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瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法、装置及嫁接机器人与流程

2022-02-22 08:22:42 来源:中国专利 TAG:


1.本发明涉及机器嫁接技术领域,尤其涉及一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法、装置及嫁接机器人。


背景技术:

2.目前,瓜类蔬菜嫁接技术可有效防治土壤连作障碍和病虫害,并能够提高作物抗病性和产量,实现重茬栽培,从而得到非常广泛的推广应用。对瓜类苗的嫁接,主要分为人工嫁接与机器嫁接这两种作业方式。
3.在进行人工嫁接作业时,操作者只能凭借经验对砧木苗和接穗苗进行切削,二者的切削角度无法得知,导致无法实现砧木苗和接穗苗的切口的标准化贴合,从而影响到精准化嫁接作业,难以确保嫁接苗质量的一致性。
4.在进行机器嫁接时,首先,根据人工经验调整好对砧木苗和接穗苗的切削角度,每个嫁接生产批次的切削角度是固定的,相比于人工切削方式,机器切削的切削角度的一致性有所提高;但是,由于砧木苗和接穗苗的外部形态存在差异性,通常是砧木苗的茎秆较粗、接穗苗的茎秆较细,砧木需要切除一片子叶和生长点后形成切口,接穗从茎部直接切断形成切口,因此,在对砧木苗和接穗苗执行固定角度切削时,两者的切口贴合度差,不易采用嫁接夹对两者的茎秆进行固定,嫁接苗因存在创口易感染,导致在一定程度上影响嫁接机的作业精度,不利于确保嫁接苗的成活率。


技术实现要素:

5.本发明提供一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法、装置及嫁接机器人,用以解决或改善当前对瓜类苗采用的基于固定角度切削的机器嫁接方式存在嫁接精度低、嫁接质量差的问题。
6.本发明提供一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法,包括:获取砧木苗的第一图像信息与接穗苗的第二图像信息;根据所述第一图像信息,获取所述砧木苗的生长点的特征信息与子叶的交点的位置信息;根据所述第二图像信息,获取所述接穗苗的茎秆特征信息;根据所述生长点的特征信息与所述子叶的交点的位置信息,确定对所述砧木苗的第一切削信息;根据所述第一切削信息及所述接穗苗的茎秆特征信息,确定对所述接穗苗的第二切削信息;根据所述第一切削信息与所述第二切削信息,依次执行对所述砧木苗与所述接穗苗的切削和嫁接控制。
7.根据本发明提供的一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法,所述根据所述生长点的特征信息与所述子叶的交点的位置信息,确定对所述砧木苗的第一切削信息的步骤,包括:根据所述生长点的特征信息,确定所述生长点的左基点的位置信息与右基点的位置信息;将所述左基点的位置信息、所述右基点的位置信息及所述子叶的交点的位置信息输入至砧木生
长模型,获取所述砧木生长模型输出的对所述砧木苗进行切削的切口范围;根据所述切口范围,确定以所述左基点或所述右基点为切削基准点的第一切削信息;其中,所述砧木生长模型是根据所述砧木苗的左基点、右基点及子叶的交点相对于髓腔顶点的位置对应关系确定的。
8.根据本发明提供的一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法,根据所述砧木生长模型确定所述切口范围的步骤,包括:根据所述切削基准点的位置信息与所述子叶的交点的位置信息,确定对所述砧木苗的第一切削边界,根据所述切削基准点的位置信息与髓腔顶点的位置信息,确定对所述砧木苗的第二切削边界;根据所述第一切削边界与所述第二切削边界,确定所述切口范围。
9.根据本发明提供的一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法,所述根据所述切口范围,确定以所述左基点或所述右基点为切削基准点的第一切削信息的步骤,进一步包括:将所述左基点的位置信息输入至所述砧木生长模型,获取所述砧木生长模型输出的距离信息,所述距离信息表征所述左基点至所述砧木苗的茎秆的右侧面的垂直距离;根据所述距离信息、所述切口范围及嫁接夹的夹口高度,确定基于所述左基点的第一切削角度。
10.根据本发明提供的一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法,所述根据所述第一切削信息及所述接穗苗的茎秆特征信息,确定对所述接穗苗的第二切削信息的步骤,包括:根据所述第一切削信息,确定所述砧木苗的切口长度,根据所述接穗苗的茎秆特征信息,确定所述接穗苗的茎秆的长度和宽度;根据所述接穗苗的茎秆的长度,确定对所述接穗苗的茎秆进行切削的位置,根据所述切口长度与所述接穗苗的茎秆的宽度,确定对所述接穗苗的茎秆进行切削的第二切削角度。
