多功能视觉系统及其控制方法、计算机设备及存储介质与流程

1.本发明涉及智能制造技术领域，尤其涉及多功能视觉系统及其控制方法、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.随着智能制造技术的快速发展，汽车制造也已逐步向少人化、无人化方向发展，而视觉技术的应用更是加快了汽车生产线无人化的进程。
3.然而，现有的视觉引导系统大多是由1台服务器搭载1台相机，配合对应工位机器人实现零件的定位，实现的功能单一；现有的防错系统一般是通过光电传感器或2d(2-dimension，二维)相机实现零件的防错检测功能，传感器布置多且复杂，不符合柔性生产需求；对于汽车生产线来说，零件上下料工位多，车型多零件防错需求大，1台服务器仅应用于一个工位，相机的功能应用单一，设备利用率低，存在资源的浪费。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种多功能视觉系统及其控制方法、计算机设备及存储介质，旨在解决如何提高汽车生产线上的机器人、相机、服务器等设备的利用率的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供一种多功能视觉系统，所述多功能视觉系统包括：
6.一台服务器；
7.两台机器人控制柜，各所述机器人控制柜分别与所述服务器通信连接；
8.两台机器人，各所述机器人分别与一台所述机器人控制柜通信连接；
9.两台3d相机，各所述3d相机分别与所述服务器通信连接，各所述3d相机分别设置于一台所述机器人的法兰盘上；
10.所述服务器通过预设通信协议与所述机器人和所述3d相机进行通讯，所述服务器用于根据所述机器人发送的指令实现3d视觉定位功能、3d视觉轨迹纠偏功能或2d图像柔性防错检测功能。
11.可选地，所述3d相机包括两台2d相机和一台光源设备，各所述2d相机和所述光源设备分别与所述服务器通信连接。
12.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种多功能视觉系统的控制方法，所述多功能视觉系统的控制方法应用于如上所述的多功能视觉系统，所述多功能视觉系统的控制方法包括以下步骤：
13.接收机器人到位后发送的任务指令；
14.根据所述任务指令生成对应的相机动作指令；
15.根据所述相机动作指令控制相机采集图像信息；
16.调用预设算法对所述图像信息进行处理，得到处理结果；
17.将所述处理结果返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述处理结果完成所述
任务指令或停止运行并报警。
18.可选地，所述任务指令包括：定位指令和防错检测指令；所述相机动作指令包括：3d图像采集指令和2d图像采集指令；
19.所述根据所述任务指令生成对应的相机动作指令的步骤，包括：
20.当所述任务指令为定位指令时，生成3d图像采集指令；
21.当所述任务指令为防错检测指令时，生成2d图像采集指令。
22.可选地，所述图像信息包括：3d点云图像和2d图像；
23.所述根据所述相机动作指令控制相机采集图像信息的步骤，包括：
24.当所述相机动作指令为3d图像采集指令时，将所述3d图像采集指令发送至3d相机，接收所述3d相机根据所述3d图像采集指令采集到的3d点云图像；
25.当所述相机动作指令为2d图像采集指令时，将所述2d图像采集指令发送至2d相机，接收所述2d相机根据所述2d图像采集指令采集到的2d图像。
26.可选地，在所述调用预设算法对所述图像信息进行处理的步骤之前，所述多功能视觉系统的控制方法还包括：
27.接收机器人到位后发送的零件模型号；
28.根据所述任务指令及所述零件模型号选取预设算法。
29.可选地，所述预设算法包括：3d点云匹配算法和2d图像处理算法；所述处理结果包括：计算结果和检测结果；
30.所述调用预设算法对所述图像信息进行处理，得到处理结果的步骤，包括：
31.当预设算法为3d点云匹配算法时，调用所述3d点云匹配算法对所述3d点云图像进行识别，得到识别结果；
32.当预设算法为2d图像处理算法时，调用所述2d图像处理算法对所述2d图像进行检测，得到检测结果。
33.可选地，所述识别结果包括：目标点坐标和错误信息；所述检测结果包括：成功信息和失败信息；
34.所述将所述处理结果返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述处理结果完成所述任务指令或停止运行并报警的步骤，包括：
35.当识别成功时，所述识别结果为目标点坐标，将所述目标点坐标返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述目标点坐标完成所述定位指令；
36.当识别不成功时，所述识别结果为错误信息，将所述错误信息返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述错误信息停止运行并报警；
