用于针对视觉任务评估视觉设备的性能的装置和方法与流程

1.本发明涉及用于评估视觉设备的性能以便该视觉设备的配戴者执行至少一个视觉任务的装置和方法。


背景技术：

2.当配戴者配戴比如眼科镜片或太阳镜片等视觉设备以执行给定的视觉任务时，可以以如下几种方式评估视觉设备的性能：例如，可能请求配戴者在执行视觉任务之后填写问卷；或者可以从速度、准确性、可重复性、稳定性等方面来评估配戴者对于视觉任务的表现；或者配戴者可以配备有脑电图仪来记录大脑活动；或者配戴者可以配备有眼睛跟踪装置来记录注视方向；或者配戴者可以配备有运动跟踪装置来记录身体姿势。
3.文件wo
‑
a
‑
2017/157760描述了一种用于确定适于配戴者的眼科镜片的方法，即基于运动参数具有被认为令人满意的性能的眼科镜片，例如，使光流修改最小化的眼科镜片。运动参数可以是配戴者身体的任何部位(例如头部或眼睛)的轨迹、速度、方向和/或移动。运动参数通过使用传感器来测量。
4.事实上，人体运动的建模非常复杂，从而通常更喜欢导入从身体运动捕捉中获得的数据。这种导入的数据被用于例如视频游戏和电影特效中，以便再现人类的真实移动。
5.例如从文件wo
‑
a
‑
2015/124574中还已知获得配戴者的头部或眼睛的位置，以便确定改进的眼科镜片设计。
6.然而，关于配戴者正在使用视觉设备进行给定视觉任务的方式，例如关于配戴者实际正在使用的注视方向和物体接近度，上述现有技术途径不可能获得关于与配戴者相关的所关注参数的准确且客观的信息。
7.这种所关注参数的示例包括配戴者在执行视觉任务期间的视敏度或视敏度损失、配戴者经历的畸变、配戴者的注视努力、姿势努力、调节水平、光流、聚散状态(vergence state)等。
8.目前，这种信息不可靠也不准确，因为它通常是主观的，由于它主要是通过配戴者对问卷的主观回答获得的。而且，这种主观信息使数据解释变得复杂。配戴者之间的比较也很困难，因为他们是有主观性偏见的。此外，主观数据的可重复性或再现性通常低于客观数据。
9.而且，通过给配戴者配备脑电图仪来记录大脑活动来比较各种视觉设备的性能也存在困难：必须针对每个视觉设备重复给定的实验，并且如果配戴者不以与各种视觉设备同样的方式执行视觉任务，则比较可能是困难的。评估各种视觉设备的顺序也可能影响比较的结果，因为被评估的给定视觉设备的镜片可能对配戴者的通过接下来评估的视觉设备的镜片的视力产生影响。
10.因此，目前没有令人满意的解决方案来通过获得关于所关注的预定参数的客观信息以客观方式评估视觉设备的性能，以便视觉设备的配戴者执行给定的视觉任务。


技术实现要素：

11.本发明的目的是克服现有技术的上述缺点。
12.为此，本发明提供了一种用于针对至少一个视觉任务评估目标视觉设备的性能的装置，其中，所述装置包括：
13.至少一个输入端，所述至少一个输入端适于：
14.获得数据，所述数据代表作为时间的函数的、与在场景中执行所述至少一个视觉任务的初始视觉设备的初始配戴者相关联的至少一个参数的测量值；
15.获得所述至少一个视觉任务在其中执行的所述场景的模型；
16.获得目标配戴者的模型；
17.至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置用于：
18.通过使用所述场景的模型和所述目标配戴者的模型，并且通过将作为时间的函数的所述代表性数据应用到在所述场景的模型中执行所述视觉任务时具有所述目标视觉设备的所述目标配戴者的模型，借助所述目标视觉设备虚拟地执行所述至少一个视觉任务；
19.基于所述虚拟执行来确定至少一个所关注参数；
20.提供所述至少一个所关注参数，以通过评估作为所述至少一个所关注参数的函数的所述目标视觉设备的性能来确定所述目标视觉设备适合所述目标配戴者的程度。
21.因此，获得了关于所关注参数的客观信息，并且然后可以将其可能与主观评估相关，以便更好地理解配戴者的体验并对其更好地建模。
