抽样方法、装置及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及产品生产技术领域，更具体地说，尤其涉及一种抽样方法、装置及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.产品的生产必定会存在质量异常的产品。厂家为了检查出质量异常的产品的原因，经常会对生产的产品进行抽样检查。现有的抽样方法包括了两种抽样方法，时间抽样法和等比例抽样法。时间抽样法为对生产产品间隔相同的时间进行抽样，等比例抽样法是为对每间隔相同数量的产品间隔抽取一次。但是时间抽样法和等比例抽样法都存在难以抽到质量异常产品，厂家采用这种抽样方法往往很难查找出产品质量异常的原因，导致成品率较低。


技术实现要素：

3.本发明主要解决的技术问题是现有抽样方法难以抽取到质量异常的产品，导致产品成品率较低的技术问题。
4.为解决上述技术问题，本发明提供了一种抽样方法，应用于产品制造，包括：检测设备依次实时获取同一工序生产的各个产品的生产数据；判断各个产品的生产数据是否在对应的预设数据范围内；若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，确定工序出现节拍异常，并对设定范围内产品进行抽样，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因。
5.进一步地，其中，生产数据包括产品生产时间数据、产品尺寸数据和产品重量数据以及设定时间段内产品的生产量中的至少一种。
6.进一步地，若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，确定工序出现节拍异常，并对设定范围内产品进行抽样，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因的步骤包括:判断当前产品制造条件是否出现预设异常事件；如果未出现预设异常事件，执行对设定范围内产品进行抽样，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因。
7.进一步地，若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，确定工序出现节拍异常，并对设定范围内产品进行抽样，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因的步骤包括；若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，对设定时间段内的产品或者设定数量的产品进行抽样，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因。
8.进一步地，判断各个产品的生产数据是否在对应的预设数据范围内的步骤包括：判断各个生产数据是否大于预设数据范围的最大阈值或者小于预设范围的最小阈值；如果存在生产数据大于预设数据范围的最大阈值或者小于预设范围的最小阈值，确定生产数据不在对应的预设数据范围内。
9.进一步地，若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，确定工序出现节拍异常，并对设定范围内产品进行抽样，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因的步
骤还包括：如果存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，工序节拍异常计数加1；判断工序节拍异常的次数是否达到设定次数；如果达到设定次数，发出提醒停止工序的消息或者暂停工序。
10.进一步地，预设数据范围通过检测设备依次实时获取同一工序生产的各个产品的生产数据，并使用大数据拟合形成预设数据范围。
11.进一步地，若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，对设定时间段内的产品或者设定数量的产品进行抽样，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因的步骤具体包括：若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，以生产数据不在其对应的预设数据范围内的产品为中心点，抽出以中心点为时间中心一定时间段内的所有产品作为抽样产品，检测出抽样产品中的质量异常产品或/和产生异常原因，或者若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，以生产数据不在其对应预设数据范围内的产品为中心点，抽出以中心点为样品中心一定数量范围内的所有产品作为抽样产品，检测出抽样产品的质量异常产品或/和产生异常原因。
