否，则判定所述led未漏焊。
11.本申请第二方面提供一种led的漏焊缺陷的检测装置，包括：采集模块，用于采集led的产品图像并将所述产品图像传输至图像处理模块；图像处理模块，用于对所述产品图像进行焊线和焊点区域的识别与分割，以及进行二值化图像处理并将得到二值图传输至计算模块；计算模块，根据焊线和焊点的二值图计算出所述焊线和焊点的最大连通域面积，并将所述焊线和焊点的最大连通域面积传输至缺陷检测模块；缺陷检测模块，根据所述焊线和焊点的最大连通域面积进行分析，输出所述led的漏焊缺陷检测结果。
12.本申请第三方面提供一种led的漏焊缺陷的检测设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
13.本申请第四方面提供一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
14.本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：本方案通过对焊线和焊点图像进行二值化处理，得到焊线和焊点的二值图，基于二值图计算出焊线与焊点区域的面积，并将其与预设的面积阈值进行，实现led的漏焊缺陷检测。通过二值化图像处理，可以将检测区域与背景进行分离，从而防止背景像素对检测过
程的干扰，从而提高检测的准确性。尤其是对于半透明点胶的led产品，能够消除半透明点胶对于焊线和焊点清晰度的影响，避免因干扰而出现的误判，提高检测的正确性。通过计算焊接区域的面积，并将其与面积阈值进行对比，即可实现漏焊缺陷的检测，该过程具有可量化的评判标准，排除了人工检测的主观性对检测准确度的影响，保证了产品质量一致性。
15.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，并不能限制本申请。
附图说明
16.通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
17.图1是本申请实施例示出的led的漏焊缺陷的检测方法的流程示意图；图2为本申请实施例示出的焊线和焊点区域的定位方法的流程示意图；图3为本申请实施例示出的焊线和焊点的二值图的获取方法的流程示意图；图4为本申请实施例示出的led的漏焊缺陷的检测装置的结构示意图；图5是本申请实施例示出的led的漏焊缺陷的检测设备的结构示意图。
具体实施方式
18.下面将参照附图更详细地描述本申请的优选实施方式。虽然附图中显示了本申请的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
19.在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
20.应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
21.通过显微镜利用肉眼进行led产品的漏焊缺陷检测，容易因为检测员视觉疲劳以及判断的主观性，导致误检情况出现，影响检测的准确性，导致产品质量一致性难以得到保证。
22.实施例1针对上述问题，本申请实施例提供一种led的漏焊缺陷的检测方法，能够准确且客观地实现led的漏焊缺陷的检测。
23.以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
24.图1是本申请实施例示出的led的漏焊缺陷的检测方法的流程示意图。
25.参见图1，所述led的漏焊缺陷的检测方法，包括：101、采集led的产品图像；在本申请实施例中，所述led的产品图像可以是单颗产品图像或整片产品图像。若采集到的是整片产品图像，则对所述产品图像进行识别与切分，得到单颗产品图像后，再执行步骤102。
26.需要说明的是，本申请实施例中对所述led是否进行了封装点胶并没有严格的限定，本申请实施例中的技术方案既适用于半透明点胶的led产品，也适用于未进行点胶的led产品。
27.可以理解的是，上述对于led以及产品图像的描述仅是本申请实施例中的一个示例，不应作为对本发明的限定。
28.在本申请实施例中，采用工业ccd相机进行led产品图像的采集。
29.需要说明的是，本申请实施例对于进行图像采集的相机并没有严格的限定，即上述对于工业ccd相机的描述仅是本申请实施例的一个示例，不构成对本发明的限定。
30.102、定位焊线和焊点区域；具体的：基于所述产品图像进行识别定位，得到焊线图像和焊点图像。
31.在本申请实施例中，对产品图像进行图像识别，定位到焊线区域后，对所述产品图像进行分割，得到所述焊线图像；同理，定位到焊点区域后，对所述产品图像进行分割，得到所述焊点图像。
32.需要说明的是，上述对于识别定位过程的描述仅是本申请实施例给出的一种示例，不应该作为对本发明的限定。
33.103、获取焊线和焊点的二值化图像；具体的：对所述焊线图像和所述焊点图像分别进行二值化图像处理，得到焊线二值图和焊点二值图。
34.在本申请实施例中，对所述焊线图像进行二值化图像处理的过程为：根据所述焊线图像的各个像素点的灰度值与第一阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述焊线二值图。