22.这使得可以为目标配戴者确定最合适的视觉设备来执行所考虑的(多个)视觉任务，例如通过对几种视觉设备在对所考虑的(多个)所关注参数的影响方面进行比较。
23.本发明还提供了一种用于针对至少一个视觉任务评估目标视觉设备的性能的方法，其中，所述方法包括：
24.获得数据，所述数据代表作为时间的函数的、与在场景中执行所述至少一个视觉任务的初始视觉设备的初始配戴者相关联的至少一个参数的测量值；
25.获得所述至少一个视觉任务在其中执行的所述场景的模型；
26.获得目标配戴者的模型；
27.通过使用所述场景的模型和所述目标配戴者的模型，并且通过将作为时间的函数的所述代表性数据应用到在所述场景的模型中执行所述视觉任务时具有所述目标视觉设备的所述目标配戴者的模型，由至少一个处理器借助所述目标视觉设备虚拟地执行所述至少一个视觉任务；
28.由至少一个处理器基于所述虚拟执行来确定至少一个所关注参数；
29.提供所述至少一个所关注参数，以通过评估作为所述至少一个所关注参数的函数的所述目标视觉设备的性能来确定所述目标视觉设备适合所述目标配戴者的程度。
30.在特定模式中，该评估方法通过根据本披露的在其任一实施例中的评估设备执行。
31.本发明进一步提供了一种用于针对至少一个视觉任务评估目标视觉设备的性能的计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括一个或多个指令序列，所述一个或多个指令序列是处理器可访问的并且当被所述处理器执行时使所述处理器：
32.获得数据，所述数据代表作为时间的函数的、与在场景中执行所述至少一个视觉
任务的初始视觉设备的初始配戴者相关联的至少一个参数的测量值；
33.获得所述至少一个视觉任务在其中执行的所述场景的模型；
34.获得目标配戴者的模型；
35.通过使用所述场景的模型和所述目标配戴者的模型，并且通过将作为时间的函数的所述代表性数据应用到在所述场景的模型中执行所述视觉任务时具有所述目标视觉设备的所述目标配戴者的模型，借助所述目标视觉设备虚拟地执行所述至少一个视觉任务；
36.基于所述虚拟执行来确定至少一个所关注参数；
37.提供所述至少一个所关注参数，以通过评估作为所述至少一个所关注参数的函数的所述目标视觉设备的性能来确定所述目标视觉设备适合所述目标配戴者的程度。
38.有利地，该计算机程序产品被配置用于以其任何执行方式执行根据本披露的方法。
39.由于方法和计算机程序产品的优点与装置的优点相似，在此不再赘述。
附图说明
40.为了更全面理解本文提供的说明和其优点，现在结合附图和详细描述参照以下简要说明，其中相同的附图标记表示相同的部分。
41.图1是在特定实施例中根据本发明的装置的示意图。
42.图2是在特定实施例中通过根据本发明的装置将畸变确定为所关注参数的示例的示意图。
43.图3是在由第一视觉设备的配戴者执行的爬楼梯视觉任务期间通过根据本发明的特定实施例的装置确定凝视点和畸变的第一示例的示意图。
44.图4是在由第二视觉设备的配戴者执行的爬楼梯视觉任务期间通过根据本发明的特定实施例的装置确定凝视点和畸变的第二示例的示意图。
45.图5是示出在特定实施例中根据本发明的方法的步骤的流程图。
具体实施方式
46.在下面的描述中，附图不一定是按比例绘制的，并且出于清楚和简洁的目的或出于信息目的，某些特征可以以概括或示意性形式示出。此外，尽管在下文详细讨论了制造和使用各种实施例，但应理解如本文所述提供了可以在多种环境下实施的许多发明构思。本文讨论的实施例仅仅是代表性的而不限制本发明的范围。对于本领域技术人员来说还显而易见的是，相对于方法限定的所有技术特征可以单独或组合地转置到装置，反之，相对于装置的所有技术特征可以单独或组合地转置到方法。
