一种辅助转眼运动的方法及系统与流程

本发明属于眼睛保健的技术领域，特别涉及一种辅助转眼运动的方法及系统。

背景技术：

眼睛的疾病无论在青少年和中老年人群都是常见的，青少年的近视问题，中老年的老花和远视的问题都十分常见的问题。按产生原因分类，这些疾病分为以下几类：

(1)用眼距离过近。青少年近视眼以长期用眼距离过近引起者为多见。经常过近距离看书、写字就会使眼睛的调节异常紧张，从而可形成屈折性(调节性)近视，如果长期调节过度，使睫状肌不能灵活伸缩，由于调节过度而引起辐辏作用加强，使眼外肌对眼球施加压力，眼内压增高，眼内组织充血，加上青少年眼球组织娇嫩，眼球壁受压渐渐延伸，眼球前后轴变长，超过了正常值就形成了轴性近视眼，所谓真性近视；

(2)用眼时间过长。有的青少年看书写字做作业，看电视等连续3-4小进不休息，使眼睛负担过重，眼内外肌肉长时间处于紧张状态而得不到休息，眼睛的肌肉不能放松而呈痉挛状态；

(3)照明光线过强或过弱，如果光线太强，光线过弱，均使眼睛容易疲劳，眼睛的调节过度或痉挛而形成近视；

(4)老花眼即老视是一种生理现象，随着年龄增长，眼球晶状体逐渐硬化、增厚，而且眼部肌肉的调节能力也随之减退，导致变焦能力降低。因此，当看近物时，由于影像投射在视网膜时无法完全聚焦，看近距离的物件就会变得模糊不清。

不同原因产生近视和老花，但这些原因导致一个相同的结果，就是与眼球相关的肌肉拉升和收缩能力减弱，眼睛调节能力减弱，眼部肌肉调节能力的降低，无法使眼睛晶状体按需调节，使患者看到的东西都模糊不清。所以，增加眼部肌肉的弹性，增加肌肉调节能力，对于眼睛健康有直接的影响。

临床上把由于眼球位置或运动异常所引起的双眼视轴分离称为斜视，其是较常见的一类眼科疾病。斜视按患者是否有眼外肌功能障碍可分为共转性斜视和非共转性斜视两大类。

共转性斜视又称共同性斜视，为各眼外肌功能正常，眼球向各个方向运动无障碍但双眼视轴分离者。

根据注视眼的性质可分为单侧性和双眼交替性；根据斜视发生的时间可分为间歇性、恒定性或周期性等。非共转性斜视又称麻痹性斜视，为神经传导或眼外肌本身功能障碍致一条或数条眼外肌麻痹而发生双眼视轴分离者，患眼由于眼肌麻痹必然伴有眼球向某一个或多个方向运动障碍。

确定了斜视患者为共转性或非共转性斜视后，按眼位的偏斜方向可以把共转性斜视分为内斜视、外斜视和垂直性斜视。

麻痹性斜视则按麻痹神经或功能障碍眼外肌命名，如动眼神经麻痹、上斜肌麻痹等。

由于支配眼球运动的眼外肌众多，且双眼视物时的协调运动有多条眼肌参与，使斜视发生的机理较为复杂，要了解斜视就必须首先明确双眼眼肌协同运动和双眼单视的形成机制。

人类两只眼球各有6条眼外肌主宰眼球运动，它们是4条直肌和2条斜肌。

根据其在眼球上的附着位置分别称为内直肌、外直肌、上直肌、下直肌和上斜肌、下斜肌，其中内外直肌的作用比较简单，起支配眼球水平方向运动的作用，上下直肌和上下斜肌的附着点因偏离眼球的垂直方向，其作用则比较复杂，除协同支配眼球垂直向运动外，还具有使眼球内外旋转运动的功能，从而使眼球对前方各方位都能定向注视。

正常情况下双眼运动必须协调一致，使双眼能够同时注视单一目标，这种功能需要双眼眼外肌的协同运动才能完成。

双眼视物时眼外肌的协同运动是一种复杂的肌肉协调运动，以双眼水平向运动为例：当向右方注视时，右眼外直肌和左眼内直肌收缩，同时右眼内直肌和左眼外直肌松弛使双眼向右侧转动，其转动角度要保持相等。