11.本发明还提供一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接装置,包括:第一获取模块,用于获取砧木苗的第一图像信息与接穗苗的第二图像信息;第二获取模块,用于根据所述第一图像信息,获取所述砧木苗的生长点的特征信息与子叶的交点的位置信息;根据所述第二图像信息,获取所述接穗苗的茎秆特征信息;确定模块,用于根据所述生长点的特征信息与所述子叶的交点的位置信息,确定对所述砧木苗的第一切削信息;根据所述第一切削信息及所述接穗苗的茎秆特征信息,确定对所述接穗苗的第二切削信息;控制模块,用于根据所述第一切削信息与所述第二切削信息,依次执行对所述砧木苗与所述接穗苗的切削和嫁接控制。
12.本发明还提供一种嫁接机器人,所述嫁接机器人可实现如上任一项所述的瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法。
13.本发明还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述的瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法的步骤。
14.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法的步骤。
15.本发明提供的一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法、装置及嫁接机器人,通过分别对砧木苗与接穗苗的形态进行特征识别,可以此确定对砧木苗的第一切削信息及对接穗苗的第二切削信息,确保砧木苗的切口与接穗苗的切口贴合的重合度,提高了机器嫁接的嫁接
精度与嫁接质量,确保嫁接苗的成活率。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1是本发明提供的瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法的流程示意图;图2是本发明提供的砧木苗的外部形态示意图;图3是本发明提供的砧木苗的剖视结构示意图;图4是本发明提供的对砧木苗进行切削的切口模型示意图;图5是本发明提供的对接穗苗的茎秆进行切削的结构示意图;图6本发明提供的对砧木苗与接穗苗进行匹配嫁接示意图;图7本发明提供的对砧木苗与接穗苗采用固定角度切削的方式进行嫁接示意图;图8是本发明提供的瓜类苗的砧穗匹配嫁接装置的结构示意图;图9是本发明提供的电子设备的结构示意图;附图标记:100:砧木苗;200:接穗苗;11:茎秆;12:子叶;13:生长点;14:髓腔。
具体实施方式
18.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例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作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。
19.下面结合图1-图9描述本发明的一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法、装置及嫁接机器人。
20.如图1所示,本实施例提供一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法,该方法的执行主体可以为嫁接机器人的控制器,也可以为服务器。
21.嫁接机器人至少包含:控制单元、夹持单元、剪切单元、嫁接单元及摄像单元,夹持单元、剪切单元、嫁接单元及摄像单元分别与控制单元通讯连接。其中,夹持单元用于对待嫁接的秧苗,例如,砧木苗与接穗苗,进行夹持,并调整秧苗的姿态;在秧苗的茎秆处于夹持状态的情况下,摄像单元用于采集秧苗的图像信息,剪切单元可根据控制单元输出的控制指令,以适宜的切削位置和切削角度对秧苗执行切削;嫁接单元用于对完成切削作业的砧木苗与接穗苗进行嫁接操作。
22.基于上述嫁接机器人,本实施例所示的方法包括如下步骤:步骤110,获取砧木苗的第一图像信息与接穗苗的第二图像信息。
23.其中,本实施例可通过设于嫁接机器人上的摄像单元分别采集砧木苗的第一图像信息与接穗苗的第二图像信息,摄像单元可以为本领域公知的ccd相机。
24.步骤120,根据第一图像信息,获取砧木苗的生长点的特征信息与子叶的交点的位置信息;根据第二图像信息,获取接穗苗的茎秆特征信息。
25.其中,本实施例可采用本领域公知的图像识别算法分别对第一图像信息与第二图像信息进行处理。在对第一图像信息进行图像处理的过程中,可通过图像分割与特征提取的方式或通过训练好的神经网络模型,分别对砧木苗的子叶、茎秆及生长点进行特征提取与识别,以获取砧木苗的生长点的特征信息与子叶的交点的位置信息;相应地,也可采用相同的图像处理方式对第二图像信息进行处理,以获取接穗苗的茎秆特征信息。