12.还提供了一种抽样装置，包括：数据采集模块，数据采集装置用于依次实时获取同一工序生产的各个产品的生产数据；处理模块，处理模块和数据采集模块连接，处理模块用于判断各个产品的生产数据是否在对应的预设数据范围内；抽检模块，抽检模块和处理模块连接，抽检模块用于若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，确定工序出现节拍异常，并对设定范围内产品进行抽样，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因。
13.还提供了一种抽样装置，包括：相互耦接的处理器和存储器；存储器用于存储实现抽样方法的程序指令，处理器用于执行存储器存储的程序指令。
14.还提供了一种计算机可读存储介质，存储有程序文件，程序文件能够被执行以实现抽样方法。
15.本发明的有益效果是：检测设备依次实时获取同一工序生产的各个产品的生产数据；判断各个产品的生产数据是否在对应的预设数据范围内；若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，确定工序出现节拍异常，并对设定范围内产品进行抽样，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因。该抽样方法只在产品生产数据超范围时进行抽样，可以大概率的检测到质量异常产品，厂家可以通过检测得到的质量异常产品分析原因，提高产品成品率。
附图说明
16.图1是本发明抽样方法第一实施例的流程示意图；
17.图2是本发明抽样方法第二实施例的流程示意图；
18.图3是本发明抽样方法第三实施例的流程示意图；
19.图4是本发明抽样装置的方框示意图；
20.图5是本发明抽样装置一实施例的框架示意图；
21.图6是本发明计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
22.下面结合附图和实施例，对本发明作进一步的详细描述。特别指出的是，以下实施
例仅用于说明本发明，但不对本发明的范围进行限定。同样的，以下实施例仅为本发明的部分实施例而非全部实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
23.本发明中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。本技术实施例中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或组件。
24.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
25.请参阅图1，是本发明抽样方法第一实施例的流程示意图。
26.步骤s01，检测设备依次实时获取同一工序生产的各个产品的生产数据。
27.在本实施例中同一工序的产品在进行生产时，同一工序的产品经过同一条生产线的最终的生产数据是基本相同的。生产数据可以是产品生产时间数据、产品尺寸数据、产品重量数据以及设定时间段内产品的生产量中的一个。当生产数据是产品生产时间数据时，检测设备可以是设置在一条生产线上首端和末端的感应装置，通过计算每一件产品在经过生产线首端和末端的感应装置的时间差可以得出每一件产品生产时间数据。当生产数据是产品尺寸数据，检测设备可以是设置在一条生产线上末端的激光测量仪，如使用激光测量仪可以测量每一件产品的尺寸，当每一件产品在经过生产线末端的激光测量仪时可以测量出每一件产品的产品尺寸数据。当生产数据是产品重量数据，可以使用电子称重装置测量每一件产品的重量，当每一件产品在经过生产线末端的电子称重装置时可以测量出每一件产品的产品重量数据。当生产数据是设定时间段内产品的生产量，可以使用设置在生产线末端的计数器，实时获取相等的时间段内的生产的产品数量。
28.步骤s02，判断各个产品的生产数据是否在对应的预设数据范围内。
29.在判断各个产品的生产数据是否在对应的预设数据范围之前首先需要形成一批次产品的预设数据范围。预设数据范围通过检测设备依次获取同一工序产品中各个产品的生产数据，并使用大数据拟合形成一批次产品的预设数据范围。若产品质量合格的生产数据都在预设数据范围之内，执行步骤s04，确定工序节拍正常。对产品不进行抽样。产品质量异常的生产数据都会在预设数据范围之外，则执行步骤s03。
30.步骤s03，若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，确定工序出现节拍异常，并对设定范围内产品进行抽样，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因。
31.当出现节拍异常，则对设定时间段内的产品或者设定数量的产品进行抽样，将抽
样出来的产品送交质检部门质检，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因。
32.若经过检测，抽样的产品中有5个产品是质量异常产品，已经超出了质量异常产品最低为3个的标准，则需要立即停止该产品的生产制造，找出产品质量异常的原因并进行改造。在本实施例中质量异常产品最低的标准为3个，在其他实施例中质量异常产品最低的标准可以为其他数量。
