一种基于虚拟现实的质量管控方法及系统与流程

1.本发明涉及质量管控领域，具体地，涉及一种基于虚拟现实的质量管控方法及系统。


背景技术：

2.产品质量企业生存和发展的保证。随着人民生活水平的提高，人们对于产品质量的要求越来越高。然而，由于质量管控不当造成的假冒伪劣产品屡禁不止，极大地降低了用户满意度。虚拟现实技术是现代科学技术的重大发现之一，将虚拟现实技术与质量管控相结合，研究设计一种优化质量管控的方法，具有十分重要的现实意义。
3.现有技术中，存在针对质量管控的精确度不高，进而造成质量管控效果不佳的技术问题。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种基于虚拟现实的质量管控方法及系统。解决了现有技术中针对质量管控的精确度不高，进而造成质量管控效果不佳的技术问题。
5.鉴于上述问题，本技术提供了一种基于虚拟现实的质量管控方法及系统。
6.第一方面，本技术提供了一种基于虚拟现实的质量管控方法，其中，所述方法应用于一种基于虚拟现实的质量管控系统，所述方法包括：采集质量管控目标的基础信息，获得质量管控目标信息集合；基于虚拟现实技术对仿真建模参数集合进行仿真建模，获得质量管控目标的仿真模型；基于所述仿真测试平台对质量管控目标的仿真模型进行仿真运行，获得仿真质量特征集合；根据综合质量管控参数和所述仿真质量特征集合，获得质量管控信息集合；
7.将所述质量管控信息集合输入质量管控方案构建模型，获得多个初始质量管控方案；根据质量管控需求对所述多个初始质量管控方案进行筛选，获得质量管控方案；根据预警指令和所述质量管控方案对所述质量管控目标进行质量管控。
8.第二方面，本技术还提供了一种基于虚拟现实的质量管控系统，其中，所述系统包括：信息采集模块，所述信息采集模块用于采集质量管控目标的基础信息，获得质量管控目标信息集合；仿真模块，所述仿真模块用于基于虚拟现实技术对仿真建模参数集合进行仿真建模，获得质量管控目标的仿真模型；仿真运行模块，所述仿真运行模块用于基于所述仿真测试平台对质量管控目标的仿真模型进行仿真运行，获得仿真质量特征集合；质量管控信息确定模块，所述质量管控信息确定模块用于根据综合质量管控参数和所述仿真质量特征集合，获得质量管控信息集合；方案构建模块，所述方案构建模块用于将所述质量管控信息集合输入质量管控方案构建模型，获得多个初始质量管控方案；筛选模块，所述筛选模块用于根据质量管控需求对所述多个初始质量管控方案进行筛选，获得质量管控方案；质量管控模块，所述质量管控模块用于根据预警指令和所述质量管控方案对所述质量管控目标进行质量管控。
9.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
10.通过采集质量管控目标的基础信息，获得质量管控目标信息集合；基于虚拟现实技术对仿真建模参数集合进行仿真建模，获得质量管控目标的仿真模型；通过所述仿真测试平台对质量管控目标的仿真模型进行仿真运行，获得仿真质量特征集合，结合综合质量管控参数，确定质量管控信息集合；将所述质量管控信息集合输入质量管控方案构建模型，获得多个初始质量管控方案；根据质量管控需求对所述多个初始质量管控方案进行筛选，获得质量管控方案，结合预警指令对所述质量管控目标进行质量管控。达到了提高质量管控的精确度，提升质量管控的效果，提高质量管控的可靠性、合理性；同时，推动质量管控的智能化进程，为质量管控的进一步发展奠定基础的技术效果。
附图说明
11.图1为本技术一种基于虚拟现实的质量管控方法的流程示意图；
12.图2为本技术一种基于虚拟现实的质量管控方法中获得仿真建模参数集合的流程示意图；
13.图3为本技术一种基于虚拟现实的质量管控方法中获得质量管控信息集合的流程示意图；
14.图4为本技术一种基于虚拟现实的质量管控系统的结构示意图。
15.附图标记说明：信息采集模块11，仿真模块12，仿真运行模块13，质量管控信息确定模块14，方案构建模块15，筛选模块16，质量管控模块17。
具体实施方式