26.步骤130,根据生长点的特征信息与子叶的交点的位置信息,确定对砧木苗的第一切削信息;根据第一切削信息及接穗苗的茎秆特征信息,确定对接穗苗的第二切削信息。
27.其中,由于瓜类的砧木苗和接穗苗的外部形态存在差异,对砧木苗的切削要求是切除一片子叶和生长点以形成切口,对接穗苗的切削要求是在其子叶的下胚轴茎部1.0-1.5cm处切断以形成切口,在进行砧木苗和接穗苗的匹配嫁接时,对砧木苗和接穗苗的切削角度是不同的。由于瓜类的砧木苗的内部具有髓腔,嫁接切削时要确保切口不能漏出髓腔,否则,在将接穗苗与砧木苗嫁接后,接穗苗生长出的新根会进入并穿透砧木的髓腔,再进入土壤中,导致换根嫁接失败,因此,本实施例根据生长点的特征信息与子叶的交点的位置信息,确定对砧木苗的第一切削信息,可确保对砧木苗切削的刀口处于靠近子叶的交点的位置,避免切口将髓腔漏出。
28.与此同时,本实施例基于第一切削信息及接穗苗的茎秆特征信息,在确定对接穗苗的第二切削信息时,可确保砧木苗的切口与接穗苗的切口贴合的重合度,以实现砧穗匹配嫁接的精准作业。
29.步骤140,根据第一切削信息与第二切削信息,依次执行对砧木苗与接穗苗的切削和嫁接控制。
30.由上可知,本实施例通过分别对砧木苗与接穗苗的形态进行特征识别,可以此确定对砧木苗的第一切削信息及对接穗苗的第二切削信息,确保砧木苗的切口与接穗苗的切口贴合的重合度,提高了机器嫁接的嫁接精度与嫁接质量,确保嫁接苗的成活率。
31.进一步地,本实施例所示的根据生长点的特征信息与子叶的交点的位置信息,确定对砧木苗的第一切削信息,包括但不限于如下步骤:根据生长点的特征信息,确定生长点的左基点的位置信息与右基点的位置信息;将左基点的位置信息、右基点的位置信息及子叶的交点的位置信息输入至砧木生长模型,获取砧木生长模型输出的对砧木苗进行切削的切口范围;根据切口范围,确定以左基点或右基点为切削基准点的第一切削信息。
32.如图2与图3所示,本实施例所示的砧木苗100包括茎秆11、子叶12及生长点13,茎秆11的横截面呈椭圆状,茎秆11内部具有髓腔14,子叶12具有两片,两片子叶12沿着茎秆11的短轴方向延展。基于对砧木苗100的形态的特征分析,可获取砧木苗100的生长点13的宽度和长度、生长点13的左基点n1和右基点n2的位置以及两子叶12的交点o1的位置信息。其中,左基点n1和右基点n2相对分布,分别为沿着茎秆11的短轴方向分布于生长点13的相对侧的两个边界点。
33.与此同时,通过将砧木苗100沿子叶12的延展方向平均剖切,还可获取茎秆11内部的髓腔14的结构信息,该结构信息包括:髓腔顶点o的位置信息。
34.在此,本实施例可根据砧木苗100的左基点n1、右基点n2及两个子叶12的交点o1相对于髓腔顶点o的位置对应关系,预先确定砧木生长模型。
35.其中,在确定砧木生长模型时,可获取一定数量级不同生长阶段的砧木苗的内、外形态对应的参数信息,以生长点的宽度n1n2和两个子叶的交点o1的位置坐标为比对的特征指标,通过预先获取的髓腔顶点o的位置坐标、左基点n1至砧木苗的茎秆的右侧面的垂直距离n1n5等信息,来拟合构建砧木生长模型。
36.与此同时,本实施例也可以生长点13的宽度n1n2作为比对的特征指标,以预先存储的砧木切口形成区域的模型,来拟合构建砧木生长模型;在任意取一株砧木苗时,通过采集该砧木苗的外部形态,即可通过获取的生长点的宽度n1n2,分析出砧木苗的切口形成区域对应的数学模型。
37.优选地,本实施例所示的根据砧木生长模型确定所述切口范围,包括但不限于如下步骤:根据切削基准点的位置信息与子叶的交点的位置信息,确定对砧木苗的第一切削边界,根据切削基准点的位置信息与髓腔顶点的位置信息,确定对砧木苗的第二切削边界;根据第一切削边界与第二切削边界,确定切口范围。
38.如图3与图4所示,在以砧木苗100的左基点n1为切削基准点时,本实施例所示的线段n1n5表征为对砧木苗100切割的最小切口长度。
39.如图3与图4所示,在实际嫁接过程中,为确保髓腔顶点o的安全,砧木苗100的髓腔14应是看不到的,需要利用砧木苗100的两个子叶12的交点o1作为髓腔14内部的参考点,确保切刀的切削轨迹至少要通过砧木苗100的两子叶的交点o1,才可确保将砧木苗其中一侧的子叶的生长点完全切除,因而,本实施例确定的第一切削边界为经过左基点n1与两个子叶12的交点o1的直线,该直线在砧木苗100的茎秆11的右侧面上的交点为n4,如此,本实施例所示的第一切削边界具体可以用线段n1n4表征。
40.相应地,本实施例确定的第二切削边界为经过左基点n1与髓腔顶点o的直线,该直线在砧木苗100的茎秆11的右侧面上的交点为n3,如此,第二切削边界具体可以用线段n1n3表征,从而线段n1n3表征为对砧木苗100切割的最大切口长度。
41.如此,本实施例所示的切口范围形成于在三角形n1n3n4所对应的区域内,在n1n3n4所对应的区域内沿着左基点n1进行切削,可确保砧木苗100的一片子叶和生长点被完全切除,并避免将砧木苗内部的髓腔露出。
