3D打印图像工艺方法、处理方法、装置、设备和存储介质与流程

3d打印图像工艺方法、处理方法、装置、设备和存储介质
技术领域
1.本技术涉及3d打印技术领域，特别是涉及一种3d打印图像工艺方法、处理方法、装置、设备和存储介质。


背景技术：

2.光固化3d打印设备由于成型精度高在口腔、手板等领域具有广泛应用。其中，基于底投影的3d打印设备由于使用投影曝光方式能在同一曝光时长内使整个物体横截面的光固化材料固化，进而有效提高打印效率，因此受到很多个性产品制造者的追宠。
3.在利用底投影的3d打印设备打印物体时，可利用调整z轴电机辅助运动时间和图像矫正的方式来调整打印速度和打印精度。但对于玩偶、鞋业等领域应用特征，表面存在很多不规则曲面或精细结构，不能进行后处理手工打磨，且后期上色或翻模后会放大表面微观横纹问题，所以对于玩偶和鞋业等对打印样件表面有特别高的光滑度要求和锐度要求。
4.传统技术中，在处理曝光投影图像时，图像边缘像素灰度值不变，均为全白像素，且图像边缘仅使用常规的像素抗锯齿处理方式。然而，传统技术中不处理图像边缘像素，图像边缘像素全为全白图像，打印出样件表面存在明显像素台阶。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种3d打印图像处理方法、装置和处理设备。
6.第一方面，本技术提供了一种3d打印图像处理方法。所述方法包括：
7.采集3d打印构件的模型的待处理图像；
8.对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像；
9.对第一中间图像进行灰度降解，得到第二中间图像；
10.对第二中间图像进行模糊处理，得到最终图像。
11.在其中一个实施例中，对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像，包括：
12.获取第一预定像素、第一预定值；
13.根据第一预定像素确定第一阈值；
14.通过第一预定值确定第一预定像素为候选像素；
15.通过第一阈值确定候选像素为主导边缘像素。
16.在其中一个实施例中，根据第一预定像素确定第一阈值，包括：
17.获取第一预定像素的相邻像素、多个第一预定像素边缘的灰度、多个相邻像素的灰度以及相邻像素的边缘的灰度；
18.通过该多个第一预定像素边缘的灰度以及该多个相邻像素的灰度确定多个初步灰度变化值；
19.沿第一方向获取边缘灰度变化值；第一方向为第一预定像素需要进行判定边缘的方向；
20.比较该多个初步灰度变化值与边缘灰度变化值，得到最大灰度变化值；
21.通过最大灰度变化值生成第一阈值。
22.在其中一个实施例中，通过第一预定值确定第一预定像素为候选像素，包括：
23.获取第一预定像素的灰度，确定第一方向上相邻像素的灰度与第一预定像素的灰度的差的绝对值；
24.比较绝对值与第一预定值，得到绝对值与第一预定值的关系；
25.通过绝对值与第一预定值的关系确定第一预定像素为主导边缘像素的候选像素。
26.在其中一个实施例中，通过第一阈值确定所述候选像素为主导边缘像素，包括：
27.选取主导边缘像素的候选像素与需要进行判定的边缘与其相邻像素相同方向上边缘的灰度变化值中的最小值；
28.比较该最小值与第一阈值；如果大于第一阈值，则判定所述候选像素是主导边缘像素。
29.第二方面，本技术还提供了一种3d打印工艺方法，该方法包括：
30.采集3d打印构件的模型的待处理图像；
31.对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像；
32.对第一中间图像进行灰度降解，得到第二中间图像；
33.对第二中间图像进行模糊处理，得到最终图像；
34.对最终图像进行曝光打印制造，得到3d打印构件。
35.第三方面，本技术还提供了一种光固化3d打印图像处理装置。该装置包括：
36.图像采集模块，用于采集3d打印构件的模型的待处理图像；
37.抗锯齿处理模块，用于对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像；
38.图像灰度降解模块，用于对第一中间图像进行灰度降解，得到第二中间图像；
39.图像模糊处理模块，用于对第二中间图像进行模糊处理，得到最终图像。
40.第四方面，本技术还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
41.采集3d打印构件的模型的待处理图像；
42.对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像；
43.对第一中间图像进行灰度降解，得到第二中间图像；
44.对第二中间图像进行模糊处理，得到最终图像。
45.第五方面，本技术还提供了一种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下步骤：
46.采集3d打印构件的模型的待处理图像；
47.对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像；
48.对第一中间图像进行灰度降解，得到第二中间图像；