37.当检测成功时，所述检测结果为成功信息，将所述成功信息返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述成功信息完成所述防错指令并继续运行；
38.当检测不成功时，所述检测结果为失败信息，将所述失败信息返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述失败信息停止运行并报警。
39.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的多功能视觉系统的控制程序，所述多功能视觉系统的控制程序被所述处理器执行时实现如上所述的多功能视觉系统的控制方法的步骤。
40.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有多功能视觉系统的控制程序，所述多功能视觉系统的控制程序被处理器执行时实现如上所述的多功能视觉系统的控制方法的步骤。
41.本发明提出一种多功能视觉系统及其控制方法、计算机设备及存储介质，在所述多功能视觉系统中，通过一台服务器连接两台3d相机，服务于两个工位；在无工装定位的情况下，该系统可实现引导机器人上下料、引导机器人焊接、涂胶等，在为机器人进行定位引导的同时可实现该工位零件的柔性防错检测，利用机器人的灵活性，在机器人可达范围内，可拍摄零件任意位置，实现零件的柔性防错检测；将零件定位、轨迹纠偏、柔性防错集成于一体，大大提高设备利用率；利用3d点云配准算法方案，可大大提高定位精度；通过机器人发送对应指令和模型号可自动调用对应功能和模型，无需手动切换模型，方便快捷；提高了汽车生产线上的机器人、相机、服务器等设备的利用率，避免了资源浪费，克服了现有技术中相机功能应用单一、防错传感器布置多、柔性生产差的技术缺陷。
附图说明
42.图1为本发明多功能视觉系统一实施例的结构示意图；
43.图2为本发明多功能视觉系统一实施例涉及的3d相机的结构示意图；
44.图3为本发明多功能视觉系统的控制方法一实施例的流程示意图；
45.图4为本发明多功能视觉系统的控制方法一实施例中多功能视觉系统执行定位任务的流程示意图；
46.图5为本发明多功能视觉系统的控制方法一实施例中多功能视觉系统执行防错任务的流程示意图；
47.图6为本发明实施例方案涉及的计算机设备的结构示意图。
48.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
49.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
50.本发明实施例提供了一种多功能视觉系统，参照图1，图1为本发明一种多功能视觉系统一实施例的结构示意图。
51.本实施例中，所述多功能视觉系统包括：
52.一台服务器10；
53.两台机器人控制柜20，各所述机器人控制柜20分别与所述服务器10通信连接；
54.两台机器人30，各所述机器人30分别与一台所述机器人控制柜20通信连接；
55.两台3d相机40，各所述3d相机40分别与所述服务器10通信连接，各所述3d相机40分别设置于一台所述机器人30的法兰盘上；
56.所述服务器10通过预设通信协议与所述机器人30和所述3d相机40进行通讯，所述服务器10用于根据所述机器人30发送的指令实现3d视觉定位功能、3d视觉轨迹纠偏功能或2d图像柔性防错检测功能。
57.需要说明的是，本实施例中，该系统使用两套机器人系统、两台3d相机40和一台视觉服务器10，3d相机40安装于机器人30的法兰盘上，机器人30安装在工位两侧。本实施例通
过一台服务器10搭载两台3d(3-dimension，三维)相机40，各3d相机40分别安装于机器人30法兰盘上；当机器人30移动到零件上端时，该多功能视觉系统可以通过服务器10控制3d相机40拍照生成3d点云图像，然后通过点云配准算法实现工位零件的定位和机器人30轨迹纠偏；本实施例利用机器人30的灵活性可以采集零件不同位置的2d图像，并通过2d图像模型匹配算法实现零件的柔性防错检测；该系统将3d视觉定位功能、3d视觉轨迹纠偏功能和2d图像柔性防错检测功能集成于一套系统；支持机器视觉算法的服务器10通过tcp/ip(transmission control protocol/internet protocol，传输控制协议/网际协议)协议与机器人30和相机进行通讯，当机器人30发送不同的指令时，服务器10自动调用不同的功能，无需手动切换。
58.进一步地，作为一种可行的实施例，参照图2，图2为本实施例中3d相机40的结构示意图。
59.本实施例中，所述3d相机40包括两台2d相机41和一台光源设备42，各所述2d相机41和所述光源设备42分别与所述服务器10通信连接。
60.需要说明的是，本实施例中，通过两台2d相机41和一台光源设备42共同组合成一台3d相机40，各所述2d相机41分别采集不同角度的灰度图片，将两张拍摄的灰度图进行特征点匹配，并根据所述2d相机41的内参及外参生成深度图，再将深度图转化成点云，即可生成3d点云图像；所述光源设备42为一台小型投影仪，光源设备42投射亮暗相间的蓝色条纹结构光，光源亮度可根据实际的拍摄需求调整。