上下直肌和上下斜肌还要有一定的紧张度以协助眼球转动并维持眼球的水平状态。

这一过程中在眼球运动方向起牵引作用的一对眼肌(右眼外直肌和左眼内直肌)称配偶肌，而与这对肌肉起主要对抗作用的一对眼肌(右眼内直肌和左眼外直肌)称对抗肌。

当眼球向垂直方向运动时，由于有多组眼外肌参与运动，故不但有配偶肌，尚有协同肌协助作用于运动方向，其相反方向亦有直接对抗肌和间接对抗肌，使协同运动更加复杂化。

双眼眼外肌协同运动遵循两条规律：

其一为一条眼外肌的收缩必同时伴有它的直接对抗肌的松弛，否则眼球不能灵活转动，此规律称为sherrington定律；

其二为起自中枢神经系统使眼球转动的神经冲动，一定同时和等量地抵达双眼，否则双眼无法注视同一目标，此规律称为hering定律，由于眼球运动的这些规律性，才形成了人类双眼单视的基础。

双眼单视指双眼同时注视单一目标，使目标在双眼黄斑部聚焦成像，传导至大脑视中枢重叠成为一个完整且具有立体感觉的单一物象的过程。这种功能是灵长类动物特有的。

在生物进化过程中，人类双眼前移至面部前方平行位置，双眼视野大部分重叠，具备了双眼单视的基础。出生后由于对周围环境的兴趣，经常转动眼球，运用注视和再注视反射，这种反复协调的双眼运动，使双眼视网膜对应点上的影象经常不断地在大脑视中枢融合为一个物像，日久形成条件反射，产生双眼单视功能。

虽然转眼球是一个很简单的活动，但可以起到很大的保健作用，转眼球可以使泪液分泌增加，使泪液均匀地分布在眼球上，起到保湿的作用，转眼球可以排除部分眼结石，防止进入眼中的异物堆积，经常转眼珠可以增强眼部肌肉的舒张与收缩能力，使眼部肌肉反应更加灵敏，值得注意的是，患者转眼球一定要注意适量，如果次数过多，速度过快，也可能会造成眼球损伤，眼压升高，甚至会诱发头晕、头痛的症状。

综上所述，眼球运动有益于眼睛健康。但是，通常眼球很长时间按预定轨迹运动，很容易受外界影响而中止运动或偏离轨迹，因此，急需一个能够引导并监督眼睛正确进行转眼运动的方法和系统，来进行合理的眼睛转动训练。

技术实现要素：

本发明的目的提供一种引导眼睛运动的方法及系统，通过确定眼睛关系，并进行合理的眼睛运动引导，避免了眼睛转动过快、转动位置不可控的问题，，解决了现有存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

本发明公开了一种辅助转眼运动的方法，包括：

截取眼睛平视前方的眼睛图像，分析眼睛图像，得到瞳孔重心的坐标值，瞳孔重心为眼睛中心点，根据所述眼睛的形状，得到眼睛高度和眼睛宽度，建立以所述眼睛中心点为原点的坐标系；

引导眼睛运动，建立眼睛运动轨迹图，调整眼睛运动轨迹。

优选地，瞳孔定位法具体步骤如下：

s1.对所述眼睛图像进行平滑滤波处理,去除图像噪音，均衡化增强图像；

s2.通过眼睛分类器提取眼睛分类图像，对眼睛分类图像进行基于灰度差的循环二元分类处理，以灰度差的绝对值为距离，对图像进行循环分类，直到两个类中心的灰度值变化小于5，终止分类；