47.术语“包括”(及其任何语法变化形式，如“包括(comprises)”和“包括(comprising)”)、“具有”(及其任何语法变化形式，如“具有(has)”和“具有(having)”)、“包含”(及其任何语法变化形式，如“包含(contains)”和“包含(containing)”)、以及“包括”(及其任何语法变化形式，如“包括(includes)”和“包括(including)”)都是开放式连系动词。它们用于指明其所述特征、整数、步骤或组分或群组的存在，但不排除其一种或多种其他特征、整数、步骤或组分或群组的存在或加入。因此，“包含”、“具有”、“含有”或“包括”一个或多个步骤或要素的方法或方法中的步骤具备那一个或多个步骤或要素，但不限于仅具
备那一个或多个步骤或要素。
48.如图1所示，在特定实施例中，用于评估目标视觉设备的性能以便该视觉设备的目标配戴者执行至少一个视觉任务的装置10包括一个或多个输入端12，该一个或多个输入端适于获得数据d(t)，该数据代表作为时间的函数的、在场景中执行视觉任务的初始视觉设备的初始配戴者的至少一个参数的测量值。
49.例如，(多个)视觉任务可以是步行和爬楼梯。
50.该一个或多个输入12还适于获得视觉任务在其中执行的场景的模型ms和目标配戴者的模型mw。
51.初始视觉设备和目标视觉设备中的每一个可以是眼科镜片或一对眼科镜片，可能是有源镜片，或太阳镜片或一对太阳镜片，或眼科太阳镜片或一对眼科太阳镜片。它可以是眼镜或隐形眼镜或人工晶状体的形式。例如，它可以是一对渐变镜片。
52.初始配戴者和目标配戴者可以是代表预定用户组或被认为是普通用户的真实的人或虚拟人。表述“目标配戴者”是指人或虚拟人正在配戴其性能要进行评估的目标视觉设备。
53.初始和/或目标配戴者可以选自多个初始配戴者的数据库，其中配戴者根据特定特征(比如年龄、性别、种族、活动、屈光度、尺寸、用手习惯等)或根据行为参数(比如头部/眼睛协调等)被组织成集群。
54.类似地，目标视觉设备的特征可以在真实存在的设备中选择，也可以根据需要被构建为虚拟视觉设备。
55.装置10可以包括用户接口，使得装置10的用户可以例如借助于键盘和/或鼠标和/或触摸屏输入数据，比如例如初始和/或目标配戴者所属的集群、以及可能对目标配戴者的模型mw有影响的任何其他信息。
56.初始配戴者和目标配戴者可以彼此相同。
57.目标配戴者可以被建模为一组能够相对于彼此移动的刚性身体部位/部段。
58.目标配戴者的模型mw可以例如包括头部、可相对于头部移动的至少一只眼睛、以及目标视觉设备的与位于其前方的眼睛协作的至少一个眼科和/或太阳镜片。
59.眼睛运动可以例如由描述眼睛注视方向的两个角度来定义：降低角和方位角。可选地，眼睛的扭转可以用眼睛跟踪装置通过虹膜纹理的旋转来测量，并且可以例如根据利斯廷氏定律(listing’s law)来确定。
60.对于利斯廷氏定律的详细信息，可以参考例如巴特沃思(butterworths)1983年出版的ciuffreda k.、schor c.的“basic and clinical aspects of binocular vergence movements[双眼聚散运动的基本方面和临床方面]”中第544
‑
564页的“k.n.kinematics of normal and strabismic eyes[k.n.正常和斜视眼睛的运动学]”。
[0061]
镜片可以由其几何形状(即形状)、和其材料或折射率、涂层、透射性、后面上的反射、位置等来限定。
[0062]
可以假设镜片相对于头部位置在视觉任务的持续时间内是固定的。
[0063]
可选地，目标配戴者的模型mw可以进一步包括模型化躯干或身躯，头部可相对于躯干移动。
[0064]
可选地，目标配戴者的模型mw可以进一步包括与目标配戴者相关的其他参数，比
direction[基于头部方向的基于显著性的注视预测]”，《视觉研究(vision research)》，第117卷，2015年12月，第59
‑
66页，爱思唯尔(elsevier)。
[0081]
作为另一个示例，如果记录了脚部位置，则凝视点位置可以被推断为脚部位置，预计一步或两步或1.5s。
[0082]
作为另一个示例，如果视觉任务包括爬楼梯，则头部运动也可以被用于定位凝视点：当头部向上时，凝视点被设定在楼梯顶部或附近的所关注点处。当头部向下转动时，凝视点可以同时被设定在脚部的未来位置，提前或预计1.5s。