33.本实施例通过检测设备依次实时获取同一工序生产的各个产品的生产数据，其中，生产数据包括产品生产时间数据、产品尺寸数据和产品重量数据及设定时间段内产品的生产量中的至少一种，判断各个产品的生产数据是否在其对应的预设数据范围内，若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，并对设定范围内产品进行抽样，以检测出质量异常产品或/和产生异常原因。该抽样方法只在产品生产数据超范围时进行抽样，可以大概率的检测到质量异常产品，厂家可以通过检测得到的质量异常产品分析原因，提高产品成品率。
34.请参阅图2，是本发明抽样方法第二实施例的流程示意图。
35.步骤s11，检测设备依次实时获取同一工序生产的各个产品的生产时间数据。
36.同一批次，同一工序的质量合格产品在经过同一生产线时总的用时是基本相同的，如果某一件产品的生产时间数据过大或者过小，则该产品就有可能是质量异常产品。因此，可以通过每个产品的生产时间数据来检验该产品是否是质量异常产品。
37.生产时间数据可以采用设置在生产线首端和末端的感应器来获取。在每一件产品上设置不同的标记，当一件产品通过生产线首端的感应器时，首端感应器采集到该件产品的标记并记录该件产品通过首端感应器时的时间。当该产品通过生产线末端的感应器时，末端感应器采集到该件产品的标记并记录该件产品通过末端感应器时的时间。求出产品通过首端感应器和末端感应器的时间差值就可以得出该件产品的生产时间数据。
38.步骤s12，判断生产时间数据是否大于预设数据范围的最大阈值或者小于预设范围的最小阈值。
39.检测设备依次获取一批次产品中各个产品的生产数据，并使用大数据拟合形成一批次产品的预设数据范围。其中预设数据范围包括最大阈值和最小阈值。若各个产品生产时间数据不大于最大阈值且不小于最小阈值。如获取了十个产品的生产时间数据分别为5.3分钟、4.4分钟、5.4分钟、5.5分钟、5.2分钟、4.8分钟、5.9分钟、5.5分钟、4.9分钟、5.1分钟。通过大数据拟合形成的预设数据范围为4.8分钟—5.5分钟。执行步骤s13，确定生产时间数据在对应的预设数据范围内。不对产品进行抽样。若某一个产品生产时间数据大于最大阈值或者小于最小阈值，执行步骤s14，确定生产时间数据不在对应的预设数据范围内，执行步骤s15。当确定生产时间数据不在对应的预设数据范围的同时工序节拍异常计数加1，当工序节拍异常计数达到设定次数，发出提醒停止工序的消息或者自动暂停所述工序。
40.步骤s15，判断当前产品制造条件是否出现预设异常事件。
41.其中异常事件指的是生产设备遭到人为损坏或者厂区停电或者生产设备由于不可抗力造成的生产异常，若当前产品制造条件未出现预设异常事件，执行步骤s16。若当前产品制造条件出现预设异常事件，执行步骤s17，不进行抽样。并且暂停生产，修理设备或者疏通电路。
42.步骤s16，以生产时间数据不在其对应的预设数据范围内的产品为中心点，抽出以
中心点为时间中心一定时间段内的所有产品作为抽样产品，检测出抽样产品中的质量异常产品或/和产生异常原因。
43.该步骤是实际进行抽样的步骤，在步骤s14中，检测出该件产品的生产时间数据不在预设数据范围内，则说明该件产品有很大的可能性是质量异常产品。则以该件产品为中心点，抽取两分钟以内的所有产品作为抽样产品，并对该两分钟内的产品进行质量检测，检测出该两分钟内的所有质量异常产品并且查找出异常原因。在本实施例中可以抽取了两分钟内的所有产品作为抽样产品，在其他实施例中可以抽取其他时长内的所有产品作为抽样产品。
44.本实施例通过检测设备实时获取同一工序产品中各个产品生产时间数据，判断各个产品生产时间数据是否在预设范围内，如果存在某件产品的生产时间数据超出预设范围，则以该件产品为时间中心点，抽取两分钟以内的所有产品作为抽样产品，并对该两分钟内的产品进行质量检测，检测出该两分钟内的所有质量异常产品。通过该技术方案抽取的产品可以大概率的检测到质量异常产品，厂家可以通过检测得到的质量异常产品分析原因，提高产品成品率。
45.请参阅图3，是本发明抽样方法第三实施例的流程示意图。
46.步骤s21，检测设备依次实时获取同一工序生产的各个产品的生产尺寸数据。
47.生产尺寸数据可以采用设置在生产线末端的激光检测仪来获取。当一件产品通过生产线末端的激光检测仪时，末端激光检测仪可以采集到该件产品尺寸数据。
48.在本实施例中获取了产品的生产尺寸数据，在其他实施例中可以获取该件产品的生产质量数据，生产尺寸数据可以采用设置在生产线末端的电子称重仪来获取。当一件产品通过生产线末端的电子称重仪时，末端电子称重仪可以采集到该件产品重量数据。
49.步骤s22，判断生产尺寸数据是否大于预设数据范围的最大阈值或者小于预设范围的最小阈值。
50.激光检测仪依次获取一批次产品中各个产品的生产尺寸数据，并使用大数据拟合形成一批次产品的预设数据范围。其中预设数据范围包括最大阈值和最小阈值。若各个产品生产尺寸数据不大于最大阈值且不小于最小阈值，执行步骤s23，确定生产尺寸数据在对应的预设数据范围内。不对一批次产品进行抽样。若某一个产品生产尺寸数据大于最大阈值或者小于最小阈值，执行步骤s24，确定生产尺寸数据不在对应的预设数据范围内，执行步骤s25。当确定生产尺寸数据不在对应的预设数据范围的同时工序节拍异常计数加1，当工序节拍异常计数达到设定次数，发出提醒停止工序的消息或者自动暂停所述工序。