49.对第二中间图像进行模糊处理，得到最终图像。
50.第六方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
51.采集3d打印构件的模型的待处理图像；
52.对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像；
53.对第一中间图像进行灰度降解，得到第二中间图像；
54.对第二中间图像进行模糊处理，得到最终图像。
55.上述3d打印图像工艺方法、处理方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品，通过抗锯齿处理后再进行灰度降解，能够在一定程度上减小台阶纹和改善木纹。本技术提出的抗锯齿处理和之后通过降解灰度值的方法能够在不增强功率值和曝光时间的情况下，能够解决边缘像素灰度值过低导致的局部结构缺失，避免由于能量过大，导致样件上的小孔或小缝隙结构不清晰或直接堵住的问题。
附图说明
56.图1为一个实施例中3d打印图像处理方法的应用环境图；
57.图2为一个实施例中3d打印图像处理方法的流程示意图；
58.图3为一个实施例中3d打印图像处理方法的流程示意图；
59.图4为一个实施例中3d打印图像处理方法的流程示意图；
60.图5为一个实施例中3d打印图像处理方法的流程示意图；
61.图6为一个实施例中3d打印图像处理装置示意图；
62.图7为一个实施例中3d打印图像处理装置示意图；
63.图8为一个实施例中处理设备的内部结构图。
具体实施方式
64.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
65.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本技术；本技术的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
66.此外，术语“第一”、“第二”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”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“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。
67.本技术实施例提供的一种3d打印图像处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。系统数据的处理可以在服务器104上进行，也可通过云服务器进行处理；在一些情况下，如果终端102包含了中央处理器，也可以通过终端102连接的中央处理器计算完需要在后期使用的数据后，通过网络上传至服务器104进行存储。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备，物联网设备可为3d打印机等设备。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
68.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种3d打印图像处理方法，以该方法应用于
图1中的服务器104或中央处理器为例进行说明，包括以下步骤：
69.s202，采集3d打印构件的模型的待处理图像。
70.采集图像的方式根据终端102确定：例如，如果是个人计算机、笔记本电脑、智能手机或平板电脑的话，可以通过这些终端的摄像头拍摄得到，或通过连接的互联网下载得到。在一个实施例中，需要进行计算或处理的图像为3d打印机中底投影面曝光设备投影时所需要的图像，该图像通常为3d打印构件的模型中的分层图像。具体地，3d打印机中的曝光设备面向树脂槽，通过对树脂槽的透明底部照射，得到3d构件的模型中的分层图像。
71.s204，对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像。
72.可以根据实际情况选择抗锯齿处理方法，常规的抗锯齿处理方法包括超级采样抗锯齿(ssaa，super sample anti-aliasing)、多重采样抗锯齿(msaa，multi-sample anti-aliasing)、快速近似抗锯齿(fxaa，fast approximate anti-aliasing)、形态学抗锯齿(mlaa，morphological anti-aliasing)、时间抗锯齿(taa，temporal anti-aliasing)。本技术提出的一种方法仅为一优选实施例，不能作为对本技术保护范围的必然限制。
73.使用抗锯齿处理方法能够使从待检测的像素中找出使图像边缘不平滑的边缘像素，即能够从边缘线条中确定带有锯齿的直线线段与斜线线段，从而为之后的灰度降解与模糊处理做准备，使得打印的3d构件边缘平整。
74.s206，对第一中间图像进行灰度降解，得到第二中间图像。
75.在抗锯齿处理后，能够在一定程度上减小台阶纹和改善木纹，过在抗锯齿处理后的灰度降解，能够解决局部结构失真的问题。所谓局部结构失真是指经过抗锯齿处理后，一些曲面的边缘会出现像素灰度值过低不能固化树脂从而导致打印出的样件表面与原模型存在不一致问题。
