掌纹采集设备、方法及其图像采集装置[发明专利]

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 CN 110705487 A(43)申请公布日 2020.01.17

(21)申请号 201910951155.6(22)申请日 2019.10.08

(71)申请人 清华大学深圳国际研究生院

地址 518055 广东省深圳市南山区西丽街

道深圳大学城清华校区A栋二楼(72)发明人 张昆霭　郭振华　

(74)专利代理机构 深圳新创友知识产权代理有

限公司 44223

代理人 王震宇(51)Int.Cl.

G06K 9/00(2006.01)G06K 9/32(2006.01)

权利要求书2页 说明书7页 附图3页

CN 110705487 A(54)发明名称

掌纹采集设备、方法及其图像采集装置(57)摘要

一种掌纹采集设备、方法及其图像采集装置，该设备包括图像采集装置和图像处理装置，图像采集装置包括镜头组、分光模块、普通相机和深度相机，镜头组捕捉的光线经过分光模块分光后，一部分由普通相机采集得到二维RGB图像，另一部分同时由深度相机采集并得到手掌的深度图；图像处理装置利用二维RGB图像和深度图计算出描述了手掌的空间姿态的3D点云，空间姿态包含RGB图像像素的二维坐标和由深度图确定的RGB图像像素的第三维坐标；通过空间变换将3D点云的空间姿态校正到预设的正方向，再去掉校正后的3D点云的第三维方向信息，得到经过校正后的二维手掌图像；对校正后的二维手掌图像进行掌纹ROI提取。本发明能够显著提高掌纹ROI提取的稳定性。

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1.一种掌纹采集设备，其特征在于，包括图像采集装置和图像处理装置，所述图像采集装置包括镜头模块、分光模块、普通相机和深度相机，所述镜头模块捕捉来自手掌的光线，经过所述分光模块分光后，一部分光线由所述普通相机采集，另一部分光线同时由所述深度相机采集，所述图像处理装置通过所述普通相机获取手掌的二维RGB图像，并通过所述光场相机获取手掌的深度图；其中，所述图像处理装置利用所述二维RGB图像和所述深度图计算出描述了手掌的空间姿态的3D点云，所述3D点云的空间姿态包含RGB图像像素的二维坐标和由所述深度图确定的RGB图像像素的第三维坐标；通过空间变换将所述3D点云的空间姿态校正到预设的正方向，再去掉校正后的3D点云的第三维方向信息，得到经过校正后的二维手掌图像；对校正后的二维手掌图像进行掌纹ROI提取。

2.如权利要求1所述的掌纹采集设备，其特征在于，所述深度相机为光场相机。3.如权利要求1或2所述的掌纹采集设备，其特征在于，所述分光模块为半透半反镜。4.如权利要求1至3任一项所述的掌纹采集设备，其特征在于，所述图像采集装置还包括控制单元或同步触发器，用于控制或触发所述普通相机和深度相机同一时刻一起拍照。

5.如权利要求1至4任一项所述的掌纹采集设备，其特征在于，所述图像处理装置将所述深度图放大至与所述二维RGB图像同等大小，优选通过双线性插值放大，使放大后的所述深度图上的每个像素与二维RGB图像像素一一对应，将每个像素的深度值作为RGB图像像素的第三维坐标，生成一组稠密的点云；

其中，二维RGB图像为F，放大后的深度图为G，点云为H，RGB图上的点(xs，ys)的值为F(xs，ys)，在深度图上对应的深度值为G(xs，ys)，该点在点云中对应的坐标为：

(xs，ys，zs)＝(xs，ys，G(xs，ys))其RGB值为：H(xs，ys，zs)＝F(xs，ys)。

6.如权利要求1至5任一项所述的掌纹采集设备，其特征在于，所述正方向定义为：在手掌自然张开、五指全打开的情况下，手掌平面与所述深度相机的成像平面平行，从中指根部中点发出的射线经过中指指尖，并且此射线的方向在深度图像中的朝向为竖直向上。