61.本实施例提供了一种多功能视觉系统，通过一台服务器连接两台3d相机，服务于两个工位，使场地利用率更高，大大提高了设备利用率；在无工装定位的情况下，该系统可实现引导机器人上下料、引导机器人焊接、涂胶等，在为机器人进行定位引导的同时可实现该工位零件的柔性防错检测，利用机器人的灵活性，在机器人可达范围内，可拍摄零件任意位置，实现零件的柔性防错检测；将零件定位、轨迹纠偏、柔性防错集成于一体，大大提高设备利用率；本实施例自主开发3d点云配准算法，零件定位/轨迹引导精度最高可达
±
0.5mm，可大大提高定位精度；通过机器人发送对应指令和模型号可自动调用对应功能和模型，无需手动切换模型，方便快捷；提高了汽车生产线上的机器人、相机、服务器等设备的利用率，避免了资源浪费，克服了现有技术中相机功能应用单一、防错传感器布置多、柔性生产差的技术缺陷。
62.本发明实施例提供了一种多功能视觉系统的控制方法，参照图3，图3为本发明一种多功能视觉系统的控制方法一实施例的流程示意图。
63.本实施例中，所述多功能视觉系统的控制方法包括：
64.步骤s10，接收机器人到位后发送的任务指令；
65.需要说明的是，本实施例中，执行主体为上述多功能视觉系统实施例中的服务器，该多功能视觉系统中，机器人的动作可以是根据机器人控制柜中预设的自动化程序执行的，也可以由操作人员手动操作机器人控制柜或者通过你能够操纵机器人控制柜的控制器手动控制，机器人到位指的是机器人的机械臂运动到了自动化程序指定的或者操作人员手动指定的零件检测位置，当机器人到位后，就会通过机器人控制柜向服务器发送任务指令，使得服务器根据任务指令控制相机执行与机器视觉相关的任务。
66.步骤s20，根据所述任务指令生成对应的相机动作指令；
67.进一步地，作为一种可行的实施例，本实施例中，所述任务指令包括：定位指令和防错检测指令；所述相机动作指令包括：3d图像采集指令和2d图像采集指令；上述的步骤s20包括：
68.步骤s21，当所述任务指令为定位指令时，生成3d图像采集指令；
69.步骤s22，当所述任务指令为防错检测指令时，生成2d图像采集指令。
70.需要说明的是，本实施例中，该多功能视觉系统可以同时支持两个工位的零件检测，两个工位都带有3d视觉定位、3d视觉轨迹纠偏和2d防错检测功能，各工位的机器人调用定位指令可用于实现上述多功能视觉系统实施例中的3d视觉定位功能或3d视觉轨迹纠偏功能，各工位的机器人调用防错检测指令可用于实现上述多功能视觉系统实施例中的2d图像柔性防错检测功能；而相机动作命令用于控制3d相机进行动作，对应于定位指令的3d图像采集指令则用于控制3d相机采集3d点云图像，对应于防错指令的2d图像采集指令则用于控制组成3d相机的2d相机采集2d图像。
71.步骤s30，根据所述相机动作指令控制相机采集图像信息；
72.进一步地，作为一种可行的实施例，本实施例中，所述图像信息包括：3d点云图像和2d图像；上述的步骤s30，包括：
73.步骤s31，当所述相机动作指令为3d图像采集指令时，将所述3d图像采集指令发送至3d相机，接收所述3d相机根据所述3d图像采集指令采集到的3d点云图像；
74.步骤s32，当所述相机动作指令为2d图像采集指令时，将所述2d图像采集指令发送至2d相机，接收所述2d相机根据所述2d图像采集指令采集到的2d图像。
75.可以理解的是，本实施例中，服务器并不能直接采集图像信息，而是要先将相机动作指令发送至对应的相机，然后通过相机采集图像信息，再接收相机采集到的图像信息。当所述相机动作指令为3d图像采集指令时，将所述3d图像采集指令发送至3d相机，在3d相机根据所述3d图像采集指令完成图像信息采集后，接收所述3d相机采集到的3d点云图像；当所述相机动作指令为2d图像采集指令时，将所述2d图像采集指令发送至2d相机，在2d相机根据所述2d图像采集指令完成图像信息采集后，接收所述2d相机采集到的2d图像。
76.步骤s40，调用预设算法对所述图像信息进行处理，得到处理结果；
77.进一步地，作为一种可行的实施例，本实施例中，在上述步骤s40之前，本实施例提供的多功能视觉系统的控制方法还包括：
78.步骤a，接收机器人到位后发送的零件模型号；
79.步骤b，根据所述任务指令及所述零件模型号选取预设算法。
80.需要说明的是，在各工位进行测试之前，会先针对不同零件模型号的标准零件进行标准模版制作，并将标准模版进行存储以备正式生产时进行调用对比；在机器人到位后，除发送任务指令外，机器人还会通过机器人控制器向服务器发送当前检测的零件的模型号，服务器可根据零件模型号找到对应型号的标准零件的标准模板，并基于任务指令和标准模板选设预设算法用于处理相机采集到的图像信息。
81.进一步地，作为一种可行的实施例，本实施例中，所述预设算法包括：3d点云匹配算法和2d图像处理算法；所述处理结果包括：计算结果和检测结果；上述的步骤s40包括：