16.本技术通过提供一种基于虚拟现实的质量管控方法及系统。解决了现有技术中针对质量管控的精确度不高，进而造成质量管控效果不佳的技术问题。达到了提高质量管控的精确度，提升质量管控的效果，提高质量管控的可靠性、合理性；同时，推动质量管控的智能化进程，为质量管控的进一步发展奠定基础的技术效果。
17.实施例一
18.请参阅附图1，本技术提供一种基于虚拟现实的质量管控方法，其中，所述方法应用于一种基于虚拟现实的质量管控系统，所述系统与仿真测试平台通信连接，所述方法具体包括如下步骤：
19.步骤s100：采集质量管控目标的基础信息，获得质量管控目标信息集合；
20.具体而言，由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统通过大数据、人工智能、物联网等方式对质量管控目标进行数据采集，获得质量管控目标信息集合。其中，所述质量管控目标可以为使用所述一种基于虚拟现实的质量管控系统进行智能化质量管控的任意产品等。所述质量管控目标信息集合包括质量管控目标的几何结构组成信息、材料组成信息等数据信息。达到了确定质量管控目标信息集合，为后续对质量管控目标进行智能化质量管控奠定基础的技术效果。
21.步骤s200：基于虚拟现实技术对仿真建模参数集合进行仿真建模，获得质量管控目标的仿真模型；
22.进一步的，如附图2所示，本技术步骤s200还包括：
23.步骤s210：根据所述质量管控目标信息集合进行仿真建模相关性分析，获得仿真建模相关因子集合；
24.步骤s220：根据所述仿真建模相关因子集合对所述质量管控目标信息集合进行聚类分析，获得聚类分析结果集合；
25.步骤s230：通过数据查询获得仿真建模标准；
26.步骤s240：根据所述仿真建模标准调整聚类分析结果集合后，获得所述仿真建模参数集合。
27.具体而言，由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统对质量管控目标信息集合进行仿真建模相关性分析，确定仿真建模相关因子集合，并根据其对质量管控目标信息集合进行聚类分析，获得聚类分析结果集合。进一步，根据仿真建模标准对聚类分析结果集合进行调整后，获得仿真建模参数集合。进而，利用虚拟现实技术，采用3dsmax、multigen createor、maya、superscape vrt等三维建模软件对仿真建模参数集合进行仿真建模，获得质量管控目标的仿真模型。
28.其中，所述仿真建模相关因子集合包括多个仿真建模相关因子。多个仿真建模相关因子是用于表征质量管控目标信息集合的多个数据信息与仿真建模的相关性大小的参数信息。所述聚类分析是在面临较为复杂的研究对象时，将相似的研究对象归成类，使得同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体间差异很大。聚类分析具有对研究对象进行分类，减少研究对象的数目、简单、易于理解及实现等优点。所述聚类分析结果集合包括多个聚类分析结果。多个聚类分析结果包括仿真建模相关因子集合、质量管控目标信息集合。在同一聚类分析结果内，质量管控目标信息集合的数据信息具有相同的仿真建模相关因子。在不同的聚类分析结果内，质量管控目标信息集合的数据信息具有不同的仿真建模相关因子。所述仿真建模标准可由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统通过数据查询、仿真建模资料查阅等方式获得。所述仿真建模标准包括仿真建模尺寸单位、仿真建模尺寸规范及范围、仿真建模数据格式要求等数据信息。所述仿真建模参数集合是按照仿真建模标准对聚类分析结果集合进行调整后的数据信息。所述仿真建模参数集合包括质量管控目标的形状尺寸参数、表面纹理参数等数据信息。所述虚拟现实技术可将数字图像处理、计算机技术、多媒体技术、人工智能等技术融为一体,建立起一种逼真的、虚拟的、交互式的三维空间环境。所述质量管控目标的仿真模型为符合仿真建模参数集合的仿真模型。达到了通过仿真建模参数集合确定适配度较高的质量管控目标的仿真模型，进而提高后续质量管控的精确度的技术效果。
29.步骤s300：基于所述仿真测试平台对质量管控目标的仿真模型进行仿真运行，获得仿真质量特征集合；
30.进一步的，本技术步骤s300还包括：