35.以所述焊线图像中的一个像素点为例，上述根据所述焊线图像的各个像素点的灰度值与第一阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值中，一个像素点的灰度值更新的具体过程，包括：读取所述像素点的灰度值；判断所述灰度值是否大于或等于第一阈值t1，若是，则将所述像素点的灰度值调整为255；若否，则将所述像素点的灰度值调整为0。
36.在本申请实施例中，需要对所述焊线图像中的每个像素点均进行上述灰度值更新的过程，待所述焊线图像中所有像素点均完成上述灰度值更新过程后，即可得到所述焊线二值图。
37.可以理解的是，上述对焊线二值图的获取过程的描述仅是本申请实施例中的一个示例，不应该作为对本发明的限定。
38.在本申请实施例中，对所述焊点图像进行二值化图像处理的过程为：根据所述焊
点图像的各个像素点的灰度值与第二阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述焊点二值图。
39.以所述焊点图像中的一个像素点为例，上述根据所述焊点图像的各个像素点的灰度值与第二阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值中，一个像素点的灰度值更新的具体过程，包括：读取所述像素点的灰度值；判断所述灰度值是否大于或等于第二阈值t2，若是，则将所述像素点的灰度值调整为255；若否，则将所述像素点的灰度值调整为0。
40.在本申请实施例中，需要对所述焊点图像中的每个像素点均进行上述灰度值更新的过程，待所述焊点图像中所有像素点均完成上述灰度值更新过程后，即可得到所述焊点二值图。
41.在本申请实施例中，所述第一阈值t1的取值范围为100至130；所述第二阈值t2的取值范围为1至5。
42.需要说明的是，本申请实施例对于所述t1和所述t2的取值并没有严格的限定，在实际应用过程中，可以依据实际情况和需求对其进行调整，例如，在本申请实施例中，所述t1取值为119，所述t2取值为3。
43.可以理解的是，上述对于所述t1和所述t2的描述仅是一种示例，不应该作为对本发明的限定。
44.104、计算焊线和焊点的最大连通域面积；具体的：基于所述焊线二值图和所述焊点二值图分别计算出焊线最大连通域面积m和焊点最大连通域面积n；在本申请实施例中，所述最大连通域采用8邻接的邻接关系。
45.在本申请实施例中，对于采用的连通域算法并没有严格的限定，在实际应用中，可以依据情况对采用的连通域算法进行调整，例如，可以采用two
‑
pass法或seed
‑
filling种子填充法进行最大连通域的计算。
46.可以理解的是，上述对于最大连通域的描述仅是本申请实施例中的一个示例，不应该作为对本发明的限定。
47.在本申请实施例中，由于上述步骤102对所述产品图像进行了识别定位，将焊线区域和焊点区域分离出来，因此，在得到的焊线图像中，最大连通区域即为焊线区域，计算焊线图像的最大连通域面积可以排除二值化处理时具有干扰性的像素点，从而得到准确的焊线区域面积；同理，计算焊点图像的最大连通域面积可以得到准确的焊点区域面积。
48.可以理解的是，上述对于最大连通域面积的描述仅是本申请实施例中的一个示例，不应该作为对本发明的限定。
49.105、根据焊线和焊点的最大连通域面积进行阈值判断，得到检测结果。
50.具体的：根据所述m与焊线面积阈值l的比较结果以及所述n与焊点面积阈值w的比较结果，判断得到所述led的漏焊缺陷检测结果。
51.在本申请实施例中，上述阈值判断过程具体为：判断m小于l且n大于w是否成立，若是，则判定所述led存在漏焊缺陷；若否，则判定所述led未漏焊。
52.在本申请实施例中，m小于l且n大于w成立，则表明图像检测到的焊线区域面积小
于预设的焊线面积，且焊点部分未焊接形成的浅白色区域大于预设的焊点面积阈值，说明焊线焊接区域未能达到要求且焊点未焊接形成的浅白色区域过大，从而可以判断对应的led产品存在漏焊的质量缺陷。
53.在本申请实施例中，所述焊线面积阈值l的取值范围为4至16，所述焊点面积阈值w的取值范围为10至50。
54.需要说明的是，上述对于焊线面积阈值和焊点面积阈值的描述仅是一种示例，在实际应用过程中，可以依据生产情况对所述焊线面积阈值和所述焊点面积阈值的取值进行调整，例如，在本申请实施例中，所述焊线面积阈值l的取值为9，所述焊点面积阈值w的取值为30。
55.可以理解的是，上述对于焊线面积阈值和焊点面积阈值的描述不应该构成对本发明的限定。
56.本方案通过对焊线和焊点图像进行二值化处理，得到焊线和焊点的二值图，基于二值图计算出焊线与焊点区域的面积，并将其与预设的面积阈值进行，实现led的漏焊缺陷检测。通过二值化图像处理，可以将检测区域与背景进行分离，从而防止背景像素对检测过程的干扰，从而提高检测的准确性。尤其是对于半透明点胶的led产品，能够消除半透明点胶对于焊线和焊点清晰度的影响，避免因干扰而出现的误判，提高检测的正确性。通过计算焊接区域的面积，并将其与面积阈值进行对比，即可实现漏焊缺陷的检测，该过程具有可量化的评判标准，排除了人工检测的主观性对检测准确度的影响，保证了产品质量一致性。