76.可以通过增强功率值和曝光时间解决边缘像素灰度值过低导致的局部结构缺失，但同时也会由于能量过大，导致样件上的小孔或小缝隙结构不清晰或直接堵住的问题。通过对像素灰度值为255非边缘像素进行调整，将灰度值为255的非边缘像素降低至合适灰度值，以通过该方法降低非边缘像素灰度值和边缘灰度值的比值，即中间像素和边缘像素对比度来控制整个单层各区域的曝光能量，从而保证表面质量和微结构中的缝隙等小尺寸间隙值。
77.本发明将非边缘像素的像素值降至多个数值进行比较，包括100、150和200，通过修改该值对比看打印效果，灰度值小了或大了会表面木纹或台阶纹变重，最终确定150为本发明的优选数值。
78.s208，对第二中间图像进行模糊处理，得到最终图像。
79.在一个实施例中，采用滤波模糊算法对图像边缘进行模糊处理，使得像素灰度值递减，直至指定像素外围全为黑色像素，从而更进一步地减小台阶纹并改善木纹。
80.在一个实施例中，所采用的滤波模糊算法是线性滤波算法，包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
81.在一个实施例中，所采用的滤波模糊算法是非线性滤波算法，包括卡尔曼滤波算法以及粒子滤波算法。
82.一种3d打印图像处理方法中，在不增强功率值和曝光时间的情况下，利用抗锯齿处理、灰度降解以及模糊图像的方法解决边缘像素灰度值过低导致的局部结构缺失，避免
由于能量过大，导致样件上的小孔或小缝隙结构不清晰或直接堵住的问题。
83.具体地，在本发明的抗锯齿算法中使用了优化的边缘检测。
84.常规的边缘检测仅仅考虑了局部对比度的数值，通常情况下只通过计算围绕每个像素四边的相邻四个像素的灰度数值来判定图像中的边缘。常规的做法会使得图像的原始边缘出现重影，在检测边缘的同时会引入原本不存在的边缘。这样的计算方法会严重影响抗锯齿算法时对图像的分类和辨认。
85.在一个实施例中，采取一种自适应阈值的边缘检测计算方式。如图3所示，对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像包括：
86.s302，获取第一预定像素和第一预定值。
87.其中，第一预定像素为待处理图像中的任一像素；第一预定值用以决定第一预定像素是否为主导边缘像素的候选像素。可选的，第一预定值为自然常数；第一阈值用以判断候选像素是否为主导边缘像素。
88.s304，根据第一预定像素和第一预定值确定第一阈值。
89.s306，通过第一预定值确定第一预定像素为候选像素。
90.在一个实施例中，通过第一预定值确定第一预定像素为候选像素包括：
91.s3062，获取第一预定像素的灰度，确定第一方向上相邻像素与第一预定像素的灰度的差的绝对值。
92.s3064，比较绝对值与第一预定值，得到绝对值与第一预定值的关系。
93.s3066，通过绝对值与第一预定值的关系确定第一预定像素为主导边缘像素的候选像素。
94.比较绝对值与第一预定值，当绝对值大于第一预定值时，确定第一预定像素为主导边缘像素的候选像素。具体地，
95.e
intended
＝|l-l
intended
|＞t
96.其中，l表示第一预定像素的灰度值；l
intended
表示第一预定像素需要进行判定的边缘方向上相邻单位像素的灰度值；t表示对边缘进行判定的第一预定值；e
intended
是一布尔值，表示第一预定像素设定为候选像素的状态。
97.s308，通过第一阈值确定候选像素为主导边缘像素。
98.在一个实施例中，通过第一阈值确定候选像素为主导边缘像素包括：
99.s3082，选取主导边缘像素的候选像素与需要进行判定的边缘与其相邻像素相同方向上边缘的灰度变化值中的最小值。
100.s3084，比较该最小值与第一阈值；如果大于第一阈值，则判定所述候选像素是主导边缘像素。
101.e
′
intended
＝min(e
intended
，δ
intended
)＞τ
102.其中，τ为对边缘进行判定的第一阈值；e
′
intended
是一布尔值，表示第一预定像素为主导像素边缘的状态；e
intended
是一布尔值，表示第一预定像素为候选像素的状态；δ
intended
表示第一预定像素需要进行判定的边缘方向上相邻单位像素的边缘灰度的变化值。
103.本实施例中，通过对第一预定像素的候选边缘设定自适应阈值并进行计算以确定该像素是否是边缘像素。能够达到在进行线性搜索的时候，搜索算法能够觉察到模糊或不容易用肉眼观测到的交叉边缘，因此不会有所遗漏；对于第一预定像素存在多条边缘需要
进行判定时，能够选择出真正主导的像素边缘。
104.在一个实施例中，本发明还公开了获取第一阈值的一实施例。具体内容为：
105.s402，获取第一预定像素后，获取第一预定像素的相邻像素、多个第一预定像素边缘的灰度、多个相邻像素的灰度以及相邻像素的边缘的灰度。
106.在一个实施例中，第一预定像素是正方形，因此获取的第一预定像素边缘包括第一预定像素的上边缘、下边缘、左边缘以及右边缘；多个相邻像素具体指第一预定像素上边缘直接相邻的像素、下边缘直接相邻的像素、左边缘直接相邻的像素以及右边缘直接相邻的像素。