31.步骤s310：获得预设仿真运行时间段集合，其中，所述预设仿真运行时间段集合包括多个预设仿真运行时间段；
32.步骤s320：根据所述预设仿真运行时间段集合，利用所述仿真测试平台对质量管控目标的仿真模型进行仿真运行，获得多个仿真运行结果数据；
33.步骤s330：获得预设质量信息特征；
34.步骤s340：根据所述预设质量信息特征对所述多个仿真运行结果数据进行特征提
取，获得所述仿真质量特征集合。
35.具体而言，在预设仿真运行时间段集合下，通过仿真测试平台进行质量管控目标的仿真模型的仿真运行，获取多个仿真运行结果数据，并根据预设质量信息特征对其进行特征提取，获得仿真质量特征集合。其中，所述预设仿真运行时间段集合用于表征质量管控目标的仿真模型的仿真运行时间段信息，可由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统预先设置确定。所述预设仿真运行时间段集合包括多个预设仿真运行时间段。所述仿真测试平台与所述一种基于虚拟现实的质量管控系统通信连接。所述仿真测试平台可为现有技术中matlab、rt-lab等仿真验证平台。所述多个仿真运行结果数据包括多个预设仿真运行时间段对应的质量管控目标的仿真模型的仿真运行数据。所述预设质量信息特征由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统根据多个仿真运行结果数据中，与质量有关的数据的特点预先设置确定。所述预设质量信息特征用于从多个仿真运行结果数据中，提取出与质量有关的数据。所述仿真质量特征集合包括多个仿真运行结果数据中，符合预设质量信息特征的数据信息。达到了通过仿真测试平台对质量管控目标的仿真模型进行仿真运行，确定可信的仿真质量特征集合，为后续获得质量管控信息集合夯实基础的技术效果。
36.步骤s400：根据综合质量管控参数和所述仿真质量特征集合，获得质量管控信息集合；
37.进一步的，如附图3所示，本技术步骤s400还包括：
38.步骤s410：获得多个历史时间节点；
39.步骤s420：根据所述多个历史时间节点对所述质量管控目标进行历史质量管控参数查询，获得多个历史质量管控参数；
40.步骤s430：通过对所述多个历史质量管控参数进行质量影响分析，获得多个历史质量影响因子；
41.步骤s440：根据所述多个历史质量影响因子对所述多个历史质量管控参数进行权重分配，获得所述综合质量管控参数；
42.步骤s450：将所述综合质量管控参数添加至所述仿真质量特征集合，获得所述质量管控信息集合。
43.具体而言，由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统按照多个历史时间节点对所述质量管控目标进行历史质量管控参数查询，获取多个历史质量管控参数，并对其进行质量影响分析，获得多个历史质量影响因子。进一步，按照多个历史质量影响因子对多个历史质量管控参数进行权重分配后，获得综合质量管控参数，并将其添加至仿真质量特征集合，确定质量管控信息集合。其中，所述多个历史时间节点由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统自适应设置确定。例如，所述多个历史时间节点可以为2天前、1周前、1个月前等历史时间节点。所述多个历史质量管控参数包括对质量管控目标的质量具有影响的多个参数。多个历史质量管控参数与多个历史时间节点具有对应关系。所述多个历史质量影响因子是用于表征多个历史质量管控参数对质量管控目标的质量影响性高低的参数信息。且，所述多个历史质量影响因子与所述多个历史质量管控参数一一对应。所述综合质量管控参数包括多个历史质量影响因子、多个历史质量管控参数。示例性地，在综合质量管控参数中，历史质量影响因子越大，该历史质量影响因子对应的历史质量管控参数具有较高的权重。所述质量管控信息集合包括综合质量管控参数、仿真质量特征集合。达到了获得合理性较强
的质量管控信息集合，为后续获得多个初始质量管控方案提供数据支持的技术效果。
44.步骤s500：将所述质量管控信息集合输入质量管控方案构建模型，获得多个初始质量管控方案；