7.如权利要求1至6任一项所述的掌纹采集设备，其特征在于，通过空间变换网络进行所述空间变换，其中，所述空间变换网络是通过采集大量的正方向手掌样本和非正方向的手掌样本经过训练得到。

8.如权利要求1至7任一项所述的掌纹采集设备，其特征在于，所述空间变换通过如下映射关系进行：

其中，(xs，ys，zs)为变换前的3D点云的坐标，(xt，yt，zt)为变换后的3D点云的坐标，

即Aθ为变换矩阵；

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其中，将训练好的STN作用于包含手指在内的原始点云，并根据原始点云的RGB值计算变换后点云的RGB值，原始点云H变换后的点云为HT，ψ(H，xs，ys，zs)表示根据点云H上的点(xs，ys，zs)进行插值计算得到的RGB值，变换后的点云中的点(xt，yt，zt)的RGB值为：

HT(xt，yt，zt)＝ψ(H，xs，ys，zs)，

去掉变换后的点云HT中的所有点的z方向，得到经过校正的二维手掌图像FT，HT中的点(xt，yt，zt)在FT上对应的点的坐标为(xt，yt)，其RGB值为：

FT(xt，yt)＝HT(xt，yt，zt)。9.一种掌纹采集方法，其特征在于，使用如权利要求1至8任一项所述的掌纹采集设备进行掌纹采集，得到掌纹ROI。

10.一种用于如权利要求1至8任一项所述的掌纹采集设备的图像采集装置，其特征在于，包括镜头模块、分光模块、普通相机和深度相机，所述镜头模块捕捉来自手掌的光线，经过所述分光模块分光后，一部分光线由所述普通相机采集，另一部分光线同时由所述深度相机采集，所述普通相机获取手掌的二维RGB图像和所述光场相机获取手掌的深度图用于产生经过空间姿态校正后的二维手掌图像，以对校正后的二维手掌图像进行掌纹ROI提取。

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掌纹采集设备、方法及其图像采集装置

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技术领域

[0001]本发明涉及生物特征识别领域，特别是一种掌纹采集设备、掌纹采集设备方法及其图像采集装置。

背景技术

[0002]掌纹识别是生物特征识别中的重要技术。掌纹识别的一般过程为：图像采集、图像预处理、掌纹ROI提取、特征提取、特征匹配识别。其中掌纹感兴趣区域(ROI，Region of Interest)提取是指在手掌上定义一个区域，通常为一个矩形区域，用于下一步的特征提取。因此，ROI提取的稳定性直接影响了特征的稳定性，从而影响了整个掌纹识别算法的性能。

[0003]现有的掌纹识别技术方案可以分为接触式掌纹识别和非接触式掌纹识别，两者的掌纹ROI提取方法略有不同。[0004]接触式掌纹识别：手掌必须贴紧或者固定在采集设备上，以保证手掌的姿态在每次采集的时候基本一致。ROI通常由一些关键点来定义。例如，利用设备上的两个固定点来定义ROI。又例如，使用相邻手指的连接点，如食指和中指的连接点、中指和无名指的连接点，由于手指姿态被设备固定，因此可以认为这两个点也是固定的。无论是哪种方式，只要能找到两个稳定的关键点，以它们的连线和中垂线建立直角坐标系，就可以按照一定规则在手掌处切割出一个矩形区域作为ROI。[0005]非接触式掌纹识别：手掌不是固定的，会相对采集设备在空间自由运动，手掌、手指的姿态也是时刻变化的。因此，通常会首先在图像中进行手掌的检测定位出手掌的位置，进一步定位出手掌上的关键点，例如手指关节点、手指根部点，再以这些关键点建立坐标系，以一定规则在手掌上切割出一个矩形区域作为ROI。[0006]接触式掌纹识别的缺点在于：手掌必须固定在设备上，了使用的自由度，而且手掌与设备直接接触会产生卫生方面的问题，尤其是多人共用一台设备的时候。另外，在实际使用过程中，光照变化或者手掌的错误放置都很容易导致提取到的ROI发生变化。[0007]非接触式掌纹识别的缺点在于：手指、手掌的姿态变化容易导致提取到的ROI不稳定。