根据二元分类处理的结果，分为一类结果和二类结果，一类结果的灰度值小于二类结果的灰度值，求出一类结果的灰度最大值e,以e为二值化图像的阀值,对图像进行二值化处理，得到二值化图像；

s3.开运算处理二值化图像，把连在一起的两块目标分开，除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不变；

s4.二值图像的重心可以用瞳孔区域内的每一个像素位置处的灰度值当作该点的重量，利用重心法对包含瞳孔的图像进行处理，得到的结果即为瞳孔的中心位置点。

优选地，步骤s2还包括：

对瞳孔灰度值分割，确定瞳孔区域图像与非瞳孔区域图像，利用瞳孔几何圆的特性进行图像修补，修补瞳孔空洞，形成目标瞳孔图像；

对目标瞳孔图像进行瞳孔边缘修正，得到瞳孔的内外侧边缘构成的瞳孔的边缘区域，利用边缘区域在一级瞳孔图像中的灰度分布判别瞳孔的边缘，并与瞳孔内部区域合并得到二值化图像。

优选地，眼睛位置坐标系，以眼睛中心为坐标原点，眼睛宽度线为x轴，眼睛高度为y轴。

优选地，眼睛位置坐标系包括眼睛第一运动坐标、眼睛第二运动坐标；

优选地，眼睛运动轨迹包括眼睛转角、眼睛转动半径；

优选地，眼睛转角为眼睛中心点到眼睛第一运动坐标的第一距离与眼睛中心点到眼睛第二运动点的第二距离的夹角；

优选地，眼睛转动半径为眼睛的中心到眼睛运动的距离；

优选地，眼睛转动半径大于等于眼睛高度；

优选地，眼睛运动半径包括：眼睛第一运动半径、眼睛第二运动半径；

优选地，眼睛转动第一半径小于眼睛转动第二半径；

优选地，眼睛转动第二半径小于等于眼睛宽度。

优选地，所述眼睛转角包括眼睛第一转角、眼睛第二转角；

优选地，眼睛第一转角大于等于6度；

优选地，眼睛第一转角小于所属眼睛第二转角；

优选地，眼睛第二转角小于等于18度；

优选地，引导眼睛运动的方法为：

根据眼睛运动轨迹图确定眼睛运动的方向为顺时针或逆时针；

眼睛运动的时间间隔为0.5-1秒；

根据眼睛中心位置确定眼睛的第一运动半径；

根据眼睛运动轨迹图确定眼睛的转动方向；

根据眼睛宽度和眼睛高度计算眼睛转动半径；

眼睛转角大于18度，根据眼睛当前的运动半径，调整眼睛的下一个运动半径，使得眼睛转角小于等于18度。

一种辅助转眼运动的系统，包括：

眼睛信息采集系统、眼睛信息分析处理系统、眼睛运动控制系统；

优选地，眼睛信息采集系统与眼睛信息分析处理系统连接；

优选地，眼睛信息分析处理系统与眼睛运动控制系统连接。

优选地，眼睛信息采集系统为摄像单元；

优选地，眼睛信息分析处理系统包括智能分析系统和眼睛信息处理系统。

优选地，智能分析单元包括图像分析单元，人眼分离单元，瞳孔位置跟踪单元，眼睛运动次数计数单元；

图像分析单元用于眼睛图像分析；

人眼分离单元用于瞳孔识别；

瞳孔位置跟踪单元用于跟踪瞳孔的运动位置并进行记录；

眼睛运动次数计数单元用于记录眼睛的转动圈数，眼睛运动次数计数单元与眼睛运动控制系统连接；

眼睛运动控制系统：眼睛运动引导单元、发音单元、眼睛运动模式设置单元，眼睛运动效果评估单元；

眼睛运动引导单元包括引导光源、引导框架；

发音单元与所述眼睛运动次数计数单元连接；

眼睛运动模式设置单元:用于用户自定义运动模式，包括圆、对角线、垂直、水平，小角度，引导灯按定义模式运动，引导用户眼睛按所述定义运动模式运动；

眼睛运动效果评估单元:通过比较运动角度和速度与所述定义运动模式，判断运动的效果。

本发明公开了以下技术效果：

基于眼睛检测的瞳孔中心统计定位法，包括训练眼睛分类器，利用眼睛分类器检测和提取眼睛区域图像，对眼睛区域图像进行二值化处理、图像平滑滤波处理，图像开运算处理，以图像点的灰度值为重量使用统计法确定图像重心的方法来进行精确的瞳孔中心点定位。

本发明公开的眼睛运动引导系统结构简单，引导眼睛按照特定规律进行运动，实时调整眼睛的运动规律，为眼睛保持合理的运动提供了有效解决方案。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的系统结构图；