45.进一步的，本技术步骤s500还包括：
46.步骤s510：获得历史质量管控信息数据库；
47.步骤s520：获得预设数据比例划分规则；
48.步骤s530：根据所述预设数据比例划分规则对所述历史质量管控信息数据库进行数据划分，获得数据训练集合和数据测试集合；
49.步骤s540：通过对所述数据训练集合进行数据训练，获得所述质量管控方案构建模型；
50.步骤s550：将所述数据测试集合输入所述质量管控方案构建模型，对所述质量管控方案构建模型进行迭代优化。
51.具体而言，按照预设数据比例划分规则对历史质量管控信息数据库进行数据划分，获得数据训练集合和数据测试集合。可采用神经网络对数据训练集合进行数据训练后，确定质量管控方案构建模型，并将数据测试集合作为输入信息，输入构建完成的质量管控方案构建模型进行迭代优化。进一步。将质量管控信息集合作为输入信息，输入质量管控方案构建模型，获得多个初始质量管控方案。其中，所述历史质量管控信息数据库包括多个历史质量管控信息，可由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统通过历史数据查询的方式获得。所述预设数据比例划分规则由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统自适应设定。示例性地，所述历史质量管控信息数据库包括1000个历史质量管控信息。所述预设数据比例划分规则为7：3。则按照预设数据比例划分规则进行数据划分后，获得的数据训练集合包括700个历史质量管控信息，获得的数据测试集合包括300个历史质量管控信息。所述质量管控方案构建模型具有根据输入的质量管控信息集合进行智能化质量管控方案制定等功能。所述多个初始质量管控方案包括对质量管控目标进行质量管控的多个方法、步骤等数据信息。达到了通过质量管控方案构建模型，确定较为合理的多个初始质量管控方案，为后续获得质量管控方案夯实基础的技术效果。
52.步骤s600：根据质量管控需求对所述多个初始质量管控方案进行筛选，获得质量管控方案；
53.进一步的，本技术步骤s600还包括：
54.步骤s610：获得质量管控需求；
55.步骤s620：通过对所述质量管控需求与所述多个初始质量管控方案进行适配度评估，获得多个适配度评估值，其中，所述多个适配度评估值与所述多个初始质量管控方案具有映射关系；
56.步骤s630：通过对所述多个适配度评估值进行排序，获得适配度评估排序结果；
57.步骤s640：根据所述适配度评估排序结果，选择最大适配度评估值；
58.步骤s650：根据所述最大适配度评估值遍历所述多个初始质量管控方案进行匹配，获得所述质量管控方案。
59.具体而言，将质量管控需求与多个初始质量管控方案进行适配度评估，确定多个适配度评估值，并对其排序，获得适配度评估排序结果。进一步，从适配度评估排序结果中，
获得最大适配度评估值，并根据其遍历多个初始质量管控方案进行匹配，获得质量管控方案。其中，所述质量管控需求由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统根据质量管控目标的质量管控需要自适应设置确定。所述多个适配度评估值是用于表征质量管控需求、多个初始质量管控方案之间的适配度高低的参数信息。且，所述多个适配度评估值与所述多个初始质量管控方案具有一一对应关系。所述适配度评估排序结果是按照适配度评估值由大到小，或适配度评估值由小到大的顺序将多个适配度评估值进行排序后，获得多个适配度评估值、以及多个适配度评估值的顺序信息。所述最大适配度评估值为适配度评估排序结果中，最大的适配度评估值。所述质量管控方案为多个初始质量管控方案中，最大适配度评估值对应的初始质量管控方案。达到了通过质量管控需求对多个初始质量管控方案进行筛选，获得适配度较高、准确性较强的质量管控方案，进而提高质量管控的精确度的技术效果。
60.步骤s700：根据预警指令和所述质量管控方案对所述质量管控目标进行质量管控。
61.进一步的，本技术步骤s700还包括：
62.步骤s710：对所述质量管控方案进行等级评定，获得质量管控等级；
63.步骤s720：获得预设质量管控等级；
