技术领域
[0001] 本申请涉及机器视觉技术领域，尤其涉及一种基于精检相机巡边的自动标定方法、装置及存储介质。
相关背景技术
[0002] 面板行业中，存在由主检和精检相机组成的复合检测系统，主检相机用于检测缺陷位置及缺陷类型，精检相机用于进一步确定缺陷位于显示屏中的层级位置。其中为了将主检相机视野下检测的缺陷运动到精检相机视野下进一步判断缺陷层级位置，需要对主检相机图像坐标系和载台机械坐标系之间的转换关系进行标定，其标定的效率和精度在一定程度上决定了精检系统是否能够起到作用，因此提高主检相机图像坐标系和控制精检相机运动的X、Y载台坐标系的标定效率和标定精度至关重要。
[0003] 因精检相机视野微小，只能拍摄到标定板的部分区域，传统方案首先通过主检相机拍摄完整标定板图像，提取标定板中标志点(Mark)中心的图像坐标，然后通过人工控制调整载台位置使精检相机中心对齐Mark点中心，同时记录Mark点中心的载台位置，最后根据上述坐标对求解所需的标定矩阵。
[0004] 上述标定过程需要人工调整载台位置，使精检相机的视野中心与标定板上的标志点（Mark点）中心对齐，这一步骤极易引入人为误差。人的视觉判断、手部操作的微小偏差都可能影响到对齐的精确度，进而影响后续标定矩阵的准确性。整个标定过程高度依赖人工参与，对于每一个需要标定的Mark点，都需要进行人为的操作，大大增加了标定工作的时间和劳动成本，自动化程度很低。这不仅限制了标定工作的效率，也增加了操作过程中的不确定性和风险。
具体实施方式
[0026] 本申请公开了一种基于精检相机巡边的自动标定方法、装置及存储介质，用于提高标定效率，同时避免精检相机对齐标志点时引入人工误差。
[0027] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0028] 本申请的方法可以应用于服务器、设备、终端或者其它具备逻辑处理能力的设备，对此，本申请不作限定。为方便描述，下面以执行主体为终端为例进行描述。
[0029] 请参阅图1，本申请首先提供了一种基于精检相机巡边的自动标定方法的一个实施例，该实施例包括：S101、通过提前示教得到固定偏移量，固定偏移量为主检相机到精检相机所需移动的距离和方向；
本实施例中，首先需要通过提前示教获得固定偏移量 ，主检工位是大视
野主检相机的检测预设位置，精检工位是精检相机的检测预设位置，固定偏移量是标定板从主检工位到精检工位并且精检相机中心落在标定板内部所需移动的距离和方向。
[0030] 得到固定偏移量后，将最终的固定偏移量保存在系统的配置文件中，以便在后续的标定过程中使用。
[0031] 请参考图8，图8为示教主检工位到精检工位得到偏移量的流程示意图，图中绿框部分为主检工位。此时显示精检相机未进行调整。
[0032] 请参考图9，图9为标定板的一个结构示意图，该标定板具有清晰的9个标志点，以便相机能够准确捕捉并识别。且标定板固有的物理参数已知，设标定板斜角边的中点，以中点建立标定板物理坐标系（右手坐标系），其坐标系y轴为垂直于斜角边由标定板内部指向外部的单位向量，标定板物理坐标系x轴可由根据右手坐标系性质由y轴旋转得到。在此基础上根据标定板固有物理参数可以得到各个标志（Mark）点中心在标定板物理坐标系中的坐标。
[0033] S102、根据固定偏移量，通过运动控制组件使精检相机的画面中心落到标定板的内部，标定板内部设置有标定点；运动控制组件由一个高精度的XYZ平台和三套高精度步进电机及控制器组成，控制信号由系统端输出，精确的调整主检相机和精检相机的空间拍照位置。
[0034] 系统会从配置文件中读取之前示教保存好的固定偏移量；系统解析固定偏移量，将固定偏移量转换为运动控制组件可以理解的指令，比如电机的步数、旋转角度或者移动平台的移动距离等。