[0083]
可选地，代表性数据d(t)还可以涉及作为时间的函数的初始配戴者的躯干相对于预定参考系的位置。可以获得其他代表性数据d(t)。
[0084]
因此，在特定实施例中，在虚拟地执行视觉任务时，处理器14被配置用于将作为时间的函数的初始配戴者的上述至少一只眼睛注视方向、上述头部位置和上述躯干位置中的至少一个应用到目标配戴者的模型mw。
[0085]
在代表性数据d(t)源自对初始配戴者的直接测量(例如注视方向和/或初始配戴者运动的测量)的实施例中，为了获得这种测量，初始配戴者可以例如配备有用于视觉任务期间的注视跟踪装置和/或运动跟踪装置。
[0086]
根据本披露，处理器14还被配置用于基于虚拟执行来确定至少一个所关注参数i，并且提供该至少一个所关注参数i，以确定目标视觉设备适合目标配戴者的程度。
[0087]
例如，从(多个)凝视点和/或虚拟环境的任何点并穿过(多个)镜片、眼睛(双眼)转动中心或(多个)瞳孔中心来执行光线跟踪。然后，可以计算比如表观物体位置等光学数据。归功于模型，那些数据被使用并转化为视敏度下降和/或努力。
[0088]
所关注参数i可以与视敏度或调节有关。作为非限制性示例，所关注参数可以是目标配戴者的左眼和/或右眼的单眼视敏度、目标配戴者的左眼和/或右眼的单眼视敏度损失、双眼视敏度、双眼视敏度损失、调节水平、光流、畸变、聚散状态、姿势努力、姿势适应、疲劳应变和/或运动成本。
[0089]
目标视觉设备适合目标配戴者的程度通过评估作为至少一个所关注参数i的函数的目标视觉设备的性能p来确定。
[0090]
作为非限制性示例，性能可以直接是在整个视觉任务上所关注参数的平均值，对于所关注参数可以限定比如“好”、“差”等阈值，或者性能可以是不同所关注参数和/或不同视觉任务的平均得分。
[0091]
所述所关注参数是随时间变化的非零参数。因此，眼科处方不可能是所关注参数。
[0092]
初始视觉设备是代表性数据所基于的设备。目标视觉设备是在虚拟执行步骤中用于获得所关注参数的设备。
[0093]
作为另一个示例，为了比较两个视觉设备，可以比较两个视觉设备的所关注参数的值。因此，最好的视觉设备可以是提供更高视敏度或更低视敏度损失的视觉设备，或者产生较少畸变的视觉设备，或者产生较少光流变形的视觉设备
……
[0094]
场景的模型ms可以包括至少一个物体，该至少一个物体是由至少一个几何参数和场景中物体的位置限定的。场景可以由三维环境中的三维物体构成。
[0095]
模型ms中可以包括场景的其他特征，包括颜色、纹理、对比度、光源等。
[0096]
物体的形状可以包括几何形式，比如点、线、矩形、球体、平行六面体、三角形网格
和/或四边形网格。可以相对于预定参考系来限定场景中物体的位置。
[0097]
例如，可以通过使用旋转矩阵r和平移矩阵t来描述物体相对于场景的主参考系的位置。例如，旋转矩阵r是3
×
3矩阵，并且平移矩阵t是一个3
×
1向量。
[0098]
给定点在物体的参考系中的坐标由三元组po给出，并且该点在主参考系中的坐标由三元组pm给出。从主参考系到物体的参考系的变换由(r，t)给出，使得po＝r
×
pm t。
[0099]
因此，每个物体都可以由其几何形状和变换(r，t)来限定。
[0100]
视觉任务可以包括一系列凝视点，即要在场景中观看的点。可选地，观看每个点的时刻可以被包括在视觉任务中。
[0101]
因此，处理器14可以被配置用于确定在执行视觉任务期间的各个时刻初始配戴者的至少一只眼睛的凝视点的位置。
[0102]
为此，处理器14可以例如执行以下操作：
[0103]
1)计算右眼的眼睛转动中心(cre)的位置；
[0104]
2)计算右镜片的位置；
[0105]
3)在右眼的注视方向上，通过右镜片执行源自右眼cre的光线跟踪，以获得出射光线；
[0106]
4)计算在出射光线与场景的所有物体之间的交点(或最近距离)。然后，沿出射光线的方向其交点最靠近镜片的物体给出右眼的凝视点；
