图像对准方法及模块、检测方法及系统、设备和存储介质 [0001] 本申请要求2022年12月30日递交的专利申请202211723684.9的优先权技术领域 [0002] 本发明涉及检测领域，尤其涉及一种图像对准方法及模块、检测方法及系统、设备和存储介质。 背景技术 [0003] 随着技术的不断发展，精密加工被用到越来越多的领域，同时，对于加工精度也有越来越高的要求。为了满足加工精度的需求，提高产品的合格率，需要对产品进行在线检测，以确保满足产品制造的相关指标要求。例如，通过进行缺陷检测，以判断产品中是否存在缺陷，并检测缺陷的位置和尺寸等。 [0004] 在现有的检测方法，一般先将待测物的模板图像与待测物的待检测图像进行对准，从待检测图像中获取与模板图像匹配的匹配区域，再将匹配区域与模板图像进行比较，从而获取待测物的检测结果。 [0005] 但是，现有的图像对准方法存在着精度较低且效率低下的问题。 发明内容 [0006] 本发明解决的问题是提供一种图像对准方法及模块、检测方法及系统、设备和存储介质，能够提高图像匹配的精度和效率，进而能够提高检测精度和效率。 [0007] 为解决上述问题，本发明提供了一种图像对准方法，包括： [0008] 获取待测物的待检测图像和模板图像，待检测图像和模板图像之间具有初始对应关系； [0009] 对所述模板图像进行区域划分处理，获取多个模板区域； [0010] 从所述多个模板区域中获取符合预设条件的模板区域，作为目标模板区域； [0011] 至少部分所述待检测图像与至少部分所述模板图像中各点一一对应形成对应点，从所述待检测图像中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括待检测图像中与所述目标模板区域各点形成所述对应点的区域； [0012] 将所述目标模板区域与初始目标检测区域进行匹配处理，使所述目标模板区域中的第一匹配区域与所述初始目标检测区域中的第二匹配区域中各点相互匹配形成第一匹配点； [0013] 根据所述第一匹配区域和第二匹配区域获取所述待检测图像和所述模板图像之间的偏移量，所述偏移量等于第一匹配区域中任意一点在第二匹配区域中的第一匹配点与第一匹配区域中该任意一点的初始对应点之间的偏移量，所述初始对应点为待检测图像中与所述第一匹配区域中该任意一点具有初始对应关系的点。 [0014] 可选地，所述模板图像包括多个点的检测参数与位置之间的对应关系，所述检测参数与图像灰度相关； [0015] 从所述多个模板区域中获取符合预设条件的模板区域，作为目标模板区域，包括： 根据所述模板区域中点的检测参数，从所述多个模板区域中获取所述目标模板区域；或，将所述多个模板区域中任一模板区域作为所述目标模板区域。 [0016] 可选地，所述检测参数包括灰度、光强、电荷量或电压值； [0017] 根据所述模板区域中点的检测参数，从所述多个模板区域中获取目标模板区域，包括：根据所述模板区域中点的检测参数获取各模板区域的参数变化度，并从所述多个模板区域中获取所述参数变化度最大的模板区域作为所述目标模板区域，所述参数变化度表征所述模板区域中点的检测参数的变化程度； [0018] 所述变化度包括：检测参数的梯度之和或均值，或所述模板区域各点的检测参数的离散度。 [0019] 可选地，获取待测物的待检测图像和模板图像之后，且从所述待检测图像中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括待检测图像中与所述目标模板区域各点的对应点所形成的区域之前，所述图像对准方法还包括：确定所述待检测图像与所述模板图像之间的初始对应关系，所述初始对应关系使待检测图像与所述模板图像具有所述初始对应点；将所述待检测图像与所述模板图像进行初始匹配处理，使所述模板图像的第三匹配区域与所述待检测图像的第四匹配区域中各点相互匹配形成第二匹配点，以得到所述对应点； [0020] 从所述待检测图像中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括待检测图像中与所述目标模板区域各点的对应点所形成的区域，包括：根据相互匹配的第二匹配点，从所述待检测图像中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括待检测图像中与所述目标模板区域匹配的第二匹配点所在区域。 [0021] 可选地，获取待测物的待检测图像和模板图像之后，且将所述待检测图像与所述模板图像进行初始匹配处理之前，所述图像对准方法还包括：对所述待检测图像和所述模板图像进行尺寸压缩处理，缩减所述待检测图像和所述模板图像的尺寸； [0022] 将所述待检测图像与所述模板图像进行初始匹配处理步骤中，对经过所述尺寸压缩处理的待检测图像和所述模板图像进行初始匹配处理。 [0023] 可选地，所述尺寸压缩处理包括一次或多次下采样处理。 [0024] 可选地，所述尺寸压缩处理的比例为1：8至1：4。 [0025] 可选地，将所述待检测图像与所述模板图像进行初始匹配处理，使所述模板图像中的第三匹配区域与所述待检测图像中的第四匹配区域中各点相互匹配形成第二匹配点，包括：设置第一匹配窗口，所述第一匹配窗口与所述模板图像具有相同尺寸；使所述第一匹配窗口与所述待检测图像之间进行相对移动，并分别获取所述待检测图像中第一匹配窗口所在区域与所述模板图像之间的第一相关性得分；获取所述待检测图像中第一相关性得分最大的第一匹配窗口所在区域，作为所述第四匹配区域，所述第四匹配区域与所述模板图像中各点相互匹配形成第二匹配点。 [0026] 可选地，根据所述第一匹配区域和第二匹配区域获取所述待检测图像和所述模板图像之间的偏移量，包括：所述待检测图像中与第三匹配区域中参考点具有所述初始对应关系的点为第一参考点，所述第四匹配区域中与所述参考点匹配的第二匹配点为第二参考点，获取第一参考点与第二参考点的位置偏差，得到所述待检测图像与所述模板图像之间的初始偏移量；所述第二匹配区域中与第一匹配区域中任意一第三参考点匹配的第一匹配点为第四参考点，所述初始目标检测区域中与所述第三参考点对应的点为第五参考点，获取第四参考点与第五参考点的位置偏差，作为偏差量；获取所述初始偏移量与偏差量之和，得到所述偏移量； [0027] 根据相互匹配的第二匹配点，从所述待检测图像中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括所述待检测图像中与所述目标模板区域匹配的第二匹配点所在区域，包括：根据初始偏移量和初始对应关系，从所述待检测图像中获取初始目标检测区域。 [0028] 可选地，从所述待检测图像中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括待检测图像中与所述目标模板区域各点的对应点所形成的区域，包括：根据所述目标模板区域，从所述待检测图像中获取中心检测区域，所述中心检测区域包括待检测图像中与所述目标模板区域各点的对应点； [0029] 根据所述中心检测区域，从所述待检测图像中获取所述初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括所述中心检测区域。 [0030] 可选地，根据所述中心检测区域，从所述待检测图像中获取所述初始目标检测区域，包括：在所述待检测图像中对所述中心检测区域进行向外扩展处理，获取包括所述中心检测区域的扩展区域，作为所述初始目标检测区域。 [0031] 可选地，所述中心检测区域和所述初始目标检测区域均为矩形，所述初始目标检测区域与所述中心检测区域的边长之差为1至5个像素点。 [0032] 可选地，将所述目标模板区域与初始目标检测区域进行匹配处理，使所述目标模板区域中的第一匹配区域与所述初始目标检测区域中的第二匹配区域中各点相互匹配形成第一匹配点，包括：设置第二匹配窗口，所述第二匹配窗口与所述目标模板区域具有相同尺寸；使所述第二匹配窗口与所述初始目标检测区域之间进行相对移动，并分别获取所述初始目标检测区域中第二匹配窗口所在区域与所述目标模板区域之间的第二相关性得分； 将所述目标检测区域作为所述第一匹配区域，并从所述初始目标检测区域获取第二相关性得分最大的第二匹配窗口所在的区域，作为所述第二匹配区域。 [0033] 相应地，本发明实施例还提供了一种图像对准模块，用于执行上述任一项所述的图像对准方法，包括：图像获取单元，适于获取待测物的待检测图像和模板图像，待检测图像和模板图像之间具有初始对应关系；划分处理单元，适于对所述模板图像进行区域划分处理，获取多个模板区域；第一获取单元，适于从所述多个模板区域中获取符合预设条件的模板区域，作为目标模板区域；至少部分所述待检测图像与至少部分所述模板图像中各点一一对应形成对应点，第二获取单元，适于从所述待检测图像中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括所述待检测图像中所述目标模板区域各点形成所述对应点的区域；匹配处理单元，适于将所述目标模板区域与初始目标检测区域进行匹配处理，使所述目标模板区域中的第一匹配区域与所述初始目标检测区域中的第二匹配区域中各点相互匹配形成第一匹配点；第三获取单元，适于获取根据所述第一匹配区域和第二匹配区域获取所述待检测图像和所述模板图像之间的偏移量，所述偏移量等于第一匹配区域中任意一点在第二匹配区域中的第一匹配点与第一匹配区域中该任意一点的初始对应点之间的偏移量，所述初始对应点为待检测图像中与所述第一匹配区域中该任意一点具有初始对应关系的点。 [0034] 相应地，本发明实施例还提供了一种设备，包括至少一个存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现根据上述任一项所述的图像对准方法。 [0035] 相应地，本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令用于实现根据上述任一项所述的图像对准方法。 [0036] 相应地，本发明实施例还提供了一种检测方法，包括：采用如上述任一项所述的图像对准方法，获取待测物的待检测图像和模板图像之间的偏移量；根据所述待检测图像和模板图像之间的偏移量，获取所述待检测图像与所述模板图像之间的匹配区域，分别作为第五匹配区域和第六匹配区域；将所述待检测图像的第五匹配区域与所述模板图像的第六匹配区域进行比较，获取所述待检测图像的检测结果。 [0037] 可选地，将所述待检测图像的第五匹配区域与所述模板图像的第六匹配区域进行比较，获取所述待检测图像的检测结果，包括：将所述待检测图像的第五匹配区域与所述模板图像的第六匹配区域进行差分处理，获取差分图像；根据所述差分图像从所述待检测图像的第五匹配区域获取与所述模板图像的第六匹配区域中灰度值差异大于阈值的点，作为目标点。 [0038] 相应地，本发明实施例还提供了一种检测系统，包括：图像对准模块，用于采用如上述任一项所述的图像对准方法，获取待测物的待检测图像和模板图像之间的偏移量；区域获取模块，用于根据所述待检测图像和模板图像之间的偏移量，获取所述待检测图像与所述模板图像之间的匹配区域，分别作为第五匹配区域和第六匹配区域；检测模块，用于将所述待检测图像的第五匹配区域与所述模板图像的第六匹配区域进行比较，获取所述待检测图像的检测结果。 [0039] 相应地，本发明实施例还提供了一种设备，包括至少一个存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如上述所述的检测方法。 [0040] 相应地，本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令用于实现如上述所述的检测方法。 [0041] 与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点： [0042] 本发明实施例提供了一种图像对准方法，先对所述模板图像进行区域划分处理，并从划分得到的多个模板区域中获取符合预设条件的目标模板区域，再从待检测图像中获取包括与所述目标模板区域各点的对应点所形成的区域的初始目标检测区域，并将目标模板区域与初始目标检测区域进行匹配处理，获取所述待检测图像和所述模板图像之间的偏移量，与直接将待检测图像与模板图像进行匹配处理获取偏移量的方案相比，所述目标模板区域与所述初始目标检测区域较小，能够降低匹配处理的数据量，且有利于提高匹配处理的精度，故而能够提高对准处理的效率和精度，进而提升检测的效率和精度。 [0043] 进一步，先对所述待检测图像和所述模板图像进行尺寸压缩处理，使得经尺寸压缩处理的所述待检测图像和所述模板图像的尺寸得以缩减，再将经尺寸压缩处理的待检测图像与经尺寸压缩处理的模板图像进行初始匹配处理，能够降低初始匹配处理的数据处理量，提高所述待检测图像与所述模板图像之间的初始偏移量的获取速度，进而能够进一步提高图像配准的速度，继而能够进一步提高检测效率。同时，先将经过尺寸压缩处理的待检测图像与模板图像进行初始匹配处理，获取所述待检测图像和所述模板图像的初始偏移量，并根据初始偏移量和初始对应关系，从待检测图像中获取包括目标模板区域的对应区域的初始目标检测区域，再将目标模板区域与初始目标检测区域进行匹配处理，获取所述待检测图像和所述模板图像之间的偏移量，能够进一步提高匹配处理的效率和精度，从而能够进一步提高检测的效率和精度。 