[0035] 运动控制组件接收到指令后，会驱动载台按照指定的距离和方向进行移动，移动到目标位置停止；当载台移动到目标位置后，精检相机的画面中心已经准确地落到了标定板的内部。
[0036] S103、通过运动控制组件控制所述精检相机进行巡边运动以采集所述标定板的特征图，并根据所述特征图识别所述标定板内边框直线边缘及角点，据此继续控制所述精检相机进行巡边运动及角点对齐；确保精检相机的画面中心落到标定板的内部后，系统通过运动控制组件向载台发送移动指令，使精检相机的画面中心沿X轴或Y轴方向进行移动。在每次移动到位后，精检相机立即采集标定板的图像，形成一系列的特征图。
[0037] 系统对特征图进行内边框直线边缘及角点检测，并将检测到的角点与标定板上的预设目标角点进行匹配。通过比较角点的位置、形状等特征，筛选出与目标角点相符的角点。目标角点预设为标定板的5个内边框角点中的2个斜角边角点。
[0038] S104、确定精检相机的画面中心与角点对齐时的第一机械坐标，第一机械坐标为载台的坐标；在识别到的角点确定为目标角点后，由于角点已经在精检相机坐标系下被定位，需要计算一个平移向量，使得画面中心与目标角点重合，该平移向量被定义为图像偏移量。
[0039] 根据当前角点与精检相机图像中心的图像偏移量，计算使角点运动到精检相机图像中心的载台X、Y轴运动量，并运动载台使角点对齐精检相机的图像中心，系统记录此时的第一机械坐标 ，其中n表示标定板中的n个角点数。
[0040] S105、根据标定板的物理参数以及第一机械坐标确定精检相机的画面中心对齐标定板上的标定点中心时的第二机械坐标，第二机械坐标为载台的坐标；在前述步骤S101中建立的标定板坐标系的基础上，根据标定板固有参数已知各标志（Mark）中心点在物理标定板坐标系的坐标为 ，其中n为标定板上的
Mark点个数。
[0041] 在前述步骤S104中提取出预设的角点（2个斜角边角点）的第一机械坐标 和。
[0042] 根据标定板上物理标定板坐标系的Mark点坐标以及第一机械坐标，计算出各Mark点在载台坐标系下的第二机械坐标 ，其中n为标定板上的Mark点个数。
[0043] S106、根据预先采集的第三机械坐标和第二机械坐标计算得到仿射变换关系，完成标定，第三机械坐标为主检相机图像坐标。
[0044] 仿射变换是一种二维坐标变换，它保持直线和平行性不变，但可以改变图形的尺寸、方向和位置。在数学上，仿射变换可以通过一个3x3的矩阵来表示，其中一个元素构成旋转和缩放部分，另一个元素构成平移部分。
[0045] 根据第三机械坐标 以及第二机械坐标换算出仿射变换矩阵M，该仿射变换矩阵M即标定大视野主检相机图像坐标系和载台坐标系之间的仿射变换关系，完成标定。
[0046] 在本实施例中，首先通过提前示教得到固定偏移量，在主检工位的大视野主检相机完成标定板图像的采集后，利用固定偏移量，可以迅速且准确地调整载台位置，使得精检相机的中心能够精准地落在标定板内部。这一过程减少了人工调整的时间与误差，提高了标定的效率和稳定性。根据固定偏移量，无需进行繁琐的手动调整或多次试错，精检相机的画面中心能够精确对准标定板内部，也减少了因位置偏差而导致的检测误差。
[0047] 运动控制组件的精确控制确保了精检相机能够按照预设的指定步长在X轴或Y轴方向上稳定移动。这种高精度的运动控制使得精检相机能够捕捉到标定板在不同位置上的特征图，为后续的角点识别提供了数据基础。通过对特征图的精细分析，可以准确识别出标定板中的角点。从相机运动控制到特征图采集，再到角点识别的全自动化处理，无需人工干预，即可自动完成整个识别过程，提高了标定效率。
[0048] 通过确定精检相机画面中心与角点对齐时的第一机械坐标，确保第一机械坐标作为载台的坐标，可以简化操作流程，避免在后续步骤中频繁进行坐标转换或校准。通过结合标定板的物理参数和第一机械坐标，能够精确计算出第二机械坐标，即精检相机画面中心对齐标定板上任意标定点中心时的载台坐标。一旦确定了第二机械坐标，就可以快速地将载台移动到指定位置，使精检相机的画面中心与标定板上的标定点中心对齐。