[0107]
5)针对左眼重复步骤1到4；
[0108]
6)可选地，确定针对左眼和右眼获得的凝视点的平均值。
[0109]
作为变体，可以由装置10的输入端12获得数据d(t)，该数据代表作为时间的函数的、在执行视觉任务期间的各个时刻初始配戴者的至少一只眼睛正观看的点的位置的测量值。基于这种作为时间的函数的代表性数据d(t)，可以进行插值以便在执行视觉任务期间的任何时刻获得所观看的点的位置。
[0110]
在代表性数据d(t)源自对初始配戴者的直接测量的实施例中，可以通过在视觉任务期间向配戴者提供头戴式装置来获得这种测量。头戴式装置可以在头部的预定参考系中和在初始配戴者的注视方向上提供场景的三维扫描。头戴式装置可以包括框架、被附接到该框架的三维相机、以及眼睛跟踪仪。因此，可以获得物点在头部参考系中的位置和头部参考系中的注视方向，并且根据这些信息，可以通过如下参考图2详述的光线跟踪来计算凝视点在头部参考系中的位置，并且然后可以确定(多个)所关注参数i。
[0111]
处理器14可以被配置用于例如通过模拟来根据所观看的点确定(多个)所关注参数i。
[0112]
例如，作为所关注参数i，可以通过使用比如文献wo
‑
a
‑
2017/064065中描述的视敏度模型来确定左眼和右眼的单眼视敏度损失；或者，可以通过使用计算出的左眼和右眼的单眼视敏度损失(acu_loss_left，acu_loss_right)和双眼求和函数(acu_loss_bino)来确定双眼视敏度损失，例如acu_loss_bino＝(acu_loss_left
b
acu_loss_right
b
)
(1/b)
，其中b＝7.3。
[0113]
如图2所示，其中左眼科镜片20和右眼科镜片22分别定位在左眼和右眼的前方，不一定需要确定凝视点的所关注参数i的另一个示例是畸变。
[0114]
在这种实施例中，处理器14可以被配置用于根据与相应的左眼注视方向和右眼注
视方向相对应的左光线与右光线之间的交点来确定畸变。
[0115]
即，可以如下根据立体畸变指数确定畸变：
[0116]
1)考虑物点o；
[0117]
2)从左眼的瞳孔的中心pupilcenter_left到o执行光线跟踪。从pupilcenter_left出射的光线为ray_left；
[0118]
3)从右眼的瞳孔的中心pupilcenter_right到o执行光线跟踪。从pupilcenter_right出射的光线为ray_right；
[0119]
4)计算作为ray_left与ray_right的交点的位置q，或者，如果不存在交点，则计算作为ray_left与ray_right两条线之间的最近点的位置q；
[0120]
5)q是根据所谓的“立体指数”感知到的o位置。
[0121]
下面描述了所关注参数i是畸变的两个示例，其中需要评估作为在爬楼梯视觉任务期间由给定视觉设备产生的畸变的函数的这些视觉设备的性能p。
[0122]
示例1
[0123]
考虑第一视觉设备。如图3所示，定义了实验，其中配戴第一视觉设备的配戴者正在执行爬楼梯视觉任务。图3示出了已建模的配戴者的头部30、眼睛32和躯干34。
[0124]
在视觉任务期间，记录配戴者的注视方向、头部位置和躯干位置。
[0125]
然后可以计算作为时间的函数的凝视点36，如上所述。
[0126]
使用畸变模型，作为时间函数的楼梯的感知位置38可以被计算出并且在图3中示出。
[0127]
示例2
[0128]
考虑不同于第一视觉设备的第二视觉设备。如图4所示，定义了与示例1中相同的实验，其中配戴第二视觉设备的配戴者正在执行相同的爬楼梯视觉任务。图4也示出了已建模的配戴者的头部30、眼睛32和躯干34。使用与示例1相同的实验数据。
[0129]
目标配戴者对视觉任务的虚拟执行可以使用所记录的头部位置、所记录的躯干位置、所计算出的凝视点46和第二视觉设备的参数来建模。
[0130]