附图说明 [0044] 图1为本发明技术方案提供的图像对准方法一实施例的流程示意图； [0045] 图2为待检测图像和模板图像的示意图； [0046] 图3为本发明实施例中对模板图像进行划分得到多个模板区域的示意图； [0047] 图4为本发明技术方案提供的图像对准模块一实施例的结构示意图； [0048] 图5为本发明实施例提供的电子设备的一种可选硬件结构的示意图； [0049] 图6示出了根据本发明技术方案所提供的检测方法一实施例的流程示意图； [0050] 图7示出了根据本发明技术方案所提供的检测系统一实施例的结构示意图。 具体实施方式 [0051] 由背景技术可知，现有的图像对准方法存在着效率低下的问题。 [0052] 为解决上述问题，本发明实施例提供了一种图像对准方法，先对所述模板图像进行区域划分处理，并从划分得到的多个模板区域中获取符合预设条件的目标模板区域，再从待检测图像中获取包括与所述目标模板区域各点的对应点所形成的区域的初始目标检测区域，并将目标模板区域与初始目标检测区域进行匹配处理，获取所述待检测图像和所述模板图像之间的偏移量，与直接将待检测图像与模板图像进行匹配处理获取偏移量的方案相比，所述目标模板区域与所述初始目标检测区域较小，能够降低匹配处理的数据量，且有利于提高匹配处理的精度，故而能够提高对准处理的效率和精度，进而提升检测的效率和精度。 [0053] 为使本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。 [0054] 图1示出了本发明技术方案提供的图像对准方法一实施例的流程示意图。 [0055] 参见图1，一种图像对准方法，具体可以包括如下的步骤： [0056] 步骤S110：获取待测物的待检测图像和模板图像，待检测图像和模板图像之间具有初始对应关系； [0057] 步骤S120：对模板图像进行区域划分处理，获取多个模板区域； [0058] 步骤S130：从多个模板区域中获取符合预设条件的模板区域，作为目标模板区域； [0059] 步骤S140：至少部分待检测图像与至少部分模板图像中各点一一对应形成对应点，从待检测图像中获取初始目标检测区域，初始目标检测区域包括待检测图像中目标模板区域各点形成所述对应点的区域； [0060] 步骤S150：将目标模板区域与初始目标检测区域进行匹配处理，使目标模板区域中的第一匹配区域与初始目标检测区域中的第二匹配区域中各点相互匹配形成第一匹配点； [0061] 步骤S160：根据第一匹配区域和第二匹配区域获取待检测图像和模板图像之间的偏移量，偏移量等于第一匹配区域中任意一点在第二匹配区域中的第一匹配点与第一匹配区域中该任意一点的初始对应点之间的偏移量，所述初始对应点为待检测图像中与所述第一匹配区域中该任意一点具有初始对应关系的点。 [0062] 图2示出了待检测图像和模板图像的示意图。结合参考图1至图2，执行步骤S110，获取待测物的待检测图像100和模板图像200，待检测图像100和模板图像200之间具有初始对应关系。 [0063] 获取待测物的待检测图像100和模板图像200，为后续获取待检测图像100和模板图像200的偏移量提供基础。 [0064] 待检测图像100和模板图像200包括：待测物各点的位置与检测参数之间的对应关系，检测参数与图像灰度相关。具体地，检测参数为灰度、光强、电荷量或电压值。 [0065] 本实施例中，待检测图像100为需要进行目标检测的待测物的图像。作为一种示例，待检测图像100为需要进行缺陷检测的待测物的图像。在其他实施例中，待检测图像还能够为需要对待测物中除缺陷之外的其他目标进行检测的待测物的图像。其中，待测物中除缺陷之外的其他目标包括孔等。 [0066] 本实施例中，待测物包括多个呈周期性排列的单元结构，待检测图像100为待测物中单元结构的图像，且待检测图像100为待测物中任一单元结构的图像。 [0067] 本实施例中，待检测图像100包括待测物表面的多个点，后续对待检测图像100进行缺陷检测时，相应对待检测图像100中的各个点进行检测。 [0068] 本实施例中，待检测图像100为灰度图像。具体地，待检测图像100中点的灰度值为 0～255。在其他实施例中，待检测图像还能够为黑白图像或彩色图像等。 [0069] 本实施例中，待检测图像100为暗场图像。暗场图像是通过暗场检测(dark‑field inspection)的方式获得的图像。 [0070] 在光学检测中，按照收集信号光的来源不同，可以分为明场检测(bright‑field inspection)和暗场检测。其中，暗场检测是通过探测待测物表面的散射光强度对待测物的表面进行检测的方法，明场检测是通过探测待测物表面的反射光强度对待测物的表面进行检测的方法。 [0071] 在其他实施例中，待检测图像还能够为明场图像。 [0072] 本实施例中，模板图像200用于作为对待检测图像100进行检测处理时的基准图像。具体地，将待检测图像100与模板图像200进行比较，从而判断待检测图像100中是否存在缺陷。 [0073] 本实施例中，待检测图像100为灰度图像，模板图像200相应为灰度图像。相应地，模板图像200中点的灰度值为0～255。在其他实施例中，模板图像还能够为黑白图像或彩色图像等等。 [0074] 在其他实施例中，模板图像还能够为待测物的标准图像。其中，标准图像为与待测物一致的标准物的图像。 [0075] 作为一种示例，标准图像为标准物的计算机辅助设计(Computer Aided Design，CAD)图。作为另一种示例，标准图像为标准物的无缺陷测量图像。 [0076] 待检测图像100与模板图像200中的初始对应点之间的对应关系，即为待检测图像 100与模板图像200之间的初始对应关系。 [0077] 本实施例中，根据待检测图像100中点的位置坐标与模板图像200中点的位置坐标，获取待检测图像100与模板图像200之间的初始对应点。 [0078] 作为一种示例，待检测图像100中点的位置坐标与模板图像200中点的位置坐标为同一坐标系下的位置坐标，相应地，待检测图像100与模板图像200之间的初始对应关系为待检测图像100与模板图像200中位置坐标相同的点之间的对应关系。 [0079] 在其他实施例中，还能够将待检测图像与模板图像中点的位置坐标之间具有预设偏差量的点作为初始对应点。