51.步骤s25，判断当前产品制造条件是否出现预设异常事件。
52.其中异常事件指的是生产设备遭到人为损坏或者厂区停电或者生产设备由于不可抗力造成的生产异常，若当前产品制造条件未出现预设异常事件，执行步骤s26。若当前产品制造条件出现预设异常事件，执行步骤s27，不进行抽样。并且暂停生产，修理设备或者疏通电路。
53.步骤s26，以生产尺寸数据不在其对应预设数据范围内的产品为中心点，抽出以中心点为样品中心一定数量范围内的所有产品作为抽样产品，检测出抽样产品的质量异常产品或/和产生异常原因。
54.在步骤s24中，检测出该件产品的生产尺寸数据不在预设数据范围内，则说明该件
产品有很大的可能性是质量异常产品。则以该件产品为样品中心点，抽出以中心点为样品中心一定数量范围内的所有产品作为抽样产品，检测出抽样产品中的质量异常产品并且查找出异常原因。在本实施例中可以该件产品为样品中心，抽取20件产品作为抽样产品。在其他实施例中可以该件产品为样品中心，抽取其他数量的产品作为抽样产品。
55.本实施例通过检测设备实时获取同一工序产品中各个产品生产尺寸数据，判断各个产品生产尺寸数据是否在预设范围内，如果存在某件产品的生产尺寸数据超出预设范围，则以该件产品为中心点，抽出以中心点为样品中心一定数量范围内的所有产品作为抽样产品，检测出抽样产品中的质量异常产品并查找出质量异常原因。通过该技术方案抽取的产品可以大概率的检测到质量异常产品，厂家可以通过检测得到的质量异常产品分析原因，提高产品成品率。
56.请参阅图4，是本发明抽样装置的方框示意图。
57.本发明还提供了一种抽样装置1，应用于产品制造的生产线。包括：数据采集模块2、处理模块3和抽检模块4。数据采集模块2设置在生产线的首端或者/和末端，其中数据采集模块2可以为激光检测仪或者电子称重设备等。数据采集模块2用于依次实时获取同一工序中各个产品的生产数据，其中，生产数据包括产品生产时间数据、产品尺寸数据、产品重量数据及设定时间段内产品的生产量中的至少一种。处理模块3和数据采集模块2连接，处理模块3用于判断各个所述产品的生产数据是否在对应的预设数据范围内，当处理模块3判断若存在所述产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，确定所述工序出现节拍异常。抽检模块4则对设定范围内产品进行抽样，以确定出质量异常产品或/和产生异常原因。
58.其中，还包括数据拟合模块，数据拟合模块和数据采集模块2连接，数据拟合模块获取同一工序产品的生产数据，通过大数据拟合形成一批次产品的预设数据范围。其中预设数据范围包括最大阈值和最小阈值。针对不同的生产数据，数据拟合模块则会拟合形成不同的预设数据范围。
59.实施例一：当生产数据为生产时间数据时，数据采集模块2为设置在生产线首端和末端的感应器。在每一件产品上设置不同的标记，当一件产品通过生产线首端的感应器时，首端感应器采集到该件产品的标记并记录该件产品通过首端感应器时的时间。当该产品通过生产线末端的感应器时，末端感应器采集到该件产品的标记并记录该件产品通过末端感应器时的时间。求出产品通过首端感应器和末端感应器的时间差值就可以得出该件产品的生产时间数据。数据采集模块2获取到该产品的生产时间数据并将该数据发送至处理模块3。处理模块3判断各个产品生产时间数据是否大于最大阈值或者小于最小阈值。若各个产品生产时间数据不大于最大阈值且不小于最小阈值，则各个产品生产时间数据在其对应的预设数据范围内。不对一批次产品进行抽样。若某一个产品生产时间数据大于最大阈值或者小于最小阈值，则该产品生产时间数据不在其对应的预设数据范围内。则说明该件产品有很大的可能性是质量异常产品。则以该件产品为时间中心点，抽检模块4抽取两分钟以内的所有产品作为抽样产品，并对该两分钟内的产品进行质量检测，检测出该两分钟内的所有质量异常产品并查找出质量异常的原因。在本实施例中可以抽取了两分钟内的所有产品作为抽样产品，在其他实施例中可以抽取其他时长内的所有产品作为抽样产品。
60.实施例二：当生产数据为生产尺寸数据时。数据采集模块2为设置在生产线末端的激光检测仪。当一件产品通过生产线末端的激光检测仪时，末端激光检测仪可以采集到该
件产品尺寸数据。数据采集模块2获取到该产品的生产尺寸数据并将该数据发送至处理模块3。处理模块3判断各个产品生产尺寸数据是否大于最大阈值或者小于最小阈值。若各个产品生产尺寸数据不大于最大阈值且不小于最小阈值，则各个产品生产尺寸数据在其对应的预设数据范围内。不对一批次产品进行抽样。若某一个产品生产尺寸数据大于最大阈值或者小于最小阈值，则该产品生产尺寸数据不在其对应的预设数据范围内。则说明该件产品有很大的可能性是质量异常产品。则以该件产品为样品中心点，抽检模块4抽出以中心点为样品中心一定数量范围内的所有产品作为抽样产品，检测出抽样产品中的质量异常产品并查找出质量异常的原因。在本实施例中可以该件产品为样品中心，抽取20件产品作为抽样产品。在其他实施例中可以该件产品为样品中心，抽取其他数量的产品作为抽样产品。