[0049] 通过计算仿射变换关系，可以精确地将主检相机的图像坐标转换为载台的实际机械坐标，或者反之。这种转换关系为高精度定位与校准提供了可能，确保了大视野主检相机图像坐标系和载台坐标系之间的精确标定，从而提高了整体系统的定位精度。仿射变换关系可以用来进行坐标转换和校准操作，而无需每次都进行繁琐的手动调整，提高标定效率，同时避免精检相机对齐标志点时引入人工误差。
[0050] 请参阅图2，在具体的实施例中，通过提前示教得到固定偏移量之后，本申请提供了一种获取转换矩阵和第三机械坐标的方法的一个实施例，包括：S201、标定精检相机图像坐标系与X、Y载台坐标系之间的关系，构建转换矩阵；
将标定板放置在载台上，并通过载台的移动，使标定板上的不同点特征依次出现在精检相机的视野中，点特征可以是内边框角点、标志点或标志板上任意可识别的点。对于每个点特征，记录其在精检相机图像坐标系中的位置（即图像坐标），以及此时载台的X、Y坐标（机械坐标）。
[0051] 利用采集到图像坐标和机械坐标，通过数学方法（如最小二乘法等）计算精检相机图像坐标系与X、Y载台坐标系之间的转换矩阵。这个矩阵能够将图像坐标转换为机械坐标，或者反之。
[0052] S202、将标定板随机放置在主检工位，控制主检相机采集图像，并通过图像算法提取第三机械坐标，第三机械坐标为主检相机图像坐标。
[0053] 将标定板随机放置在主检工位上。这里的“随机”意味着标定板的位置和方向不应事先确定，以模拟实际工作中的各种可能情况。
[0054] 启动主检相机，并调整参数触发相机拍摄，采集标定板当前位置的图像。
[0055] 使用图像处理算法来识别标定板图像中的标志点并计算得到各标志点在图像中的位置，即第三机械坐标 ，其中n为标定板上的Mark点个数。
[0056] 在本实施例中，通过构建转换矩阵，可以精确地将精检相机图像中的点转换为载台上的实际位置，或者将载台上的点转换为图像中的位置。一旦建立了转换矩阵，就可以快速地进行坐标转换，而无需每次都进行繁琐的手动调整。通过减少因坐标转换不当而引入的误差，可以确保系统在各种条件下都能保持高精度的定位能力。
[0057] 通过随机放置标定板，可以模拟实际生产环境中可能出现的各种位置和角度，从而确保相机系统在各种条件下都能准确捕捉和识别目标。图像算法能够自动提取第三机械坐标，减少了人工标定和数据处理的工作量，同时有助于消除相机镜头畸变、安装误差等因素对测量结果的影响，从而简化标定流程。
[0058] 请参阅图3，在具体的实施例中，本申请提供了一种构建转换矩阵的方法的一个实施例，包括：S301、当标定板的角点位于精检相机画面中，控制精检相机采集第一图像，提取第一图像中角点的第一角点坐标；
S302、运动控制组件控制精检相机分别单独沿X轴或Y轴运动，精检相机采集第二图像和第三图像，提取角点的第二角点坐标和第三角点坐标；
请参考图10，图10为标定精检相机图像坐标系和载台坐标系关系的流程示意图。
首先在载台位置位于 时，控制精检相机采集第一图像，并提取第一图像中角点的第一角点坐标 。
[0059] 运动控制组件控制精检相机单独运动Y轴，采集第二图像，提取角点的第二角点坐标 。运动控制组件控制精检相机恢复载台位置 ，再单独运动X轴，采集第三图像，提取角点的第二角点坐标 。
[0060] S303、计算出标定板沿X轴和Y轴运动后的第一偏移量；S304、根据第一角点坐标、第二角点坐标、第三角点坐标和第一偏移量，计算出转换矩阵。
[0061] 基于式子4，结合第一内边框角点坐标、第二内边框角点坐标和第三内边框角点坐标进行计算：式子4；
其中， 为载台沿X、Y轴运动方向及距离， 为标定板角点在精检相
机图像坐标系下的第一偏移量， 为将X、Y轴平台偏移量转换为对应点在精检相机图像偏移量的转换矩阵。