相应地，待检测图像与模板图像中位置坐标具有预设偏差量的点之间的对应关系为待检测图像与模板图像之间的初始对应关系。本实施例中，待测物为晶圆(wafer)，晶圆通常包含有多个重复的晶粒(die)。相应地，待检测图像100和模板图像200分别为晶粒图像。 [0080] 在其他实施例中，待测物还可以是玻璃面板等其他类型的产品。可以理解的是，玻璃面板也可以具有多个重复的单元结构。例如，每个单元结构可以用于形成电子产品显示屏。 [0081] 图3示出了本发明实施例中对模板图像进行划分得到多个模板区域的示意图。对结合参考图1至图3，执行步骤S120，对模板图像200进行区域划分处理，获取多个模板区域 210。 [0082] 对模板图像200进行区域划分处理，获取多个模板区域210，为后续从多个模板区域210中获取目标模板区域提供基础。 [0083] 本实施例中，对模板图像200进行均等划分，得到多个模板区域210。相应地，多个模板区域210中任意两个不同的模板区域210的尺寸相同。 [0084] 对模板图像200进行划分得到的模板区域210的数量不宜过多也不宜多少。若对模板图像200进行划分得到的模板区域210的数量过少，则不利于提高所获取的目标模板区域的精度；若对模板图像200进行划分得到的模板区域210的数量过多，则相应会增加后续获取目标模板区域的处理数据量，且也不利于提高所获取的目标模板区域的精度。为此，本实施例中，对模板图像200进行区域划分处理得到的模板区域210的数量为10～20个。 [0085] 在其他实施例中，根据实际的需要，还能够对模板图像进行不均等划分，使得划分得到多个模板区域中至少两个模板区域的尺寸不同。 [0086] 本实施例中，获取待测物的待检测图像100和模板图像200之后，所述图像对准方法还包括：分别对待检测图像100和模板图像200进行尺寸压缩处理，缩减待检测图像100和模板图像200的尺寸。 [0087] 缩减待检测图像100和模板图像200的尺寸，后续将待检测图像100和模板图像200进行对准处理的过程中，能够降低对准处理的数据量，相应能够提升图像对准的效率，进而能够提高检测的效率。 [0088] 对待检测图像100和模板图像200进行尺寸压缩处理，相应会降低待检测图像100和模板图像200的清晰度。具体地，尺寸压缩处理的比例越大，则经尺寸压缩处理的待检测图像100和模板图像200的分辨率越低，经尺寸压缩处理的待检测图像100和模板图像200越模糊。 [0089] 相应地，对待检测图像100和模板图像200进行的尺寸压缩处理的尺寸压缩比例不宜过大也不宜过小。若对待检测图像100和模板图像200进行的尺寸压缩处理的比例过小，则不利于降低将待检测图像100和模板图像200进行对准处理的数据量；若对待检测图像 100和模板图像200进行的尺寸压缩处理的比例过大，则相应会使得经尺寸压缩处理的待检测图像100和模板图像200的分辨率较低，相应会降低将待检测图像100和模板图像200进行对准处理的精度。为此，本发明实施例中，对待检测图像100和模板图像200进行的尺寸压缩处理的尺寸压缩比例为1：8至1：4。 [0090] 本实施例中，分别对待检测图像100和模板图像200进行的尺寸压缩处理包括下采样处理。 [0091] 本实施例中，采用双线性插值法分别对待检测图像100和模板图像200进行下采样处理。在其他实施例中，对待检测图像和模板图像进行下采样处理的方式还能够为池化或卷积等。 [0092] 分别对待检测图像100和模板图像200所执行的下采样处理的次数，可以根据尺寸压缩比例进行确定。 [0093] 作为一种示例，若尺寸压缩比例M等于 则分别对待检测图像100和模板图像 200执行n次下采样，每次的尺寸压缩比例均为1：2；若尺寸压缩比例M非为 则先获取与尺寸压缩比例M最接近的 再根据与尺寸压缩比例M最接近的 确定下采样处理的次数。 具体地，若尺寸压缩比例M最接近 则相应也分别对待检测图像100和模板图像200执行n次下采样，其中，前(n‑1)次下采样的尺寸压缩比例均为1：2，第n次下采样的尺寸压缩比例(n‑1) 为(2 *M)。 [0094] 例如，在尺寸压缩比例为 的情况下，则下采样处理的次数相应为两次，其中，先执行第一次下采样，将待检测图像100和模板图像200下采样至原尺寸 再对第一次下采样后的待检测图像100和模板图像200执行第二次下采样，使得第二次下采样后的待检测图像100和模板图像200的尺寸为原尺寸的 若尺寸压缩比例为1：5，与 相比， 最接近则下采样处理的次数相应也为两次，其中，先执行第一次下采样，将待检测图像100和模板图像200下采样至原尺寸 再对第一次下采样后的待检测图像100和模板图像200执行第二次下采样，使得第二次下采样后的待检测图像100和模板图像200为原尺寸的[0095] 可以理解的是，尺寸压缩比例相同的情况下，对待检测图像100和模板图像200进行的下采样次数越少，则经下采样处理后的待检测图像100和模板图像200的精度损失越大；反之，对待检测图像100和模板图像200进行的下采样次数越多，则经下采样处理后的待检测图像100和模板图像200的精度损失越小。 [0096] 在其他实施例中，还能够采用除下采样之外的其他适宜的方式分别对待检测图像和模板图像进行尺寸压缩处理，在此不做限制。 [0097] 结合参考图1至图3，执行步骤S130，从多个模板区域210中获取符合预设条件的模板区域210，作为目标模板区域215。 [0098] 从多个模板区域210中获取符合预设条件的模板区域210，作为目标模板区域215，为后续从待检测图像100中获取包括与目标模板区域215对应的区域的初始目标检测区域提供基础。 [0099] 本实施例中，模板图像200包括多个点的检测参数与位置之间的对应关系，检测参数与图像灰度相关。相应地，从多个模板区域210中获取符合预设条件的模板区域210，作为目标模板区域215的步骤包括：根据模板区域210中点的检测参数，从多个模板区域210中获取目标模板区域215。 [0100] 具体地，根据模板区域210中点的检测参数，从多个模板区域210中获取目标模板区域215的步骤包括：根据模板区域210中点的检测参数获取各模板区域210的参数变化度，并从多个模板区域210中获取参数变化度最大的模板区域210作为目标模板区域215，参数变化度表征模板区域210中点的检测参数的变化程度。相应地，预设条件为参数变化度最大。 [0101] 模板区域210的参数变化度越大，模板区域210中点的检测参数的变化较为剧烈，模板区域210的纹理较为丰富，与点的检测参数的变化较为平缓的模板区域210相比，参数变化度越大的模板区域210的辨识度相应较高，容易进行识别。 [0102] 相应地，将参数变化度最大的模板区域210作为目标模板区域215，后续根据目标模板区域215从待检测图像中获取包括与目标模板区域的对应区域的初始目标检测区域，并将目标模板区域与初始目标检测区域进行匹配处理，相应能够提高目标模板区域与初始目标检测区域的匹配精度，进而能够提高图像对准的精度，继而能够提高检测的精度。 [0103] 本实施例中，模板图像200为灰度图像，检测参数为模板图像200中点的灰度值。相应地，从多个模板区域210中获取灰度梯度变化最大的模板区域210作为目标模板区域215。 其中，灰度梯度变化最大的模板区域210，是指点的灰度梯度之和最大的模板区域210。 [0104] 在其他实施例中，检测参数还能够为光强、电荷量或电压值等。 [0105] 本实施例中，采用sobel算子计算各个模板区域210中点的灰度梯度。在其他实施例中，还能够采用其他的梯度求取算法计算获取各模板区域中点的灰度梯度，在此不做限制。 [0106] 上述以点的灰度梯度为例，对如何根据点的检测参数，从多个模板区域210中获取目标模板区域215进行了介绍。本发明并不限于此。在其他实施例中，还能够将模板区域中点的检测参数的均值最大，或者模板区域各点的检测参数的离散度最大的区域作为目标模板区域。其中，检测参数的离散度，是指模板区域中点的检测参数与模板区域的中心检测参数的偏离程度。 [0107] 在其他实施例中，除了根据点的检测参数，从多个模板区域中获取目标模板区域之外，还能够直接将任一模板区域作为目标模板区域，相应能够提高目标模板区域的获取速度，从而能够提高图像对准的速度。相应地，预设条件为任一模板区域。 [0108] 本实施例中，获取待测物的待检测图像100和模板图像200之后，所述图像对准方法还包括分别对待检测图像100和模板图像200进行尺寸压缩处理，缩减待检测图像100和模板图像200的尺寸的步骤。 [0109] 相应地，从多个模板区域210中获取符合预设条件的模板区域210，作为目标模板区域215，即对经尺寸压缩处理的多个模板区域210中获取符合预设条件的模板区域210，作为目标模板区域215。 [0110] 对经尺寸压缩处理的多个模板区域210中获取符合预设条件的模板区域210，作为目标模板区域215，相应能够提高获取目标模板区域215的数据处理量，提高目标模板区域 215的获取速度，从而能够提高图像对准的速度，进而能够提高检测的速度。 [0111] 结合参考图1至图3，执行步骤S140，至少部分待检测图像100与至少部分模板图像 200中各点一一对应形成对应点，从待检测图像100中获取初始目标检测区域，初始目标检测区域包括待检测图像100中与目标模板区域215各点形成所述对应点的区域。 [0112] 从待检测图像100中获取初始目标检测区域，初始目标检测区域包括待检测图像中与目标模板区域215各点形成所述对应点的区域，为后续将初始目标检测区域与目标模板区域215进行匹配处理做准备。 [0113] 本实施例中，获取待测物的待检测图像100和模板图像200之后，且从所述待检测图像100中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括待检测图像100中与所述目标模板区域215各点的对应点所形成的区域之前，所述图像对准方法还包括：确定待检测图像100与模板图像200之间的初始对应关系，所述初始对应关系使待检测图像100与所述模板图像200具有所述初始对应点；将待检测图像100与模板图像200进行初始匹配处理，使模板图像200中的第三匹配区域与待检测图像100中的第四匹配区域中各点相互匹配形成第二匹配点，以得到所述对应点。 [0114] 相应地，从所述待检测图像中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括待检测图像100中与所述目标模板区域215各点的对应点所形成的区域，的步骤包括：根据相互匹配的第二匹配点，从所述待检测图像100中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括所述待检测图像100中与所述目标模板区域215匹配的第二匹配点所在区域。 [0115] 本实施例中，确定待检测图像100与模板图像200之间的初始对应关系，是指获取待检测图像100与模板图像200的初始对应点之间的对应关系。关于待检测图像100与模板图像200之间的初始对应关系请参见前述步骤S110中的相应描述，在此不再赘述。 [0116] 将待检测图像100与模板图像200进行初始匹配处理，使模板图像200中的第三匹配区域与待检测图像100中的第四匹配区域中各点相互匹配形成第二匹配点，以得到所述对应点，相应地，模板图像200中的第三匹配区域与待检测图像100中的第四匹配区域中相互匹配的第二匹配点，作为模板图像200与待检测图像100之间的对应点。 [0117] 本实施例中，模板图像200较小，待检测图像100的尺寸较大，相应地，将模板图像 200与待检测图像100进行初始匹配处理，使模板图像200与部分待检测图像100中各点一一对应形成第二匹配点，以得到所述对应点。 [0118] 换言之，将模板图像200整体作为第三匹配区域，从待检测图像100中获取与模板图像200对应的区域作为第四匹配区域，模板图像200与待检测图像100中第四匹配区域各点相互匹配形成第二匹配点，模板图像200与待检测图像100中第四匹配区域中相互匹配的第二匹配点作为模板图像200与待检测图像100之间的对应点。 [0119] 本实施例中，从待检测图像100中获取与模板图像200对应的区域作为第四匹配区域，也即从待检测图像100中获取与模板图像200之间匹配度最高或大于预设值的匹配区域，作为第四匹配区域。 [0120] 其中，匹配度最高，是指待检测图像100中位于第四匹配区域的各点与模板图像 200的各点之间的灰度值的方差、标准差或绝对值最小；匹配度大于预设值，是指待检测图像100中位于第四匹配区域的各点与模板图像200的各点之间的灰度值的方差、标准差或绝对值小于预设值。 [0121] 具体地，将模板图像200与待检测图像200进行初始匹配处理，使模板图像200中的第三匹配区域与待检测图像100中的第四匹配区域中各点相互匹配形成第二匹配点的步骤包括：设置第一匹配窗口，第一匹配窗口与模板图像200具有相同尺寸；使第一匹配窗口与待检测图像100之间进行相对移动，并分别获取待检测图像100中第一匹配窗口所在区域与模板图像200之间的第一相关性得分；获取待检测图像100中第一相关性得分最大的第一匹配窗口所在区域，作为第四匹配区域，第四匹配区域与模板图像200中各点相互匹配形成第二匹配点。 [0122] 作为一种示例，将第一匹配窗口按照预设滑动方向在待检测图像100中滑动，且每滑动一次计算当前第一匹配窗口所在区域与模板图像200与之间的第一相关性得分，直至完成待检测图像100的遍历，从而获取多个第一相关性得分。 [0123] 例如，可以将第一匹配窗口从待检测图像100的左上角开始向右滑动，且每次的滑动步长为一列点的尺寸，当滑动至待检测图像100最右测后向下滑动，且向下滑动的滑动步长为一行点的尺寸，再从待检测图像100的最右侧向左开始滑动，依此类推，直至第一匹配窗口遍历待检测图像100的中的每一个点。 [0124] 计算待检测图像100中第一匹配窗口所在区域与模板图像200之间的第一相关性得分的方式可以根据实际的需要选取，如平均绝对差(Mean Absolute Differences，MAD)处理、绝对误差和处理(Sum of Absolute Differences，SAD)、误差平方和处理(Sum of Squared Differences，SSD)、平均误差平方和处理(Mean Square Differences，MSD)、互相关处理(Normalized Cross Correlation，NCC)、序贯相似性检测处理(Sequential Similarity Detection Algorithm，SSDA)或哈达玛变换处理(Hadamard Transform)等。 [0125] 本实施例中，通过互相关处理获取待检测图像100中第一匹配窗口所在区域与模板图像200之间的第一相关性得分。 [0126] 具体地，采用如下的公式计算待检测图像100中第一匹配窗口所在区域与模板图像200之间的第一相关性得分： [0127] [0128] 其中，R(x,y)表示第一相关性得分，T(x',y')表示模板图像，I(x+x',y+y')表示待检测图像，Wp表示待检测图像中第一匹配窗口所在区域，·表示乘积运算。 [0129] 本实施例中，获取待测物的待检测图像100和模板图像200之后，且将所述待检测图像100与所述模板图像200进行初始匹配处理之前，还包括分别对待检测图像100和模板图像200进行尺寸压缩处理，缩减待检测图像100和模板图像200的尺寸的步骤。 [0130] 相应地，将经尺寸压缩处理的模板图像200与经尺寸压缩处理的待检测图像100进行初始匹配处理，使经尺寸压缩处理的模板图像200的第三匹配区域与尺寸压缩处理的待检测图像100中的第四匹配区域中各点相互匹配形成第二匹配点，能够减少初始匹配处理的数据量，提高初始匹配处理的速度，进而提高图像对准的速度。 [0131] 本实施例中，根据相互匹配的第二匹配点，从所述待检测图像100中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括所述待检测图像100中与所述目标模板区域215匹配的第二匹配点所在区域的步骤包括：根据初始偏移量和初始对应关系，从待检测图像100中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括待检测图像中与所述目标模板区域匹配的第二匹配点所在区域。 [0132] 具体地，根据初始偏移量和初始对应关系，从待检测图像100中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括待检测图像100中与所述目标模板区域215匹配的第二匹配点所在区域的步骤包括：根据初始偏移量和初始对应关系，从待检测图像100中获取与目标模板区域215对应的中心检测区域；根据中心检测区域，从待检测图像100中获取初始目标检测区域，初始目标检测区域包括中心检测区域。 [0133] 根据初始偏移量和初始对应关系，从待检测图像100中获取与目标模板区域215对应的中心检测区域，也即在待检测图像100中将处于初始对应关系的位置处的初始中心检测区域移动初始偏移量后所处的区域，作为中心检测区域。 [0134] 其中，初始中心检测区域为待检测图像100中与目标模板区域215之间具有初始对应关系的区域。相应地，初始中心检测区域为待检测图像100中与目标模板区域215的尺寸相同的区域，且初始中心检测区域与中心检测区域的位置坐标之差为初始偏移量。 [0135] 相应地，待检测图像100中的中心检测区域的位置坐标为待检测图像100中处于初始对应关系的位置处的初始中心检测区域的位置坐标与初始偏移量之和，且待检测图像 100中的中心检测区域的尺寸与目标模板区域215的尺寸相同。 [0136] 本实施例中，中心检测区域为矩形。相应地，在待检测图像100中将中心检测区域分别沿长度方向和宽度方向进行向外扩展，获取包括中心检测区域的扩展区域作为初始目标检测区域。 [0137] 中心检测区域为根据初始偏移量获取，使得中心检测区域可能为待检测图像100中与目标模板区域215对应的区域或者中心检测区域与待检测图像100中与目标模板区域 215对应的区域相接近。相应地，对中心检测区域向外扩展获取包括中心检测区域的扩展区域作为初始目标检测区域，后续将目标模板区域215与初始目标检测区域进行匹配处理，能够增加待检测图像100中与目标模板区域215对应的区域的搜索范围，相应能够提高目标模板区域215与初始目标检测区域进行匹配处理的匹配精度，继而能够提高图像对准的精度。 [0138] 对中心检测区域进行向外扩展处理的扩展量可以根据实际需要进行设置。本实施例中，对中心检测区域进行向外扩展处理的扩展量与图像对准的精度需求相关。 [0139] 作为一种示例，对中心检测区域进行向外扩展处理的扩展量为1至5个像素点，相应地，初始目标检测区域与中心检测区域的边长之差为1至5个像素点。 [0140] 在其他实施例中，还能够不获取待检测图像与模板图像之间的初始偏移量，直接根据目标模板区域，从待检测图像中获取与目标模板区域对应的中心检测区域；根据中心检测区域，从待检测图像中获取初始目标检测区域，初始目标检测区域包括中心检测区域。 [0141] 在该实施例中，根据目标模板区域，从待检测图像中获取与目标模板区域对应的中心检测区域，也即将目标模板区域与待检测图像进行匹配处理，从待检测图像中获取与目标模板区域的对应区域。 [0142] 结合参考图1至图3，执行步骤S150，将目标模板区域215与初始目标检测区域进行匹配处理，使目标模板区域215中的第一匹配区域与初始目标检测区域中的第二匹配区域中各点相互匹配形成第一匹配点。 [0143] 将目标模板区域215与初始目标检测区域进行匹配处理，使第一匹配区域与第二匹配区域的相似度大于预设阈值；或者，使第一匹配区域与第二匹配区域的相似度具有最大值。 [0144] 本实施例中，将目标模板区域215与初始目标检测区域进行匹配处理，使目标模板区域215中的第一匹配区域与初始目标检测区域中的第二匹配区域中各点相互匹配形成第一匹配点的步骤包括：设置第二匹配窗口，第二匹配窗口与目标模板区域215具有相同尺寸；使第二匹配窗口与初始目标检测区域之间进行相对移动，并分别获取初始目标检测区域中第二匹配窗口所在区域与目标模板区域115之间的第二相关性得分；将目标模板区域 215作为第一匹配区域，并从初始目标检测区域获取第二相关性得分最大的第二匹配窗口所在的区域，作为第二匹配区域。 [0145] 关于将目标模板区域与初始目标检测区域进行匹配处理的内容，请参见前述将待检测图像与模板图像进行初始匹配处理的内容执行，在此不再赘述。 [0146] 本实施例中，将目标模板区域215整体作为第一匹配区域，并从初始目标检测区域中获取与目标模板区域215对应的区域，作为第二匹配区域。 [0147] 在其他实施例中，第一匹配区域还能够为部分目标检测区域，相应地，将目标检测区域与初始目标检测区域的进行匹配处理，使部分目标模板区域与部分初始目标检测区域中各点相互匹配形成第一匹配点。 [0148] 将目标模板区域215与初始目标检测区域进行匹配处理，使目标模板区域215中的第一匹配区域与初始目标检测区域中的第二匹配区域中各点相互匹配形成第一匹配点，与直接将模板图像与待检测图像进行匹配处理相比，目标模板区域215和初始目标检测区域较小，相应能够提高匹配处理的速度和精度，故而能够提高图像对准的速度和精度，进而能够提高检测处理的速度和精度。 [0149] 结合参考图1至图3，执行步骤S160，根据所述第一匹配区域和第二匹配区域获取所述待检测图像100和所述模板图像200之间的偏移量，所述偏移量等于第一匹配区域中任意一点在第二匹配区域中的第一匹配点与第一匹配区域中该任意一点的初始对应点之间的偏移量，所述初始对应点为待检测图像100中与所述第一匹配区域中该任意一点具有初始对应关系的点。 [0150] 本实施例中，待检测图像100中点的位置坐标与模板图像200中点的位置坐标为同一坐标系下的位置坐标。相应地，在获取第一匹配区域和第二匹配区域之后，第一匹配区域与第二匹配区域之间的位置坐标之间的差值，即为第一匹配区域与第二匹配区域之间的偏移量。 [0151] 具体地，待检测图像100中点的位置坐标与模板图像200中点的位置坐标为同一坐标系下的位置坐标。相应地，偏移量等于第一匹配区域中任意一点在第二匹配区域中的第一匹配点与第一匹配区域中任意一点的初始对应点之间的偏移量。 [0152] 本实施例中，获取待测物的待检测图像100和模板图像200之后，且从所述待检测图像100中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括待检测图像100中与所述目标模板区域215各点的对应点所形成的区域之前，所述图像对准方法还包括：确定待检测图像100与模板图像200之间的初始对应关系，所述初始对应关系使待检测图像与所述模板图像具有所述初始对应点；将模板图像200与待检测图像100进行初始匹配处理，使模板图像 200中的第三匹配区域与待检测图像100中的第四匹配区域中各点相互匹配形成第二匹配点，以得到所述对应点。 [0153] 相应地，根据第一匹配区域和第二匹配区域获取待检测图像100和模板图像200之间的偏移量的步骤，包括：所述待检测图像100中与第三匹配区域中参考点具有所述初始对应关系的点为第一参考点，所述第四匹配区域中与所述参考点匹配的第二匹配点为第二参考点，获取第一参考点与第二参考点的位置偏差，得到所述待检测图像100与所述模板图像 200之间的初始偏移量；所述第二匹配区域中与第一匹配区域中任意一第三参考点匹配的第一匹配点为第四参考点，所述初始目标检测区域中与所述第三参考点对应的点为第五参考点，获取第四参考点与第五参考点的位置偏差，作为偏差量；获取所述初始偏移量与偏差量之和，得到所述偏移量。 [0154] 在待检测图像100中，将第一参考点移动所述初始偏移量得到第二参考点，将第五参考点移动所述偏差量得到第四参考点。相应地，第一匹配区域中任意一点与在第二匹配区域中的第一匹配点与第一匹配区域中该任意一点的初始对应点之间的偏移量，等于初始偏移量与偏差量之和。 [0155] 需要说明的是，在本发明的其他实施例中，所述方法可以不包括所述初始匹配处理的步骤；从所述待检测图像中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括待检测图像中与所述目标模板区域对应的区域，包括：根据所述初始对应关系从所述待检测图像中获取初始目标检测区域，使初始目标检测区域包括待检测图像中与所述目标模板区域具有所述初始对应关系的区域。 [0156] 本实施例中，根据第一匹配区域和第二匹配区域获取待检测图像100和模板图像 200之间的偏移量之后，根据待检测图像100和模板图像200之间的偏移量，使目标模板区域 215中的第一匹配区域与初始目标检测区域中的第二匹配区域中各点相对准，实现待检测图像100和模板图像200之间的对准。 [0157] 相应地，本发明实施例还提供了一种图像对准模块。 [0158] 图4示出了根据本发明技术方案提供的图像对准模块一实施例的结构示意图。参见图4，一种图像对准模块，包括：图像获取单元401，适于获取待测物的待检测图像和模板图像，待检测图像和模板图像之间具有初始对应关系；划分处理单元402，适于对模板图像进行区域划分处理，获取多个模板区域；第一获取单元403，适于从多个模板区域中获取符合预设条件的模板区域，作为目标模板区域；至少部分所述待检测图像与至少部分所述模板图像中各点一一对应形成对应点，第二获取单元404，适于从待检测图像中获取初始目标检测区域，所述初始目标检测区域包括所述待检测图像中所述目标模板区域各点形成所述对应点的区域；匹配处理单元405，适于将目标模板区域与初始目标检测区域进行匹配处理，使目标模板区域中的第一匹配区域与初始目标检测区域中的第二匹配区域中各点相互匹配形成第一匹配点；第三获取单元406，适于获取根据第一匹配区域和第二匹配区域获取待检测图像和模板图像之间的偏移量，偏移量等于第一匹配区域中任意一点在第二匹配区域中的第一匹配点与第一匹配区域中该任意一点的初始对应点之间的偏移量，所述初始对应点为待检测图像中与所述第一匹配区域中该任意一点具有初始对应关系的点。 [0159] 本实施例图像对准模块可以用于执行前述实施例的图像对准方法，也可以采用其他的功能模块执行前述实施例的图像对准方法。对本实施例图像对准方法的具体描述，可参考前述实施例中的相应描述，本实施例在此不再赘述。 [0160] 其中，图像对准方法请参见前述部分的介绍，不再赘述。 [0161] 本发明实施例提供的电子设备的一种可选硬件结构可以如图5所示，包括：至少一个处理器01，至少一个通信接口02，至少一个存储器03和至少一个通信总线04。 [0162] 在本发明实施例中，处理器01、通信接口02、存储器03、通信总线04的数量为至少一个，且处理器01、通信接口02、存储器03通过通信总线04完成相互间的通信。 [0163] 通信接口02可以为用于进行网络通信的通信模块的接口，如GSM模块的接口。 [0164] 处理器01可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。 [0165] 存储器03可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non‑volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。 [0166] 其中，存储器03存储有一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令被处理器 01执行以实现本发明实施例的图像对准方法。 [0167] 需要说明的是，上述的实现终端设备还可以包括与本发明实施例公开内容可能并不是必需的其他器件(未示出)；鉴于这些其他器件对于理解本发明实施例公开内容可能并不是必需，本发明实施例对此不进行逐一介绍。 [0168] 本发明实施例还提供一种存储介质，存储介质存储有一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令用于实现本发明实施例提供的图像对准方法。其中，图像对准方法请参见前述部分的介绍，在此不再赘述。 [0169] 相应地，本发明实施例还提供了一种检测方法。 [0170] 图6示出了根据本发明技术方案所提供的检测方法一实施例的流程示意图。参见图6，一种检测方法，包括： [0171] 步骤S601：采用前述实施例所述的图像对准方法，获取待测物的待检测图像和模板图像之间的偏移量； [0172] 步骤S602：根据待检测图像和模板图像之间的偏移量，获取待检测图像与模板图像之间的匹配区域，分别作为第五匹配区域和第六匹配区域； [0173] 步骤S603：将待检测图像的第五匹配区域与模板图像的第六匹配区域进行比较，获取待检测图像的检测结果。 [0174] 本实施例中，将待检测图像的第五匹配区域与模板图像的第六匹配区域进行比较，获取待检测图像的检测结果，也即获取检测图像中存在的缺陷。 [0175] 本实施例中，将模板图像整体作为第六匹配区域，相应地，待检测图像的第五匹配区域与模板图像具有相同尺寸，且待检测图像的第五匹配区域与模板图像的位置坐标之间的偏差为偏移量。 [0176] 在其他实施例中，第六匹配区域还能够为模板图像的部分区域。 [0177] 本实施例中，将待检测图像的第五匹配区域与模板图像的第六匹配区域进行比较，获取待检测图像的检测结果，也即将待检测图像的第五匹配区域与模板图像的第六匹配区域进行差分处理，获取差分图像，并根据差分图像从待检测图像的第五匹配区域获取与模板图像的第六匹配区域中灰度值差异大于阈值的点，作为缺陷点。 [0178] 阈值可以根据先验经验选取，也可以根据待检测图像所获取的自适应阈值等，在此不做限制。 [0179] 相应地，本发明实施例还提供了一种检测系统。 [0180] 图7示出了本发明实施例中的一种检测系统的结构示意图。参见图7，一种检测系统包括：图像对准模块701，适于采用所述的图像对准方法，获取待测物的待检测图像和模板图像之间的偏移量；区域获取模块702，根据待检测图像和模板图像之间的偏移量，获取待检测图像与模板图像之间的匹配区域，分别作为第五匹配区域和第六匹配区域；检测模块703，适于将待检测图像的第五匹配区域与模板图像的第六匹配区域进行比较，获取待检测图像的检测结果。其中，图像对准模块701请参见前述部分的介绍，在此不再赘述。 [0181] 相应地，本发明实施例还提供了一种设备，包括至少一个存储器和至少一个处理器，存储器存储有一条或多条计算机指令，其中，一条或多条计算机指令被处理器执行以实现如上述的检测方法。其中，检测方法请参见前述部分的介绍，不再赘述。 [0182] 另外，关于设备的可选硬件结构请参见图5的介绍，不再赘述。 [0183] 相应地，本发明实施例还提供了一种存储介质，存储介质存储有一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令用于实现如上述的检测方法。其中，检测方法请参见前述部分的相应介绍，不再赘述。 [0184] 上述本发明的实施方式是本发明的元件和特征的组合。除非另外提及，否则元件或特征可被视为选择性的。各个元件或特征可在不与其它元件或特征组合的情况下实践。 另外，本发明的实施方式可通过组合部分元件和/或特征来构造。本发明的实施方式中所描述的操作顺序可重新排列。任一实施方式的一些构造可被包括在另一实施方式中，并且可用另一实施方式的对应构造代替。对于本领域技术人员而言明显的是，所附权利要求中彼此没有明确引用关系的权利要求可组合成本发明的实施方式，或者可在提交本申请之后的修改中作为新的权利要求包括。 [0185] 本发明的实施方式可通过例如硬件、固件、软件或其组合的各种手段来实现。在硬件配置方式中，根据本发明示例性实施方式的方法可通过一个或更多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理器件(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器等来实现。 [0186] 在固件或软件配置方式中，本发明的实施方式可以模块、过程、功能等形式实现。 软件代码可存储在存储器单元中并由处理器执行。存储器单元位于处理器的内部或外部，并可经由各种己知手段向处理器发送数据以及从处理器接收数据。 [0187] 对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。 [0188] 虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。