61.实施例三：当生产数据为生产重量数据时。数据采集模块2为设置在生产线末端的电子称重仪。当一件产品通过生产线末端的电子称重仪时，末端电子称重仪可以采集到该件产品重量数据。数据采集模块2获取到该产品的生产重量数据并将该数据发送至处理模块3。处理模块3判断各个产品生产重量数据是否大于最大阈值或者小于最小阈值。若各个产品生产重量数据不大于最大阈值且不小于最小阈值，则各个产品生产重量数据在其对应的预设数据范围内。不对一批次产品进行抽样。若某一个产品生产重量数据大于最大阈值或者小于最小阈值，则该产品生产重量数据不在其对应的预设数据范围内。则说明该件产品有很大的可能性是质量异常产品。则以该件产品为样品中心点，抽检模块4抽出以中心点为样品中心一定数量范围内的所有产品作为抽样产品，检测出抽样产品中的质量异常产品。在本实施例中可以该件产品为样品中心，抽取20件产品作为抽样产品。在其他实施例中可以该件产品为样品中心，抽取其他数量的产品作为抽样产品。
62.实施例四：当生产数据为设定时间段内产品的生产量时。数据采集模块2为设置在生产线末端的计数器。计数器实时获取一分钟内的生产线生产的产品数量，该时间段内产品生产数量为生产数据。在本实施例中，计数器获取的是一分钟内的产品生产数量，在其他实施例中可以获取其他时长内的产品生产数量。数据采集模块2获取到一分钟内的生产线生产的产品数量数据并将该数据发送至处理模块3。处理模块3判断各个产品生产重量数据是否大于最大阈值或者小于最小阈值。若设定时间段内产品的生产量不大于最大阈值且不小于最小阈值，则设定时间段内产品的生产量在对应的预设数据范围内。不对产品进行抽样。若某设定时间段内产品的生产量大于最大阈值或者小于最小阈值，则设定时间段内产品的生产量不在对应的预设数据范围内。则说明该件产品有很大的可能性是质量异常产品。则以该件产品为样品中心点，抽检模块4抽出以中心点为样品中心一定数量范围内的所有产品作为抽样产品，检测出抽样产品中的质量异常产品。
63.本实施例通过数据采集模块依次获取同一工序的各个产品的生产数据，生产数据包括产品生产时间数据、产品尺寸数据、产品重量数据以及设定时间段内产品的生产量中的至少一种。通过判断模块判断各个产品的生产数据是否在对应的预设数据范围内，若存在产品的生产数据不在其对应的预设数据范围内，抽检模块对一批次产品进行抽样，以检测出质量异常产品。该抽样方法只在产品生产数据超范围时进行抽样，可以大概率的检测到质量异常产品，厂家可以通过检测得到的质量异常产品分析原因，提高产品成品率。
64.请参阅图5，是本发明抽样装置一实施例的框架示意图。抽样装置80包括相互耦接的处理器81和存储器82，处理器81用于执行存储器82存储的程序指令以实现上述任一方法
实施例中的步骤或者上述任一方法实施例中抽样方法对应执行的步骤。
65.具体而言，处理器81用于控制其自身以及存储器82以实现上述任一抽样方法实施例中的步骤。处理器81还可以称为cpu(central processing unit，中央处理单元)。处理器81可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器81还可以是通用处理器81、数字信号处理器81(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。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。另外，处理器81可以由多个集成电路芯片共同实现。
66.请参阅图6，是本发明计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。计算机可读存储介质60包括计算机可读存储介质60上存储的计算机程序601，计算机程序601被上述处理器执行时实现上述任一方法实施例中的步骤或者上述方法实施例中抽样装置对应执行的步骤。
67.具体地，集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取计算机可读存储介质60中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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一个计算机可读存储介质60中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读存储介质60包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
68.以上所述仅为本发明的部分实施例，并非因此限制本发明的保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效装置或等效流程变换，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。