[0062] 在本实施例中，通过控制精检相机在标定板角点位于画面中时采集第一图像，并提取角点的第一角点坐标，为后续计算提供了精确的初始参考点。通过运动控制组件控制精检相机分别单独沿X轴或Y轴运动，并采集第二图像和第三图像，能够准确地模拟出相机在不同方向上的位移。基于提取的第二角点坐标和第三角点坐标，结合初始的第一角点坐标，可以精确计算出精检相机图像坐标系与载台坐标系之间的转换矩阵。
[0063] 整个过程通过程序化控制实现，无需人工干预即可自动完成图像采集、角点提取、偏移量计算和转换矩阵计算等步骤。这不仅提高了计算的准确性，还减少了人为因素带来的误差，使得整个系统更加智能化和自动化。
[0064] 请参阅图4，在具体的实施例中，标定板的角点包括5个内边框角点，本申请提供了一种识别标定板中的全部5个内边框角点的方法的一个实施例，包括：步骤一：通过运动控制组件控制精检相机沿X轴或者Y轴方向以指定步长运动；
系统提前设定好精检相机运动的指定步长，这个指定步长通常根据实际需求、相机的分辨率、视野范围以及系统的精度要求来确定。
[0065] 根据标定的需求，决定精检相机是沿X轴还是Y轴方向进行运动。运动方向，可以进行沿X轴方向的运动、沿Y轴方向的运动或者两者交替进行。
[0066] 步骤二：每次运动后控制精检相机采集标定板的特征图，并通过图像处理算法提取特征图中的图像特征；在每次精检相机运动后，运动控制组件会发送一个信号给系统，表明精检相机已经完成指定步长的运动。
[0067] 收到信号后，系统触发精检相机进行图像采集，精检相机通过其镜头捕获标定板的图像，并将其转换为数字信号，即特征图。特征图包含图像信息，如颜色、亮度、纹理和形状等。
[0068] 在提取图像特征之前，通常需要对采集到的特征图进行预处理。预处理步骤可能包括去噪、增强对比度、调整色彩平衡等，以提高图像的质量和清晰度。
[0069] 经过预处理后，使用图像处理算法提取特征图中的图像特征，图像处理算法可选择边缘检测、角点检测、模板匹配等。图像特征是指图像中能够用于区分不同物体或场景的显著特性，如边缘、角点、纹理模式等。提取的图像特征将用于后续的图像匹配、识别、分析或定位任务。
[0070] 步骤三：判断图像特征是否包含内边框角点；若图像特征不包含直线边缘和内边框角点，则返回步骤一；
若图像特征仅包含直线边缘，则结合直线边缘的起始点信息和预先构建的转换矩阵计算特殊步长，控制精检相机以特殊步长运动，并在运动之后返回步骤二；
若图像特征同时包含直线边缘和内边框角点，则识别内边框角点，并控制精检相机的画面中心对齐内边框角点；
首先，对从步骤二中提取的图像特征进行图像分析，图像特征包括边缘、角点、纹理等。在本申请中主要关注是否包含直线边缘和内边框角点。直线边缘通常表现为标定板中的直线段边框，而内边框角点则是标定板的直线边框的交点，通常位于标定板的内边框上。
[0071] 如果图像特征中既不包含直线边缘也不包含内边框角点，这通常意味着精检相机可能没有对准标定板边框，或者标定板边框不在相机的视野范围内。在这种情况下，系统返回步骤一。
[0072] 如果图像特征中仅包含直线边缘而没有内边框角点，这可能是因为精检相机虽然对准了标定板边框，但并未完全对准标定板的边框角点。此时，需要结合直线边缘的起始点信息和预先构建的转换矩阵来计算特殊步长。运动控制组件可以控制精检相机以该特殊步长进行沿直线进行运动，以更快获取标定板的内边框角点。在精检相机完成运动后，返回步骤二，重新采集图像并提取特征，以检查是否成功捕捉到内边框角点。
[0073] 通过式子5计算得到的特殊步长：式子5；
其中， 表示为特殊步长， 、 表示为起始点信息， 表示为转
换矩阵 的逆矩阵。