42.进一步地,本实施例所示的根据所述切口范围,确定以左基点或右基点为切削基准点的第一切削信息,包括但不限于如下步骤:将左基点n1的位置信息输入至砧木生长模型,获取砧木生长模型输出的距离信息,距离信息表征左基点n1至砧木苗的茎秆的右侧面的垂直距离n1n5。
43.如此,在确定左基点n1至砧木苗的茎秆的右侧面的垂直距离n1n5的情况下,考虑到切口的垂直高度n4n5必须小于嫁接夹的夹口高度,以确保嫁接夹对嫁接苗的嫁接部位实施可靠的夹持,本实施例可基于上述实施例所限定的切口范围与嫁接夹的夹口高度,综合确定基于左基点的第一切削角度。
44.在一些实施例中,如图4所示,本实施例确定第一切削角度α为经过两个子叶12的交点o1的切口n1n4与线段n4n5的夹角。
45.基于上述实施例所示的方案,本实施例所示的根据第一切削信息及接穗苗的茎秆特征信息,确定对接穗苗的第二切削信息,包括但不限于如下步骤:
根据第一切削信息,确定砧木苗的切口长度,根据接穗苗的茎秆特征信息,确定接穗苗的茎秆的长度和宽度。
46.根据接穗苗的茎秆的长度,确定对接穗苗的茎秆进行切削的位置,根据切口长度与接穗苗的茎秆的宽度,确定对接穗苗的茎秆进行切削的第二切削角度。
47.在一些实施例中,如图2与图3所示,本实施例根据第一切削信息,可得到砧木苗100的切口长度为切口n1n4所对应的长度| n1n
4 |。
48.如图5所示,本实施例通过对接穗苗200的茎秆特征信息的处理,可得到接穗苗200的茎秆的总长度h,以及接穗苗200沿子叶的展开方向的茎秆的宽度d。如此,本实施例可在距离接穗苗200的茎秆的顶点为h的位置对接穗苗200的茎秆进行切削,h取值1.0-1.5cm。
49.在此,为实现砧木苗与接穗苗的匹配嫁接,令接穗苗200的茎秆的切口长度l
ab
=| n1n
4 |,得到对接穗苗200的茎秆进行切削的第二切削角度β等于arcsin(d/l
ab
)。
50.如图6所示,由于砧木苗100的切口长度| n1n
4 |等于接穗苗200的茎秆的切口长度l
ab
,则在进行嫁接时,由于对砧木苗100的第一切削角度α大于对接穗苗200的茎秆的第二切削角度β,在将两者的切口相匹配时,接穗苗200的茎秆会朝向砧木苗100的剩余的一个子叶的一侧倾斜,但是,能够确保砧木苗100的切口与接穗苗200的茎秆的切口能够达到较好的贴合重合度,提高了机器嫁接的嫁接精度与嫁接质量,有利于确保嫁接苗的成活率。
51.如图7所示,针对现有技术所采用的固定角度切削方式,由于砧木苗100的切口长度与接穗苗200的茎秆的切口长度不相等,两者的切口贴合度差,在嫁接时砧木苗100的部分切口会暴露在空气中,且不易采用嫁接夹对两者的茎秆进行固定,导致嫁接苗易发生创口感染,嫁接苗的成活率难以提高。
52.下面对本发明提供的瓜类苗的砧穗匹配嫁接装置进行描述,下文描述的瓜类苗的砧穗匹配嫁接装置与上文描述的瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法可相互对应参照。
53.如图8所示,本实施例还提供一种瓜类苗的砧穗匹配嫁接装置,包括如下模块:第一获取模块810,用于获取砧木苗的第一图像信息与接穗苗的第二图像信息;第二获取模块820,用于根据所述第一图像信息,获取所述砧木苗的生长点的特征信息与子叶的交点的位置信息;根据所述第二图像信息,获取所述接穗苗的茎秆特征信息;确定模块830,用于根据所述生长点的特征信息与所述子叶的交点的位置信息,确定对所述砧木苗的第一切削信息;根据所述第一切削信息及所述接穗苗的茎秆特征信息,确定对所述接穗苗的第二切削信息;控制模块840,用于根据所述第一切削信息与所述第二切削信息,依次执行对所述砧木苗与所述接穗苗的切削和嫁接控制。
54.具体地,本实施例通过分别对砧木苗与接穗苗的形态进行特征识别,可以此确定对砧木苗的第一切削信息及对接穗苗的第二切削信息,确保砧木苗的切口与接穗苗的切口贴合的重合度,提高了机器嫁接的嫁接精度与嫁接质量,确保嫁接苗的成活率。
55.优选地,本实施例还提供一种嫁接机器人,所述嫁接机器人可实现如上任一项所述的瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法。
56.具体地,由于本实施例所示的嫁接机器人可实现上述实施例所示的瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法,则本实施例所示的嫁接机器人包括了上述实施例的全部技术方案,因此,至少具有上述全部技术方案所带来的所有有益效果,在此不再一一赘述。
57.其中,在进行嫁接作业时,本实施例所示的嫁接机器人可先通过视觉系统对砧木苗和接穗苗的外部形态参数进行获取,然后,利用砧木生长模型确定对砧木苗进行切削的切口模型,能够快速分析确定出砧木苗和接穗的最佳匹配切削角度,并将切削角度信息实时地与切削机构通讯,以适应性地对每组砧木苗和接穗苗匹配最佳的切削角度。