类似于第一视觉设备，第二视觉设备可以通过镜片的几何形状和位置、材料、涂层或透射性来建模。第二视觉设备可以具有例如不同的设计(镜片上的焦度和散光分布)，或者可以修改处方，或者定位和/或涂层和/或透射性可以是不同的。
[0131]
可以计算配戴者通过第二视觉设备观看所计算的凝视点46的注视方向。
[0132]
例如，可以假设头部位置和凝视点与第一视觉设备相同。可以通过从眼睛的转动中心通过第二视觉设备到凝视点的光线跟踪来获得第二视觉设备的注视方向。
[0133]
然后可以计算所关注参数i，比如通过第二视觉设备的楼梯的畸变，如图4中由作为时间的函数的楼梯的感知位置48所示。
[0134]
通过比较图3和图4中楼梯的感知位置38和48，可以看出用第二视觉设备时的畸变小于用第一视觉设备时的畸变。
[0135]
在目标视觉设备不同于初始视觉设备(比如在示例1和示例2中)或者目标配戴者不同于初始配戴者的特定实施例中，处理器14可以进一步被配置用于至少根据所观看的点确定目标视觉设备的目标配戴者的头部位置，并且在借助目标视觉设备虚拟执行视觉任务时，处理器14被配置用于使用所确定的目标视觉设备的目标配戴者的头部位置而不是初始
视觉设备的初始配戴者的头部位置。
[0136]
在该实施例中，处理器14可以被配置用于根据初始视觉设备的初始配戴者的视敏度确定目标配戴者的头部位置。
[0137]
在该实施例中，针对给定视觉任务，目标视觉设备的性能p可以作为用目标视觉设备时所关注参数i的函数进行评估。例如，可以按如下方式确定所关注参数i：
[0138]
1)计算如前所述的每个时刻的凝视点；可以假设当使用目标视觉设备时和当使用初始视觉设备时凝视点是相似的；
[0139]
2)确定如前所述的观看凝视点的视敏度；可以假设当使用目标视觉设备时和当使用初始视觉设备时视敏度是相似的；
[0140]
3)使用目标视觉设备、以所确定的视敏度来计算用于观看每个所计算出的凝视点的头部姿势，例如作为视敏度相对于所确定的视敏度的精确偏差的函数，对应于多个可能的头部姿势；
[0141]
4)确定用目标视觉设备时的所关注参数i。
[0142]
图5的流程图示出了根据本发明的用于针对至少一个视觉任务评估视觉设备的性能的方法的步骤。
[0143]
第一步骤50包括获得数据d(t)，该数据表示作为时间的函数的、与在场景中执行至少一个视觉任务的初始视觉设备的初始配戴者相关联的至少一个参数的测量值，例如如上文关于根据本披露的装置所描述的。
[0144]
可以在步骤50之前、或与步骤50同时、或在步骤50之后执行的另一个步骤52包括获得该至少一个视觉任务在其中执行的场景的模型ms和目标配戴者的模型mw，例如如上关于根据本披露的装置所描述的。
[0145]
接下来的步骤54包括通过使用场景的模型ms和配戴者的模型mw，并且通过将作为时间的函数的代表性数据d(t)应用到在场景的模型ms中执行(多个)视觉任务时具有目标视觉设备的目标配戴者的模型mw，例如如上关于根据本披露的装置所描述的。
[0146]
然后，步骤56包括基于虚拟执行来确定至少一个所关注参数i，例如如上关于根据本披露的装置所描述的。
[0147]
最后的步骤58包括提供该至少一个所关注参数i，以便确定目标视觉设备适合目标配戴者的程度。这种确定是通过评估作为至少一个所关注参数i的函数的目标视觉设备的性能来进行的，例如如上关于根据本披露的装置所描述的。
[0148]
在特定实施例中，根据本发明的方法是计算机实现的。即，计算机程序产品包括一个或多个指令序列，该一个或多个指令序列是处理器可访问的并且当由处理器执行时使处理器执行如上所述的用于针对至少一个视觉任务评估目标视觉设备的性能的方法的步骤。
[0149]
场景的相应模型ms和目标配戴者的mw可以例如远程建立在云中，或本地建立在计算机中。
[0150]
(多个)指令序列可以存储在一个或多个计算机可读存储介质(包括云中预定位置)中。
[0151]
尽管本文已经详细描述了代表性的方法和装置，但是本领域技术人员将认识到，在不脱离由所附权利要求描述和限定的范围的情况下，可以进行各种替换和修改。