发明内容

[0008]本发明的主要目的在于克服现有技术的不足，提供一种掌纹采集设备、掌纹采集设备方法及其图像采集装置。[0009]为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：[0010]一种掌纹采集设备，包括图像采集装置和图像处理装置，所述图像采集装置包括镜头模块、分光模块、普通相机和深度相机，所述镜头模块捕捉来自手掌的光线，经过所述分光模块分光后，一部分光线由所述普通相机采集，另一部分光线同时由所述深度相机采集，所述图像处理装置通过所述普通相机获取手掌的二维RGB图像，并通过所述光场相机获

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取手掌的深度图；其中，所述图像处理装置利用所述二维RGB图像和所述深度图计算出描述了手掌的空间姿态的3D点云，所述3D点云的空间姿态包含RGB图像像素的二维坐标和由所述深度图确定的RGB图像像素的第三维坐标；通过空间变换将所述3D点云的空间姿态校正到预设的正方向，再去掉校正后的3D点云的第三维方向信息，得到经过校正后的二维手掌图像；对校正后的二维手掌图像进行掌纹ROI提取。[0011]进一步地：

[0012]所述深度相机为光场相机。[0013]所述分光模块为半透半反镜。

[0014]所述图像采集装置还包括控制单元或同步触发器，用于控制或触发所述普通相机和深度相机同一时刻一起拍照。

[0015]所述图像处理装置将所述深度图放大至与所述二维RGB图像同等大小，优选通过双线性插值放大，使放大后的所述深度图上的每个像素与二维RGB图像像素一一对应，将每个像素的深度值作为RGB图像像素的第三维坐标，生成一组稠密的点云；[0016]其中，二维RGB图像为F，放大后的深度图为G，点云为H，RGB图上的点(xs，ys)的值为F(xs，ys)，在深度图上对应的深度值为G(xs，ys)，该点在点云中对应的坐标为：[0017](xs，ys，zs)＝(xs，ys，G(xs，ys))[0018]其RGB值为：[0019]H(xs，ys，zs)＝F(xs，ys)。[0020]所述正方向定义为：在手掌自然张开、五指全打开的情况下，手掌平面与所述深度相机的成像平面平行，从中指根部中点发出的射线经过中指指尖，并且此射线的方向在深度图像中的朝向为竖直向上。

[0021]通过空间变换网络(STN，Spatial Transformer Networks)进行所述空间变换，其中，所述空间变换网络是通过采集大量的正方向手掌样本和非正方向的手掌样本经过训练得到。

[0022]所述空间变换通过如下映射关系进行：

[0023]

[0024]

其中，(xs，ys，zs)为变换前的3D点云的坐标，(xt，yt，zt)为变换后的3D点云的坐标，

即Aθ为变换矩阵；

其中，将训练好的STN作用于包含手指在内的原始点云，并根据原始点云的RGB值

计算变换后点云的RGB值，原始点云H变换后的点云为HT，ψ(H，xs，ys，zs)表示根据点云H上的

ys，zs)进行插值计算得到的RGB值，变换后的点云中的点(xt，yt，zt)的RGB值为：点(xs，

[0026]HT(xt，yt，zt)＝ψ(H，xs，ys，zs)，

[0027]去掉变换后的点云HT中的所有点的z方向，得到经过校正的二维手掌图像FT，HT中

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[0025]