107.s404，通过该多个第一预定像素边缘的灰度以及该多个相邻像素的灰度确定多个初步灰度变化值。
108.s406，沿第一方向获取边缘灰度变化值；第一方向为第一预定像素需要进行判定边缘的方向。
109.s408，比较该多个初步灰度变化值与边缘灰度变化值，得到最大灰度变化值。
110.在一个实施例中，最大灰度变化值满足以下关系式：
111.δ
max
＝max(δ
t
，δr，δb，δ
l
，δ
intended
)
112.其中，δ
t
表示第一预定像素上侧初步灰度变化值；δr表示第一预定像素右侧初步灰度变化值；δb表示第一预定像素下侧初步灰度变化值；δ
l
表示第一预定像素左侧初步灰度变化值；δ
intended
表示第一预定像素所选边缘灰度变化值；δ
max
表示最大灰度变化值。
113.初步灰度变化值的计算满足以下关系式：
[0114][0115]
其中，δi表示第一预定像素i侧初步灰度变化值，在本实施例中，i可为t、r、b、1，分别表示上侧、下侧、左侧以及右侧；li表示第一预定像素i侧相邻像素的灰度；ci表示第一预定像素i侧边缘的灰度；
[0116]
边缘灰度变化值的计算满足以下关系式：
[0117][0118]
其中，c表示第一预定像素第一方向上边缘的灰度；c1表示第一预定像素第一方向上相邻单位像素边缘的灰度；δ
intended
表示第一预定像素所选边缘灰度变化值。
[0119]
s410，通过最大灰度变化值生成第一阈值。
[0120]
具体地，通过最大灰度变化值乘以第一阈值系数得到第一阈值。可选地，第一阈值系数为0.5。
[0121]
即第一阈值的生成方法为：
[0122]
τ＝m
×
δ
max
[0123]
其中，τ表示第一阈值；m表示第一阈值系数；δ
max
表示最大灰度变化值。
[0124]
在另一个实施例中，如图5所示，提供了一种3d打印图像处理方法，该方法包括以下步骤：
[0125]
s502，采集3d打印构件的模型的待处理图像。
[0126]
s504，获取第一预定像素和第一预定值。
[0127]
s506，获取第一预定像素的相邻像素、多个第一预定像素边缘的灰度、多个相邻像素的灰度以及相邻像素的边缘的灰度。
[0128]
s508，通过该多个第一预定像素边缘的灰度以及该多个相邻像素的灰度确定多个初步灰度变化值。
[0129]
s510，沿第一方向获取边缘灰度变化值；第一方向为第一预定像素需要进行判定边缘的方向。
[0130]
s512，比较该多个初步灰度变化值与边缘灰度变化值，得到最大灰度变化值。
[0131]
s514，通过最大灰度变化值生成第一阈值。
[0132]
s516，获取第一预定像素的灰度，确定第一方向上相邻像素的灰度与第一预定像素的灰度的差的绝对值。
[0133]
s518，比较绝对值与第一预定值，得到绝对值与第一预定值的关系。
[0134]
s520，通过绝对值与第一预定值的关系确定第一预定像素为主导边缘像素的候选像素。
[0135]
s522，选取主导边缘像素的候选像素与需要进行判定的边缘与相邻像素相同方向上边缘的灰度变化值的最小值。
[0136]
s524，比较该最小值与第一阈值；如果大于第一阈值，判定候选像素是主导边缘像素。
[0137]
s526，对第一中间图像进行灰度降解，得到第二中间图像。
[0138]
s528，对第二中间图像进行模糊处理，得到最终图像。
[0139]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0140]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于采用上述所涉及的3d打印图像处理方法的3d打印工艺方法，包括：
[0141]
采集3d打印构件的模型的待处理图像；对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像；第一中间图像进行灰度降解，得到第二中间图像；对第二中间图像进行模糊处理，得到最终图像；对最终图像进行曝光打印制造，得到3d打印构件。
[0142]
具体的，通过采集3d打印构件的模型的待处理图像，并照射待固化材料得到的3d构件模型的分层图像；对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像；对第一中间图像进行灰度降解，得到第二中间图像；对第二中间图像进行模糊处理，得到最终图像；对最终图像进行曝光打印制造，得到3d构件。
[0143]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的3d打印图像处理方法的3d打印图像处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个光固化3d打印图像处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于光固化3d打印图像处理方法的限定，在此不再赘述。
[0144]
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种3d打印图像处理装置，包括：图像采集模块602、抗锯齿处理模块604、图像灰度降解模块606和图像模糊处理模块608，其中：