82.步骤s41，当预设算法为3d点云匹配算法时，调用所述3d点云匹配算法对所述3d点云图像进行识别，得到识别结果；
83.步骤s42，当预设算法为2d图像处理算法时，调用所述2d图像处理算法对所述2d图像进行检测，得到检测结果。
84.可以理解的是，本实施例中，3d视觉定位功能或3d视觉轨迹纠偏功能对应的预设算法为3d点云匹配算法，在视觉服务器加载零件模型号并采集了3d点云图像之后，会调用3d点云匹配算法对3d点云图像识别，当识别成功时，可调用对应模板并与当前3d点云匹配生成定位坐标，即目标点坐标，当识别不成功时，会生成错误信息；2d图像柔性防错检测功能对应的预设算法为2d图像处理算法，在视觉服务器加载零件模型号并采集了2d图像之后，会调用2d图像处理算法加载对应防错模板与当前2d图像匹配，当匹配成功时，则生成“ok”信号，当匹配不成功时，则生成“ng”信号。
85.步骤s50，将所述处理结果返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述处理结果完成所述任务指令或停止运行并报警。
86.进一步地，作为一种可行的实施例，本实施例中，所述识别结果包括：目标点坐标和错误信息；所述检测结果包括：成功信息和失败信息；上述的步骤s50包括：
87.步骤s51，当识别成功时，所述识别结果为目标点坐标，将所述目标点坐标返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述目标点坐标完成所述定位指令；
88.步骤s52，当识别不成功时，所述识别结果为错误信息，将所述错误信息返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述错误信息停止运行并报警；
89.步骤s53，当检测成功时，所述检测结果为成功信息，将所述成功信息返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述成功信息完成所述防错指令并继续运行；
90.步骤s54，当检测不成功时，所述检测结果为失败信息，将所述失败信息返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述失败信息停止运行并报警。
91.作为一个示例，本实施例中，当任务指令为定位指令时，可结合图4进行理解，图4为本实施例中多功能视觉系统执行定位任务的流程示意图，由图4可知，在机器人到拍照位后，机器人会发送定位指令及零件模型号给视觉服务器，视觉服务器加载模型号并采集3d点云图像，并调用3d点云匹配算法计算出目标点坐标，再判断是否识别成功，若识别成功，则将目标点坐标返回给机器人，使得机器人获取到坐标实现定位/轨迹纠偏功能；若识别不成功，则将错误信息返回给机器人，使得机器人停止运行并报警。
92.作为一个示例，本实施例中，当任务指令为防错指令时，可结合图5进行理解，图5为本实施例中多功能视觉系统执行防错任务的流程示意图，由图5可知，在机器人到拍照位后，机器人会发送防错检测指令及模型号给视觉服务器，视觉服务器加载模型号并采集2d图像，并调用2d图像处理算法检测特征点，再判断是否检测成功，若检测成功，则返回ok给机器人，使得机器人继续运行；若检测不成功，则返回ng给机器人，使得机器人停止运行并报警。
93.相对于现有技术，对于汽车零部件上件工位，传统的方案为人工吊装上件，并用人工检查防错或安装固定式感应开关检测防错，该方案不能满足产线的柔性生产需求而且工作效率低。本实施例利用机器人的灵活性，在机器人可达范围内，可拍摄零件任意位置，实现零件的柔性防错检测；将零件定位、轨迹纠偏、柔性防错集成于一体，大大提高设备利用率；利用3d点云配准算法方案，可大大提高定位精度；机器人发送对应指令和模型号可自动调用对应功能和模型，无需手动切换模型，方便快捷。
94.本实施例提供了一种多功能视觉系统的控制方法，在机器人携带3d相机移动到待抓取零件上方后，机器人发送定位指令和零件模型号给视觉服务器，视觉服务器调用对应模板并与当前3d点云匹配生成定位坐标，视觉服务器将定位坐标返回机器人，机器人移动到该坐标实现定位抓取零件功能。在机器人携带3d相机移动到待抓取零件上方后，机器人发送防错指令和防错模型号给视觉服务器，视觉服务器加载对应防错模板与当前2d图像匹配，匹配成功机器人通过tcp/ip通讯协议返回“ok”信号给机器人，机器人继续往下运行；匹配失败则返回“ng”信号给机器人，机器人收到“ng”信号后报零件型号错误并停止工作。对于多种不同的零件，机器人可拍摄多个不同位置图像实现柔性防错检测功能。
95.此外，本发明实施例还提出一种计算机设备，参照图6，图6为本发明实施例方案涉及的计算机设备的结构示意图。
96.如图6所示，所述计算机设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
97.本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