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的点(xt，yt，zt)在FT上对应的点的坐标为(xt，yt)，其RGB值为：[0028]FT(xt，yt)＝HT(xt，yt，zt)。[0029]一种掌纹采集方法，使用所述的掌纹采集设备进行掌纹采集，得到掌纹ROI。[0030]一种用于所述的掌纹采集设备的图像采集装置，包括镜头模块、分光模块、普通相机和深度相机，所述镜头模块捕捉来自手掌的光线，经过所述分光模块分光后，一部分光线由所述普通相机采集，另一部分光线同时由所述深度相机采集，所述普通相机获取手掌的二维RGB图像和所述光场相机获取手掌的深度图用于产生经过空间姿态校正后的二维手掌图像，以对校正后的二维手掌图像进行掌纹ROI提取。[0031]本发明具有如下有益效果：

[0032]本发明提出了一种使用深度图成像与普通成像结合的方式采集掌纹图像并进行掌纹感兴趣区域的提取定位的设备和方法。本发明的设备和方法中，使用分光器件、深度相机和普通相机同时采集手掌的深度图和二维RGB图像，其中深度相机通过深度图成像技术(如光场成像)获得手掌的深度图，把深度图和二维RGB图像结合生成3D点云，然后通过训练好的空间变换网络来校正手掌的空间姿态，并提取稳定的ROI，从而能够显著提高ROI提取的稳定性，提高掌纹识别的可靠性。本发明可以用于非接触式掌纹识别，并克服现有的非接触式掌纹识别指、手掌的姿态变化容易导致提取到的ROI不稳定的缺点。附图说明

[0033]图1为本发明掌纹采集方法的流程图；

[0034]图2为本发明掌纹采集设备一种实施例中的图像采集装置的结构示意图；[0035]图3为本发明掌纹采集设备另一种实施例中的图像采集装置的结构示意图；[0036]图4为本发明掌纹采集设备一种实施例中的相机的结构示意图；[0037]图5为本发明掌纹采集设备一种实施例中的光场相机的结构示意图。[0038]图6为光场相机成像示意图；

[0039]图7为光场相机的微透镜阵列示意图；

具体实施方式

[0040]以下对本发明的实施方式作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了本发明的范围及其应用。[0041]需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。另外，连接即可以是用于固定作用也可以是用于电路连通作用。[0042]需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的。[0043]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

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隐含地包括一个或者更多该特征。在本发明实施例的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。[0044]参阅图1至图7，在一种实施例中，一种掌纹采集设备，包括图像采集装置和图像处理装置，所述图像采集装置包括镜头模块、分光模块、普通相机和深度相机，所述镜头模块捕捉来自手掌的光线，经过所述分光模块分光后，一部分光线由所述普通相机采集，另一部分光线同时由所述深度相机采集，所述图像处理装置通过所述普通相机获取手掌的二维RGB图像，并通过所述光场相机获取手掌的深度图；其中，所述图像处理装置利用所述二维RGB图像和所述深度图计算出描述了手掌的空间姿态的3D点云，所述3D点云的空间姿态包含RGB图像像素的二维坐标和由所述深度图确定的RGB图像像素的第三维坐标；通过空间变换将所述3D点云的空间姿态校正到预设的正方向，再去掉校正后的3D点云的第三维方向信息，得到经过校正后的二维手掌图像；对校正后的二维手掌图像进行掌纹ROI提取。[0045]参阅图2至图3，在优选的实施例中，所述深度相机为光场相机，手掌的深度图由所述光场相机采集的光场图像获得。[0046]参阅图2至图3，在优选的实施例中，所述分光模块为半透半反镜(又称分光镜)。[0047]参阅图2，所述图像采集装置可以包括控制单元，所述控制单元连接所述普通相机和深度相机，用于控制所述普通相机和深度相机同一时刻一起拍照。[0048]参阅图3，在优选的实施例中，所述图像采集装置包括同步触发器，所述同步触发器连接所述普通相机和深度相机，用于同一时刻触发所述普通相机和深度相机一起拍照。[0049]参阅图2至图7，在另一种实施例中，一种用于前述任一实施例的掌纹采集设备的图像采集装置，包括镜头模块、分光模块、普通相机和深度相机，所述镜头模块捕捉来自手掌的光线，经过所述分光模块分光后，一部分光线由所述普通相机采集，另一部分光线同时由所述深度相机采集，所述普通相机获取手掌的二维RGB图像和所述光场相机获取手掌的深度图提供给图像处理装置进行处理，用于产生经过空间姿态校正后的二维手掌图像，以对校正后的二维手掌图像进行掌纹ROI提取。[0050]在另一种实施例中，一种掌纹采集方法，使用前述任一实施例的掌纹采集设备进行掌纹采集，得到掌纹ROI。本方法的处理流程如图1所示，包括：图像采集、点云生成、手掌姿态校正和ROI定位。