[0145]
图像采集模块602，用于采集3d打印构件的模型的待处理图像。
[0146]
抗锯齿处理模块604，用于对待处理图像进行抗锯齿处理，得到第一中间图像。
[0147]
图像灰度降解模块606，用于对第一中间图像进行灰度降解，得到第二中间图像。
[0148]
图像模糊处理模块608，对第二中间图像进行模糊处理，得到最终图像。
[0149]
具体地，抗锯齿处理模块604还包括如图7所示的参数获取模块702、第一阈值获取模块704、候选像素获取模块706以及主导边缘像素获取模块708。
[0150]
参数获取模块702，用于获取第一预定像素和第一预定值。
[0151]
第一阈值获取模块704，用于根据第一预定像素确定第一阈值。
[0152]
候选像素获取模块706，用于通过第一预定值确定第一预定像素为候选像素。
[0153]
主导边缘像素获取模块708，用于通过第一阈值确定候选像素为主导边缘像素。
[0154]
在一个实施例中，第一阈值获取模块704还用于获取第一预定像素的相邻像素、多个第一预定像素边缘的灰度、多个相邻像素的灰度以及相邻像素的边缘的灰度；通过该多个第一预定像素边缘的灰度以及该多个相邻像素的灰度确定多个初步灰度变化值；沿第一方向获取边缘灰度变化值；第一方向为第一预定像素需要进行判定边缘的方向；比较该多个初步灰度变化值与边缘灰度变化值，得到最大灰度变化值；通过最大灰度变化值生成第一阈值。
[0155]
在一个实施例中，候选像素获取模块706还用于获取第一预定像素的灰度，确定第一方向的上相邻像素的灰度与第一预定像素的灰度的差的绝对值；比较绝对值与第一预定值，得到绝对值与第一预定值的关系；通过绝对值与第一预定值的关系确定第一预定像素为主导边缘像素的候选像素。
[0156]
在一个实施例中，主导边缘像素获取模块708还用于选取主导边缘像素的候选像素与需要进行判定的边缘与其相邻像素相同方向上边缘的灰度变化值的最小值；比较该最小值与第一阈值；如果大于第一阈值，则判定所述候选像素是主导边缘像素。
[0157]
本发明采用滤波算法对图像边缘进行模糊处理，使得像素灰度值递减，直至预定像素外围全为黑色像素，从而减小台阶纹并改善木纹。
[0158]
所采用的滤波算法包括线性滤波算法与非线性滤波处理，线性滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等；非线性滤波算法包括卡尔曼滤波算法以及粒子滤波算法。
[0159]
上述光固化3d打印图像处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于处理设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于处理设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0160]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该处理设备的处理器用于提供计算和控制能力。该处理设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该处理设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝
网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种光固化3d打印图像处理工艺方法。该处理设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该处理设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是处理设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0161]
本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的处理设备的限定，具体的处理设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0162]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0163]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0164]
在一个实施例中，提供了计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0165]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0166]
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。
[0167]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。