图2是本发明眼睛定位方法示意图；

图3是本发明眼睛运动引导系统的设计图；

图4是本发明眼睛运动引导光源的设计图；

图5是本发明眼睛转动和视频覆盖范围的关系图；

图6是本发明镜头定位的三角关系图；

图7是本发明眼睛运动引导系统设计三角第一关系图；

图8是本发明眼睛运动引导系统设计三角第二关系图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：如图1-8所示，一种辅助转眼运动的系统包括：眼睛信息采集系统、眼睛信息分析处理系统、眼睛运动控制系统；眼睛信息采集系统与眼睛信息分析处理系统连接，眼睛信息分析处理与眼睛运动控制系统连接。

眼睛信息采集系统为摄像单元，为了眼睛转动的图像能够清晰的拍摄下来，摄像头在人眼正前方，摄像头离眼睛的距离与镜头视角有关，眼睛的长度w,镜头视角ф,眼睛离镜头的距离r。

如图2所示，摄像头位于c点处，其视角ф刚好覆盖人的双眼，即摄像机视角的一条边与用户左眼的外眦角相交于l点，视角的另一边与用户右眼的外眦角相交于r点，此时摄像头与用户(两眼连线的中点o)之间的距离r应为最小值。

眼睛信息分析处理系统包括智能分析系统和眼睛信息处理系统，智能分析单元包括图像分析单元，人眼分离单元，瞳孔位置跟踪单元，眼睛运动次数计数单元，图像分析单元用于眼睛图像分析，人眼分离单元用于瞳孔识别，瞳孔位置跟踪单元用于跟踪瞳孔的运动位置并进行记录，眼睛运动次数计数单元用于记录眼睛按预定轨迹运动的次数，眼睛运动次数计数单元与眼睛运动控制系统连接；

如图3-6所示，眼睛运动控制系统：包括眼睛运动引导单元和发音单元；眼睛运动引导单元包括引导光源、引导框架，发音单元与眼睛运动次数计数单元连接；眼睛运动计数单元用于记录眼睛按预定轨迹运动的次数，运动包括按完整圆、或6-360度之间的一个角度弧形线，进行顺/逆时针方向的转动，也可以某方向的直线往返移动。

头戴盒是将摄像头和引导灯组装起来，头戴盒设备宽度为200mm,厚度为70mm盒子,高度为106mm，以不挡摄像镜头的视线为原则，摄像头安装在盒外缘，使摄像镜头离眼睛正前方距离70mm。

导引灯框安装在眼睛与摄像镜头之间，镜头、导引灯框、眼睛，三者的距离安排的原则是：

第一，镜头摄像范围要覆盖两个眼睛；第二、导引灯框要处在镜头摄像范围之外，使拍摄眼睛时，不会拍到导引灯和灯框；第三、导引灯框要引导眼睛尽量往外面转动，即尽量增加转到的角度。

如表1所述，按摄像头到眼睛距离为70mm,即头盔的深度为70mm，镜头拍摄角度最大是75度，眼睛上下左右转动的角度为56度计算，设置导引灯在眼睛与镜头之间。

如图6所示，上下、左右向外面取56度，α1＝上看角度56度，α2＝向下看角度56度；

眼睛到导引灯框的垂线与眼睛与灯的连续组成一个斜角为56度的直角三角形；当a＝31mm，α＝56度时，可得到b＝tag(α/180*π)a＝46mm，

即31mm处对应转动56角度视线距离46mm，

而镜头与灯与镜头到导引灯框的垂线组成35度的的直角三角形

a＝70-31＝39,α＝35度，b＝tag(α/180*π)a＝56mm,

同理可计算当眼睛的距离为32到41mm时，对就视线的距离，镜头相应覆盖的距离,计算结果如表1所述。

表1

由表1和图5所示，当取距离眼睛36mm时，镜头拍摄范围不超出半径为49mm的圆。

如图7-8所示，导引灯框大小，

由上面推导可得取距离眼睛为36mm是一合理选择，保证眼睛跟随灯框转动的角度大于56度，且灯框不影响摄像头拍摄眼睛转动的图片。

据相关资料，人的眼睛上下左右能看到的角度：向上看角度是56度，向下看是65度.鼻侧是65度，外面是91度。

综合考虑取向外看的角度都统一取值为56度。眼睛到灯的连线为直角三角形的斜边。

左右向外面取56度，α1＝上看角度56度，α2＝向下看角度56度，眼睛到导引灯框的垂线与眼睛与灯的连续组成一个斜角为56度的直角三角形，a＝36mm，α＝56度，b＝tag(α/180*π)a＝53；