[0051]以下结合附图进一步描述本发明具体实施例的原理、特征和优点。[0052]图像采集：

[0053]光场成像技术可以获取光线的角度信息从而可以计算出深度图，但是原始光场图像实际上是多个视角图像的融合，有一定的冗余信息，无法直接表达掌纹的细节。原始光场图像分解为单个视角图像后其分辨率会小于原分辨率，掌纹细节会丢失。深度图是由多个单视角图像计算得来的，其分辨率和单视角图像的分辨率一致，也丢失了掌纹细节。因此，无论是原始光场图像，还是单视角图像、深度图，都不适合用于进行掌纹识别。本发明实施例中，提供一种图像采集装置，采用分光镜让入射光线一分为二，让普通RGB相机和深度相机同时采集掌纹图像，既保留了高分辨率的2D掌纹图像，又能够获取掌纹的光场图像。[0054]在一个优选实施例中，所述图像采集装置如图3所示，包括一个镜头组、一个分光镜、一个普通相机、一个光场相机以及一个同步触发器。[0055]镜头组：由一组镜片组成，可拆卸，可更换，可用于适配不同的拍摄距离。

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分光镜：也称为半透半反镜，可以让50％的入射光线通过，让50％的入射光线反

射。

普通相机：包括镜头和图像传感器，如图4所示。

[0058]光场相机：在普通相机的镜头和图像传感器之间加入一块微透镜阵列，如图5所示。选取适当的焦距和摆放位置，使得光线经过镜头和微透镜阵列的折射后聚焦在图像传感器上。

[0059]同步触发器：连接普通相机和光场相机，可以同一时刻触发两个相机一起拍照。[0060]所述图像采集装置中，镜头组和光场相机同光轴，分光镜与镜头组光轴的夹角为45°，透过分光镜的一束光与光场相机光轴重合，经分光镜反射的一束光与普通相机光轴重合。

[0061]光场(lightfield)是通过一组按特定规律排布的透镜阵列所采集到的光在空间中的信息，其主要特点是除了单个镜头所采集到的二维图像信息以外，还能采集到光线的角度信息。图6所示是一个典型的光场成像示意图，成像元件包括主镜头、微透镜阵列和图像传感器。微透镜阵列一般由多个同样孔径、同样焦距的微小凸透镜等距离地排列成一个矩阵平面，如图7所示。在主镜头上选取任意的一个子孔径，如图6中的A，来自所拍摄景物的不同位置的光线穿过这个子孔径A后，会分别通过微透镜阵列中的每一个微透镜，然后在微透镜后方的图像传感器上成像，所成的像A1、A2、A3、A4都只是景物的一个部位。因此，所拍摄景物的不同部位被一个子孔径分散到了每一个微透镜后方。当我们选取其他位置的子孔径时，微透镜后方所成像的位置也会发生相应变化。以上过程可以认为是在主镜头上开了若干个位置不同的小孔去观察所拍摄的景物，随着子孔径的位置变化，观察的角度也会发生变化。因此，光场成像可以采集到光线的角度信息，并通过后期的图像处理算法可以恢复出从不同视角观察得到的景物，再利用多目视觉技术可以计算得到景物中各个位置的深度信息形成一幅深度图(depth map)。[0062]点云生成：