64.步骤s730：判断所述质量管控等级是否满足所述预设质量管控等级；
65.步骤s740：当所述质量管控等级满足所述预设质量管控等级时，获得所述预警指令。
66.具体而言，由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统自动对已获得的质量管控方案进行等级评定，获得质量管控等级。进一步，对质量管控等级是否满足预设质量管控等级进行判断，如果质量管控等级满足预设质量管控等级，获得预警指令，并结合质量管控方案对质量管控目标进行质量管控。其中，所述质量管控等级可用于表征质量管控方案的复杂程度、质量管控风险。示例性地，质量管控方案的复杂程度越高、质量管控风险越高，该质量管控方案具有较高的质量管控等级。所述预设质量管控等级由所述一种基于虚拟现实的质量管控系统自定义设置确定。所述预警指令是用于表征质量管控等级满足预设质量管控等级的指令信息。达到了根据预警指令和质量管控方案对质量管控目标进行质量管控，提高质量管控的准确性的技术效果。
67.综上所述，本技术所提供的一种基于虚拟现实的质量管控方法具有如下技术效果：
68.通过采集质量管控目标的基础信息，获得质量管控目标信息集合；基于虚拟现实技术对仿真建模参数集合进行仿真建模，获得质量管控目标的仿真模型；通过所述仿真测试平台对质量管控目标的仿真模型进行仿真运行，获得仿真质量特征集合，结合综合质量管控参数，确定质量管控信息集合；将所述质量管控信息集合输入质量管控方案构建模型，获得多个初始质量管控方案；根据质量管控需求对所述多个初始质量管控方案进行筛选，获得质量管控方案，结合预警指令对所述质量管控目标进行质量管控。达到了提高质量管控的精确度，提升质量管控的效果，提高质量管控的可靠性、合理性；同时，推动质量管控的智能化进程，为质量管控的进一步发展奠定基础的技术效果。
69.实施例二
70.基于与前述实施例中一种基于虚拟现实的质量管控方法，同样发明构思，本发明还提供了一种基于虚拟现实的质量管控系统，请参阅附图4，所述系统包括：
71.信息采集模块11，所述信息采集模块11用于采集质量管控目标的基础信息，获得质量管控目标信息集合；
72.仿真模块12，所述仿真模块12用于基于虚拟现实技术对仿真建模参数集合进行仿真建模，获得质量管控目标的仿真模型；
73.仿真运行模块13，所述仿真运行模块13用于基于所述仿真测试平台对质量管控目标的仿真模型进行仿真运行，获得仿真质量特征集合；
74.质量管控信息确定模块14，所述质量管控信息确定模块14用于根据综合质量管控参数和所述仿真质量特征集合，获得质量管控信息集合；
75.方案构建模块15，所述方案构建模块15用于将所述质量管控信息集合输入质量管控方案构建模型，获得多个初始质量管控方案；
76.筛选模块16，所述筛选模块16用于根据质量管控需求对所述多个初始质量管控方案进行筛选，获得质量管控方案；
77.质量管控模块17，所述质量管控模块17用于根据预警指令和所述质量管控方案对所述质量管控目标进行质量管控。
78.进一步的，所述系统还包括：
79.仿真建模相关性分析模块，所述仿真建模相关性分析模块用于根据所述质量管控目标信息集合进行仿真建模相关性分析，获得仿真建模相关因子集合；
80.聚类分析模块，所述聚类分析模块用于根据所述仿真建模相关因子集合对所述质量管控目标信息集合进行聚类分析，获得聚类分析结果集合；
81.标准查询模块，所述标准查询模块用于通过数据查询获得仿真建模标准；
82.调整模块，所述调整模块用于根据所述仿真建模标准调整聚类分析结果集合后，获得所述仿真建模参数集合。
83.进一步的，所述系统还包括：
84.预设仿真运行时间段确定模块，所述预设仿真运行时间段确定模块用于获得预设仿真运行时间段集合，其中，所述预设仿真运行时间段集合包括多个预设仿真运行时间段；
85.仿真运行结果数据确定模块，所述仿真运行结果数据确定模块用于根据所述预设仿真运行时间段集合，利用所述仿真测试平台对质量管控目标的仿真模型进行仿真运行，获得多个仿真运行结果数据；
86.特征确定模块，所述特征确定模块用于获得预设质量信息特征；