[0074] 如果图像特征中同时包含直线边缘和内边框角点，这意味着精检相机已经对准了标定板的内边框。在这种情况下，系统识别并定位内边框角点。一旦识别到内边框角点，运动控制组件控制精检相机的画面中心对齐该角点。同时可以通过精检相机的自动对焦操作来提升角点识别及对齐的精度，以确保角点位于画面的中心位置。将当前的角点位置记录下来，并存储在系统的数据库中。
[0075] 步骤四：循环步骤一至步骤三，直至识别出标定板中的全部5个内边框角点；标定板中有5个内边框角点，一次循环只能采集1个内边框角点，所以需要多次循环才能将全部5个内边框角点识别出来，并采集5个内边框角点的交点坐标，为后续标定提供数据支撑。
[0076] 步骤五：判断是否获取到标定板中的全部5个内边框角点；若是，则停止循环步骤一至步骤三；在每次循环中，当系统识别到内边框角点时，会将这些角点的位置信息记录下来。
这些记录下来的角点信息会被保存在一个数据结构中，如列表或数组，以便后续使用。
[0077] 系统会检查已经记录的内边框角点的数量。如果数量等于5，即表示已经成功识别并记录了标定板中的所有内边框角点。除了检查角点的数量外，系统还进行位置验证，以确保识别到是5个不同的角点位置。
[0078] 步骤六：若循环未停止，则重新标定精检相机图像坐标系与X、Y载台坐标系之间的关系，并更新转换矩阵；若循环未停止，说明系统并未识别到全部的5个内边框角点。
[0079] 由于前述步骤三找到焦点后进行了自动对焦操作，导致Z轴变换需要重新标定精检相机图像坐标系与X、Y载台坐标系之间的关系；基于当前位置，系统重新标定精检相机图像坐标系与X、Y载台坐标系之间的关系，并更新转换矩阵 ；
步骤七：确定所述精检相机画面中没有角点后，沿另一方向循环步骤一至步骤三，直至识别出标定板中全部5个内边框角点，另一方向表示与精检相机上一次运动方向不同的方向。
[0080] 因为标定板的内边框拐角处一般会提取出两条不同方向的直线边缘，所以为了确定接下来巡边载台运动所参考的方向，需要参考上一帧精检相机画面图像的输出检测结果，如果上一帧图像不存在角点特征，则选取与上一帧图像输出线边缘方向不一致的另一条直线边缘方向作为接下来的巡边参考的方向；然后根据另一条直线边缘的起始点信息和步骤六中更新的转换矩阵 计算载台接下来的运动方向及运动量，并循环步骤一至步骤三控制精检相机采图。
[0081] 直至识别出标定板中全部5个内边框角点，系统停止循环。
[0082] 在本实施例中，通过运动控制组件，可以精确控制精检相机沿X轴或Y轴方向以指定步长运动，确保了精检相机能够按照预设的路径和速度进行移动。每次精检相机运动后，都会采集标定板的特征图，提取特征图中关键的图像特征，如边缘、角点等。
[0083] 系统能够判断图像特征是否包含内边框角点，以及是否仅包含直线边缘。根据图像特征的判断结果，系统可以灵活地调整相机的位置。如果图像特征不包含直线边缘和内边框角点，则返回步骤一重新进行相机定位；如果仅包含直线边缘，则计算特殊步长并进行调整；如果同时包含直线边缘和内边框角点，则进行角点识别和相机对齐。
[0084] 通过循环执行步骤一至步骤三，系统能够确保识别出标定板中的全部5个内边框角点。这种循环机制确保了系统的完整性和准确性，避免了因遗漏角点而导致的校准误差或定位失败。循环执行的过程不仅确保了角点的完整识别，还通过不断的调整和校准提高了系统的效率和精度。这使得系统能够在更短的时间内完成校准，并提供更准确的定位结果。
[0085] 系统判断是否完成了对标定板内边框角点的识别任务，若未完成识别任务，则重新标定和沿另一方向进行循环，以识别标定板的全部5个内边框角点。
[0086] 请参阅图5，在具体的实施例中，本申请提供了一种获取第二机械坐标的方法的一个实施例，包括：S501、根据标定板的物理参数计算各个标定点在标定板上的标定点坐标；
标定板的物理参数，包括标定板的整体尺寸（如长度、宽度）、形状（如矩形、圆形等）、角点数量及位置关系等。
[0087] 根据标定板的物理参数计算各个标定点的标定板坐标系上的标定点坐标。