[0063]光场相机采集到的手掌图像经过计算后可以得到深度图，其分辨率会比原始图像小。把深度图经过双线性插值放大至与普通相机采集到的手掌RGB图像同等大小，则放大后的深度图上每个像素与RGB图像像素一一对应。把深度值作为RGB图像像素的第三维坐标，即可以生成一组稠密的点云。[00]设RGB图像为F，放大后的深度图为G，点云为H。RGB图上的某个点(xs，ys)的值为F(xs，ys)，在深度图上对应的深度值为G(xs，ys)，则该点在点云中对应的坐标为(xs，ys，zs)＝(xs，ys，G(xs，ys))

[0065]其RGB值为H(xs，ys，zs)＝F(xs，ys)。[0066]手掌姿态校正：

[0067]由于手指的姿态不稳定，首先，根据手掌的深度图把手指部分去掉，只保留手掌部分。手掌部分的3D点云描述了手掌的空间姿态，需要通过空间变换校正到一个正方向。我们将手掌的正方向定义为：在手掌自然张开、五指全打开的情况下，手掌平面与光场相机的成像平面平行，从中指根部中点发出的射线经过中指指尖，并且此射线的方向在光场图像中的朝向为竖直向上。

[0068]采集大量的正方向手掌样本和非正方向的手掌样本，训练一个三维版本的空间变

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化网络(STN，Spatial Transformer Networks)，使得各种姿态的手掌点云经过STN后都可以校正到正方向。假设变换前的点云坐标为(xt，yt，zt)，变换后的点云坐标为(xt，yt，zt)，则映射关系为

[0069]

其中变换矩阵Aθ就是需要训练的权重矩阵。

[0071]将训练好的STN作用于包含手指在内的原始点云，并根据原始点云的RGB值计算变换后点云的RGB值，原始点云H变换后的点云为HT，ψ(H，xs，ys，zs)表示根据点云H上的点(xs，ys，zs)进行插值计算得到的RGB值，变换后的点云中的点(xt，yt，zt)的RGB值为：[0072]HT(xt，yt，zt)＝ψ(H，xs，ys，zs)，

[0073]我们的目标是计算出变换后的点云HT上所有点的RGB值，而HT上的某个点(xt，yt，zt)的RGB值HT(xt，yt，zt)由其对应的变换前的点的RGB值计算而来。在实际计算的时候，会先根据坐标(xt，yt，zt)反推出坐标(xs，ys，zs)，但由于反推出来的(xs，ys，zs)有可能不是整数，在原始点云H中可能不存在，为此，通过(xs，ys，zs)附近真实存在的点的RGB值来插值出(xs，ys，zs)的RGB值。[0074]ROI定位：

[0075]去掉变换后的点云HT中的所有点的z方向，得到经过校正的二维手掌图像FT，HT中的点(xt，yt，zt)在FT上对应的点的坐标为(xt，yt)，其RGB值为：[0076]FT(xt，yt)＝HT(xt，yt，zt)。

[0077]在校正后的二维手掌图像上使用现有的ROI提取方法，即可得到更为稳定的掌纹ROI。

[0078]以上内容是结合具体/优选的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，其还可以对这些已描述的实施方式做出若干替代或变型，而这些替代或变型方式都应当视为属于本发明的保护范围。在本说明书的描述中，参考术语“一种实施例”、“一些实施例”、“优选实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。尽管已经详细描述了本发明的实施例及其优点，但应当理解，在不脱离由所附权利要求限定的范围的情况下，可以在本文中进行各种改变、替换和变更。此外，本发明的范围不旨在限于说明书中所述的过程、机器、制造、物质组成、手段、方法和步骤的特定实施例。本领域普通技术人员将容易理解，可以利用执行与本文所述相应实施例基本相同功能或获得与本文所述实施例基本相同结果的目前存在的或稍后要开发的上述披露、过程、机器、制造、物质组成、手段、方法或步骤。因此，所附权利要求旨在将这些过程、机器、制造、物质组成、手段、方法或步骤包

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含在其范围内。。

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