上下各角度为56，所以上下两下53相加得到高度为106，

睛框的宽度为平均眼睛宽度再两边各扩展53，因为人眼睛平均宽度为94，宽度＝106+94＝200mm，

所以，当灯导引框高为56*2，即睛框高为106mm，则确保上下边框处在49半径之外；灯导引框宽为200mm，则确保左右边框处在49半径之外；灯导引框完全在镜头拍摄范围之外，如果眼睛按睛框灯指引转动，上下左右转动的角度为56度。

如图4所示，眼睛运动导引灯框由一副眼睛框和安装在睛框上的灯带，灯带上的灯相邻之间的间距相等，灯带由led控制器控制，控制器可以控制每个灯的开与关，各个灯什么时间亮，灯亮的时间长短都有是由控制器控制，通过灯轮流亮形成旋转和上下移动的效果，当需要顺时针转动时，保持一个灯亮，且按一定的速度以顺时针方向一个接一个轮流亮，达到顺时针转动的效果。

类似地，灯按逆时针方向一个接一个轮流亮灯，达到逆时针转到的效果。

上下运动：上下边框中间两个灯轮流亮，左右运动：左右两个边框中间两个灯轮流，通过亮灯的不同运动轨迹，引导眼睛做不同的运动，从而达到锻炼眼睛的效果。

截取眼睛平视前方的眼睛图像，分析所述眼睛图像，得到瞳孔重心的坐标值，所述瞳孔重心为眼睛中心点，根据所述眼睛中心点确定眼睛运动的起始位置；

根据眼睛的形状，得到眼睛高度和眼睛宽度，建立以眼睛中心为原点的坐标系；

引导眼睛运动，建立眼睛运动轨迹图，调整眼睛运动轨迹；

其中，瞳孔中心点的定位方法为以下步骤：

瞳孔的精确定位灰度重心法：

此方法是基于眼睛检测的瞳孔中心统计定位法，包括训练眼睛分类器，利用眼睛分类器检测和提取眼睛区域图像，对眼睛区域图像进行二值化处理、图像平滑滤波处理，图像开运算处理，以图像点的灰度值为重量使用统计法确定图像重心的方法来进行精确的瞳孔中心点定位。