87.特征提取模块，所述特征提取模块用于根据所述预设质量信息特征对所述多个仿真运行结果数据进行特征提取，获得所述仿真质量特征集合。
88.进一步的，所述系统还包括：
89.历史时间节点确定模块，所述历史时间节点确定模块用于获得多个历史时间节点；
90.历史质量管控参数查询模块，所述历史质量管控参数查询模块用于根据所述多个历史时间节点对所述质量管控目标进行历史质量管控参数查询，获得多个历史质量管控参数；
91.质量影响分析模块，所述质量影响分析模块用于通过对所述多个历史质量管控参数进行质量影响分析，获得多个历史质量影响因子；
92.权重分配模块，所述权重分配模块用于根据所述多个历史质量影响因子对所述多个历史质量管控参数进行权重分配，获得所述综合质量管控参数；
93.质量管控信息集合确定模块，所述质量管控信息集合确定模块用于将所述综合质量管控参数添加至所述仿真质量特征集合，获得所述质量管控信息集合。
94.进一步的，所述系统还包括：
95.历史质量管控信息确定模块，所述历史质量管控信息确定模块用于获得历史质量管控信息数据库；
96.规则确定模块，所述规则确定模块用于获得预设数据比例划分规则；
97.数据划分模块，所述数据划分模块用于根据所述预设数据比例划分规则对所述历史质量管控信息数据库进行数据划分，获得数据训练集合和数据测试集合；
98.数据训练模块，所述数据训练模块用于通过对所述数据训练集合进行数据训练，获得所述质量管控方案构建模型；
99.迭代优化模块，所述迭代优化模块用于将所述数据测试集合输入所述质量管控方案构建模型，对所述质量管控方案构建模型进行迭代优化。
100.进一步的，所述系统还包括：
101.质量管控需求确定模块，所述质量管控需求确定模块用于获得质量管控需求；
102.适配度评估模块，所述适配度评估模块用于通过对所述质量管控需求与所述多个初始质量管控方案进行适配度评估，获得多个适配度评估值，其中，所述多个适配度评估值与所述多个初始质量管控方案具有映射关系；
103.排序模块，所述排序模块用于通过对所述多个适配度评估值进行排序，获得适配度评估排序结果；
104.最大适配度评估值确定模块，所述最大适配度评估值确定模块用于根据所述适配度评估排序结果，选择最大适配度评估值；
105.质量管控方案确定模块，所述质量管控方案确定模块用于根据所述最大适配度评估值遍历所述多个初始质量管控方案进行匹配，获得所述质量管控方案。
106.进一步的，所述系统还包括：
107.等级评定模块，所述等级评定模块用于对所述质量管控方案进行等级评定，获得质量管控等级；
108.预设质量管控等级确定模块，所述预设质量管控等级确定模块用于获得预设质量管控等级；
109.等级判断模块，所述等级判断模块用于判断所述质量管控等级是否满足所述预设质量管控等级；
110.预警指令确定模块，所述预警指令确定模块用于当所述质量管控等级满足所述预设质量管控等级时，获得所述预警指令。
111.本技术提供了一种基于虚拟现实的质量管控方法，其中，所述方法应用于一种基于虚拟现实的质量管控系统，所述方法包括：通过采集质量管控目标的基础信息，获得质量管控目标信息集合；基于虚拟现实技术对仿真建模参数集合进行仿真建模，获得质量管控
目标的仿真模型；通过所述仿真测试平台对质量管控目标的仿真模型进行仿真运行，获得仿真质量特征集合，结合综合质量管控参数，确定质量管控信息集合；将所述质量管控信息集合输入质量管控方案构建模型，获得多个初始质量管控方案；根据质量管控需求对所述多个初始质量管控方案进行筛选，获得质量管控方案，结合预警指令对所述质量管控目标进行质量管控。解决了现有技术中针对质量管控的精确度不高，进而造成质量管控效果不佳的技术问题。达到了提高质量管控的精确度，提升质量管控的效果，提高质量管控的可靠性、合理性；同时，推动质量管控的智能化进程，为质量管控的进一步发展奠定基础的技术效果。
112.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
113.本说明书和附图仅仅是本技术的示例性说明，如果本发明的修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。