[0088] S502、根据第一机械坐标计算得到二维向量；使用下述式子1进行二维向量的计算：
式子1；
其中， 和 表示标定板上5个内边框角点中2个斜角边角点在载台上
的第一机械坐标； 表示二维空间中在X轴方向上的向量分量； 表示二维空间中在Y轴方向上的向量分量。
[0089] S503、根据二维向量、标定点坐标及第一机械坐标计算得到第二机械坐标。
[0090] 使用下述式子2进行第二机械坐标的计算：式子2；
其中， 表示标定点坐标，即各标志点中心在物理标定板坐标系的坐标，i
为标定板上的标志点个数； 表示第二机械坐标，即精检相机的画面中心对齐标志点中心时的机械坐标。
[0091] 在本实施例中，根据标定板的物理参数计算各个标定点在标定板上的标定点坐标；再使用式子1和式子2，结合第一机械坐标和标定点坐标最终计算得到第二机械坐标。
[0092] 通过系统的预设的式子计算第二机械坐标，确保数据的精确性，为后续标定提供准确的数据支撑。
[0093] 在具体的实施例中，系统通过预设下述式子3计算得到仿射变换关系：式子3；
其中，M表示仿射变换关系， 表示第二机械坐标换算得到的二维向量，
表示第三机械坐标换算得到的二维向量。
[0094] 请参阅图6，本申请提供了一种基于精检相机巡边的自动标定装置的一个实施例，包括：示教单元601，用于提前示教得到固定偏移量，固定偏移量为主检相机到精检相机所需移动的距离和方向；
第一控制单元602，用于使精检相机的画面中心落到标定板的内部，标定板内部设置有标定点；
第二控制单元603，用于控制精检相机沿X轴或者Y轴方向以指定步长运动以采集标定板的特征图，并根据特征图识别标定板中的角点；
第一处理单元604，用于确定精检相机的画面中心与角点对齐时的第一机械坐标，第一机械坐标为载台的坐标；
第二处理单元605，用于确定精检相机的画面中心对齐标定板上的标定点中心时的第二机械坐标，第二机械坐标为载台的坐标；
转换单元606，用于计算得到仿射变换关系，完成标定。
[0095] 可选的，标定装置还包括：标定单元607，用于标定精检相机图像坐标系与X、Y载台坐标系之间的关系，构建转换矩阵；
提取单元608，用于控制主检相机采集图像，并通过图像算法提取第三机械坐标，第三机械坐标为主检相机图像坐标。
[0096] 请参阅图7，本申请还提供了一种基于精检相机巡边的自动标定装置，包括：处理器701、存储器702、输入输出单元703、总线704；
处理器701与存储器702、输入输出单元703以及总线704相连；
存储器702保存有程序，处理器701调用程序以执行如上任一标定方法。
[0097] 本申请还涉及一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上保存有程序，当程序在计算机上运行时，使得计算机执行如上任一标定方法。
[0098] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0099] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0100] 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单元来实现本实施例方案的目的。
[0101] 另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0102] 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存储介质中。基于这样的理解，本申请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）执行本申请各个实施例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。