这是根据人眼图像进行眼睛检测，对瞳孔中心位置进行定位的方式，具体流程有：

(1)对眼睛分类器进行训练；

(2)采集人眼原始图像；

(3)对所得的图像进行预处理；

(4)利用步骤(1)中的眼睛分类器对经步骤(3)处理后的图像进行检测，提取出眼睛区域图像；

(5)对经步骤(4)得到的眼睛区域图像进行二值化处理、图像平滑滤波处理，图像开运算处理；

(6)对经步骤(5)处理后的图像使用重心法来进行的瞳孔的精确定位灰度重心法。

上述步骤涉及的相关子程序：

1.眼睛分类器

通过多层迭代算法实现眼睛分类，首先，进行训练集训练，然后获得弱分类器，再建立相对更强的分类器性能，即强分类器，之后把各个强分类器进行级联，则可获得级联分类器。

2.图像平滑滤波：

首先，空域平滑滤波对原始图像进行平滑处理，平滑滤波器是让图像变模糊，其次除边缘，去除噪声，即去除图像噪音。

空域平滑滤波通常情况下是通过平均法来实现，也就是计算出相邻像素亮度平均值，采用分段函数法均衡化增强图像。

3.眼睛图像提取：

通过眼睛分类器、adaboost算法对图像眼睛进行检测，再提取检测得到的眼睛图像，然后进行相应处理。

4.二值化处理

处理提取所得眼睛图像时，因为考虑到眼睛图像的特殊性，所以在处理的时候采用基于灰度差的循环二元分类法确定二值化处理的阈值,阈值的确定兼顾图像整体特征以及局部特征。

使用迭代法使此处理方法可适用于在区分背景各类人的眼睛图像处理，且精确度高、处理效率高、效果较好。

处理后的二值图像为后期图像处理更为方便，并且使图像既更加简化，减少图像所含有的噪音数据信息，又不丢失眼睛瞳孔的相关轮廓等信息数据。

二值化处理的具体流程如下：

通过基于灰度差的循环二元分类法明确二值化阈值e；

把阈值e和提取所得图像中的各个像素值进行对比，再把其中的值进行转换，一般转换为0或255，如果像素值比阈值e更大，那么通常数值转换值是255；否则，转换为0，如式(1)所示：

l(x,y)＝255，g(x,y)≥e(1)，

l(x,y)＝0,g(x,y)<e，

在公式中，l(x,y)所表示的是点(x,y)像素值。

在公式(1)里，l(x,y)所表示的是点(x,y)将要进行转换的像素值，而g(x,y)所表示是灰度图像里(x,y)位置像素值，阈值为e。

从原始图像中提取的眼睛图像具有二元属性，并且考虑到眼睛区域图像的特殊性，所以采用基于灰度差的循环二元分类法来确定二值化的阈值。这个方法可以很好地区分目标和背景，并与以前的方法相比，大大提高了处理速度。

5、图像开运算处理

开运算把连在一起的两块目标分开了，除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不变。一个基于几何运算的滤波器。

不同的结构元素的选择导致了不同的分割，即提取出不同的特征。

开运算方法如下：

而在开运算的公式里，涉及到了腐蚀、膨胀，具体可参见公式(3)以及(4):

且b∈b(3)，

xθb＝{p∈ε²，p+b∈x且b∈b(4)，

在经过以上处理之后，可以清楚图像噪声，并且不会影响图像原来的信息。

6、瞳孔的精确定位灰度重心法

本发明把瞳孔视为一个圆几何图形，所以瞳孔的重心是瞳孔的中心。二值图像的重心可以用瞳孔区域内的每一个像素位置处的灰度值当作该点的重量。利用重心法对包含瞳孔的图像进行处理，得到的结果即为瞳孔的中心位置点，重心法的公式如(5)(6)所示。

x0＝∑x×l(x,y)/∑l(x,y)(5),

y0＝∑y×l(x,y)/∑l(x,y)(5)，

l(x,y)为(x,y)的像素点的灰度值，(x0,y0)是区域中心坐，灰度重心法提取的区域的能量中心。

7、转动角度的计算方法：

以点o(x0,y0)为旋转中心，点a(x1,y1)旋转到点b(x2,y2),求由a点到b点的旋转角度及判断顺逆时针：

以o为坐标原点，a坐标为(x1-x0,y1-y0)，b坐标为(x2-x0,y2-y0)经上面坐标系转换，得到以眼睛中心为原点的坐标系。在新坐标系下a坐标：(x1，y1)，b坐标：(x2，y2)。这样方便了确定第一点和第二点所在的四个象限之一，并判断顺时针逆时针的方法。

aob的角度可利用余弦定理：

转角ang＝acos((oa²+ob²-ab²)/(2*oa*ob)/π*180。

当ang＞0则为逆时针旋转，ang<0则为顺时针旋转。

同时可方便判断所在的象限，x>0，y>0,第一象限；x<0,y>0,第二象限；x<0,y<0第三象限；x>0，y<0第四象限。

眼睛运动的时间间隔为0.5-1秒；

根据眼睛中心位置确定眼睛的第一运动半径；

根据眼睛运动轨迹图确定眼睛的转动方向；

根据眼睛宽度和眼睛高度计算眼睛转动半径；

当眼睛转角小于6度时，根据眼睛当前的运动半径，调整眼睛的下一个运动半径，使得眼睛转角大于6度，小于18度；

当眼睛转角大于18度时，根据眼睛当前的运动半径，调整眼睛的下一个运动半径，使得眼睛转角小于等于18度，大于6度。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。