98.如图6所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及多功能视觉系统的控制程序。
99.在图6所示的计算机设备中，网络接口1004主要用于与其他设备进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本实施例中的处理器1001、存储器1005可以设置在计算机设备中，所述计算机设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的多功能视觉系统的控制程序，并执行以下操作：
100.接收机器人到位后发送的任务指令；
101.根据所述任务指令生成对应的相机动作指令；
102.根据所述相机动作指令控制相机采集图像信息；
103.调用预设算法对所述图像信息进行处理，得到处理结果；
104.将所述处理结果返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述处理结果完成所述任务指令或停止运行并报警。
105.进一步地，所述任务指令包括：定位指令和防错检测指令；所述相机动作指令包括：3d图像采集指令和2d图像采集指令；处理器1001可以调用存储器1005中存储的多功能视觉系统的控制程序，还执行以下操作：
106.当所述任务指令为定位指令时，生成3d图像采集指令；
107.当所述任务指令为防错检测指令时，生成2d图像采集指令。
108.进一步地，所述图像信息包括：3d点云图像和2d图像；处理器1001可以调用存储器1005中存储的多功能视觉系统的控制程序，还执行以下操作：
109.当所述相机动作指令为3d图像采集指令时，将所述3d图像采集指令发送至3d相机，接收所述3d相机根据所述3d图像采集指令采集到的3d点云图像；
110.当所述相机动作指令为2d图像采集指令时，将所述2d图像采集指令发送至2d相机，接收所述2d相机根据所述2d图像采集指令采集到的2d图像。
111.进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的多功能视觉系统的控制程序，还执行以下操作：
112.接收机器人到位后发送的零件模型号；
113.根据所述任务指令及所述零件模型号选取预设算法。
114.进一步地，所述预设算法包括：3d点云匹配算法和2d图像处理算法；所述处理结果包括：计算结果和检测结果；处理器1001可以调用存储器1005中存储的多功能视觉系统的控制程序，还执行以下操作：
115.当预设算法为3d点云匹配算法时，调用所述3d点云匹配算法对所述3d点云图像进行识别，得到识别结果；
116.当预设算法为2d图像处理算法时，调用所述2d图像处理算法对所述2d图像进行检测，得到检测结果。
117.进一步地，所述识别结果包括：目标点坐标和错误信息；所述检测结果包括：成功信息和失败信息；处理器1001可以调用存储器1005中存储的多功能视觉系统的控制程序，还执行以下操作：
118.当识别成功时，所述识别结果为目标点坐标，将所述目标点坐标返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述目标点坐标完成所述定位指令；
119.当识别不成功时，所述识别结果为错误信息，将所述错误信息返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述错误信息停止运行并报警；
120.当检测成功时，所述检测结果为成功信息，将所述成功信息返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述成功信息完成所述防错指令并继续运行；
121.当检测不成功时，所述检测结果为失败信息，将所述失败信息返回至所述机器人，以使所述机器人根据所述失败信息停止运行并报警。
122.此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，应用于计算机，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有多功能视觉系统的控制程序，该多功能视觉系统的控制程序被处理器执行时实现如上所述的本发明多功能视觉系统的控制方法的步骤。
123.本发明计算机设备和计算机可读存储介质的各实施例，均可参照本发明多功能视觉系统的控制方法各个实施例，此处不再赘述。
124.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
125.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
126.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方
法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
127.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。