58.在此应指出的是,本实施例所示的接穗苗的切口在竖直方向的长度应小于嫁接夹的夹口高度,否则,易造成对接穗苗的夹持出现不稳定,以及接穗苗出现倒伏折断的现象,在此,本实施例以l
ac
作为对砧木苗的切削角度的匹配标准。
59.图9示例了一种电子设备的实体结构示意图,如图9所示,该电子设备可以包括:处理器(processor)910、通信接口(communications interface)920、存储器(memory)930和通信总线940,其中,处理器910,通信接口920,存储器930通过通信总线940完成相互间的通信。处理器910可以调用存储器930中的逻辑指令,以执行瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法,该方法包括:获取砧木苗的第一图像信息与接穗苗的第二图像信息;根据所述第一图像信息,获取所述砧木苗的生长点的特征信息与子叶的交点的位置信息;根据所述第二图像信息,获取所述接穗苗的茎秆特征信息;根据所述生长点的特征信息与所述子叶的交点的位置信息,确定对所述砧木苗的第一切削信息;根据所述第一切削信息及所述接穗苗的茎秆特征信息,确定对所述接穗苗的第二切削信息;根据所述第一切削信息与所述第二切削信息,依次执行对所述砧木苗与所述接穗苗的切削和嫁接控制。
60.此外,上述的存储器930中的逻辑指令可以通过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存储介质中。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或者该技术方案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一个存储介质中,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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括: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。
61.另一方面,本发明还提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行上述各方法所提供的瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法,该方法包括:获取砧木苗的第一图像信息与接穗苗的第二图像信息;根据所述第一图像信息,获取所述砧木苗的生长点的特征信息与子叶的交点的位置信息;根据所述第二图像信息,获取所述接穗苗的茎秆特征信息;根据所述生长点的特征信息与所述子叶的交点的位置信息,确定对所述砧木苗的第一切削信息;根据所述第一切削信息及所述接穗苗的茎秆特征信息,确定对所述接穗苗的第二切削信息;根据所述第一切削信息与所述第二切削信息,依次执行对所述砧木苗与所述接穗苗的切削和嫁接控制。
62.又一方面,本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的瓜类苗的砧穗匹配嫁接方法,该方法包括:获取砧木苗的第一图像信息与接穗苗的第二图像信息;根据所述第一图像信息,获取所述砧木苗的生长点的特征信息与子叶的交点的位置信息;根据所述第二图像信息,获取所述接穗苗的茎秆特征信息;根据所述生长点的特征信息与所述子叶的交点的位
置信息,确定对所述砧木苗的第一切削信息;根据所述第一切削信息及所述接穗苗的茎秆特征信息,确定对所述接穗苗的第二切削信息;根据所述第一切削信息与所述第二切削信息,依次执行对所述砧木苗与所述接穗苗的切削和嫁接控制。
63.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
64.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各实施方式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。基于这样的理解,上述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,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如rom/ram、磁碟、光盘等,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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
65.最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
再多了解一些

本文用于企业家、创业者技术爱好者查询,结果仅供参考。

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