57.实施例2本申请实施例对上述实施例1中的步骤102进行了设计。
58.图2为本申请实施例示出的焊线和焊点区域的定位方法的流程示意图。
59.详见图2，所述焊线和焊点区域的定位方法，包括：201、从标准模板库中调用焊线模板和焊点模板；在本申请实施例中，所述标准模板库中可以包含多种型号的led产品模板，所述led产品模板为预先根据led产品样本进行处理得到的定位数据。
60.需要说明的是，上述对于标准模板库的描述仅是本申请实施例中的一个示例，不应该作为对本发明的限定。
61.202、分别基于所述焊线模板和所述焊点模板对所述产品图像进行模板匹配，得到所述焊线图像和所述焊点图像。
62.在本申请实施例中，对于上述模板匹配采用的算法并没有严格的限定，可以以及实际生产情况采用不同的算法完成上述模板匹配的过程，得到所述焊线图像和所述焊点图像。例如，在实际生产过程，可以采用相关法或误差法进行模板匹配。
63.可以理解的是，上述对于模板匹配的描述仅是本申请实施例中的一个示例，不应该作为对本发明的限定。
64.本申请实施例利用模板匹配对产品图像进行处理，将焊线图像和焊点图像分别分离出来，从而实现对焊线和焊点区域的分离检测，提高了检测的精度，也减低了单张图像处理的计算量。
65.实施例3本申请实施例对上述实施例1中步骤103进行了设计。
66.图3为本申请实施例示出的焊线和焊点的二值图的获取方法的流程示意图。
67.详见图3，所述焊线和焊点的二值图的获取方法，包括：301、对所述焊线图像进行锐化处理，得到锐化图像；在本申请实施例中，对所述焊线图像进行锐化处理的目的是突出焊线的特征，以便后续进行二值化图像处理时将焊线与背景分离开。
68.需要说明的是，本申请实施例中对于采用的锐化处理方法并没有严格的限定，在实际应用过程中，可以采用任意图像锐化算法对所述焊线图像进行锐化处理，例如，高通滤波法或空域微分法。
69.可以理解的是，上述对于锐化处理的描述仅是本申请实施例中的一个示例，不应该作为对本发明的限定。
70.302、对所述焊点图像进行顶帽图像处理，得到顶帽图像；在本申请实施例中，对所述焊点图像进行顶帽图像处理的过程为：将所述焊点图像进行开运算，得到开运算图像；将所述焊点图像与所述开运算图像作差，得到所述顶帽图像。
71.在本申请实施例中，所述顶帽图像处理能够将所述焊点图像中浅白色区域突出，从而提高焊点与背景的对比度。
72.需要说明的是，在实际应用过程中，可以依据实际需求采取其他图像处理方法进行所述焊点图像的处理，例如，最大类间方差法。
73.可以理解的是，上述对所述焊点图像处理过程的描述仅是本申请实施例的一个示例，不应该构成对本发明的限定。
74.需要说明的是，本申请实施例对于步骤301和步骤302并没有严格的时序限定，即步骤302可以在步骤301之前执行，或与步骤301并行。
75.可以理解的是，上述的步骤301和步骤302执行顺序仅是本申请实施例中的一个示例，不应该作为对本发明的限定。
76.303、根据所述锐化图像和所述顶帽图像，得到所述焊线和焊点的二值图。
77.具体的：对所述锐化图像和所述顶帽图像分别进行二值化图像处理，得到所述焊线二值图和所述焊点二值图。
78.上述二值化图像处理过程已在上述实施例1中步骤103中进行了说明，此处不再赘述。
79.本申请实施例中，对焊线图像进行锐化图像处理，能够提高焊线图像中焊线区域与背景的对比度，从而提高后续二值化图像处理的精准度，使得到的焊线二值图能够准确表征真实的焊线，从而保证根据焊线二值图进行焊线漏焊检测的可靠性；同理，对焊点图像进行顶帽图像处理，能够提高焊点图像中焊点区域与背景的对比度，从而提高焊点二值图表征的可靠性，从而提高焊点漏焊检测的准确度。
80.实施例4与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供了一种led的漏焊缺陷的检测装置及相应的实施例。
81.图4为本申请实施例示出的led的漏焊缺陷的检测装置的结构示意图。
82.详见图4，所述led的漏焊缺陷的检测装置，包括：
采集模块401，用于采集led的产品图像并将所述产品图像传输至图像处理模块；图像处理模块402，用于对所述产品图像进行焊线和焊点区域的识别与分割，以及进行二值化图像处理并将得到二值图传输至计算模块；计算模块403，根据焊线和焊点的二值图计算出所述焊线和焊点的最大连通域面积，并将所述焊线和焊点的最大连通域面积传输至缺陷检测模块；缺陷检测模块404，根据所述焊线和焊点的最大连通域面积进行分析，输出所述led的漏焊缺陷检测结果。
83.实施例5与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供了一种led的漏焊缺陷的检测设备及相应的实施例。
84.图5是本申请实施例示出的led的漏焊缺陷的检测设备的结构示意图。
85.参见图5，所述led的漏焊缺陷的检测设备500，包括：处理器501；以及存储器502，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
86.实施例6与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供了一种非暂时性机器可读存储介质及相应的实施例。
87.所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
88.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。
89.处理器501可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (digital signal processor，dsp)、专用集成电路 (application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列 (field
‑
programmable gate array，fpga) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
90.存储器502可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器（rom），和永久存储装置。其中，rom可以存储处理器501或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置（例如磁或光盘、闪存）作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备（例如软盘、光驱）。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器502可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片（dram，sram，sdram，闪存，可编程只读存储器），磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器502可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片（cd）、只读数字多功能光盘（例如dvd
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rom，双层dvd
‑
rom）、只读蓝光光盘、
超密度光盘、闪存卡（例如sd卡、min sd卡、micro
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sd卡等等）、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
91.存储器502上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器501处理时，可以使处理器501执行上文述及的方法中的部分或全部。
92.上文中已经参考附图详细描述了本申请的方案。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。 另外，可以理解，本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减， 本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
93.或者，本申请还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质（或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质），其上存储有可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码），当所述可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码）被电子设备（或电子设备、服务器等）的处理器执行时，使所述处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。
94.本领域技术人员还将明白的是，结合这里的申请所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。
95.附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，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，所述模块、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，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。
96.以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。