阅读说明：本技术 曲线一致性检测方法及存储介质 (Curve consistency detection method and storage medium ) 是由 兰可 谭龙田 陈彦宇 马雅奇 谭泽汉 李春光 于 2019-10-08 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种曲线一致性检测方法及存储介质,该方法包括：将多张待检测曲线图像转换到预设颜色空间,以得到每张待检测曲线图像的颜色空间参数值,根据每张所述待检测曲线图像的颜色空间参数值,提取每张待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息,根据每张所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息,在像素坐标系中绘制与每张所述待检测曲线图像中曲线对应的待检测曲线,对像素坐标系中绘制得到的多组待检测曲线进行一致性检测,以得到检测结果,解决了现有技术中直接对多张实验曲线图片中的相似实验曲线的一致性进行检测难度高且检测结果容易出错的问题。(The invention discloses a curve consistency detection method and a storage medium, wherein the method comprises the following steps: converting a plurality of curve images to be detected into a preset color space to obtain a color space parameter value of each curve image to be detected, extracting pixel coordinate information of a curve in each curve image to be detected according to the color space parameter value of each curve image to be detected, drawing a curve to be detected corresponding to the curve in each curve image to be detected in a pixel coordinate system according to the pixel coordinate information of the curve in each curve image to be detected, and performing consistency detection on a plurality of groups of curves to be detected drawn in the pixel coordinate system to obtain a detection result.)

曲线一致性检测方法及存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种曲线一致性检测方法及存储介质。

背景技术

实验仪器产生的实验曲线之间的联系与区别是研究员研究的重点，实验曲线通常与时间、温度、设备参数等很多因素有关，一旦这些因素发生变化，实验曲线就会随之变化。目前大多数实验仪器不具有对包含相似实验曲线的多张实验曲线图片进行检测相似实验曲线的一致性的功能，通常只能将多张实验曲线图片导出，再由人工完成比较和检测；然而，实验曲线通常复杂多变，且一些需要进行比较和检测的相似实验曲线的相似度很高，差异不明显，现有技术存在直接对分别处于多张实验曲线图片中的相似实验曲线的一致性进行检测难度高且检测结果容易出错的问题。因此，提供一种能够将获得的分别处于多张图片中的多条待检测曲线重新绘制到同一像素坐标系下，并对处于同一像素坐标系下的多条待检测曲线进行一致性检测的方法是亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种曲线一致性检测方法，解决了直接对分别处于多张实验曲线图片中的相似实验曲线的一致性进行检测难度高且检测结果容易出错的问题，达到了能够将获得的分别处于多张图片中的多条待检测曲线重新绘制到同一像素坐标系下，并对处于同一像素坐标系下的多条待检测曲线进行一致性检测的目的。

为实现上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：

一种曲线一致性检测方法，包括：

将多张待检测曲线图像转换到预设颜色空间，以得到每张待检测曲线图像的颜色空间参数值；

根据每张所述待检测曲线图像的颜色空间参数值，提取每张待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息；

根据每张所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息，在像素坐标系中绘制与每张所述待检测曲线图像中曲线对应的待检测曲线；

对像素坐标系中绘制得到的多组待检测曲线进行一致性检测，以得到检测结果。

在本发明实施例较佳的选择中，在上述曲线一致性检测方法中，将多张待检测曲线图像转换到预设颜色空间的步骤包括：

将多张待检测曲线图像进行无失真转换，并将无失真转换后的多张待检测曲线图像分别保存为预设图片格式；

将保存为预设图片格式的多张待检测曲线图像分别转换到预设颜色空间。

在本发明实施例较佳的选择中，在上述曲线一致性检测方法中，根据每张所述待检测曲线图像的颜色空间参数值，提取每张待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息的步骤包括：

根据每张所述待检测曲线图像的颜色空间参数值，除去所述待检测曲线图像中不包含有待检测曲线区域的图像内容，以提取出每张所述待检测曲线图像中曲线的掩模，并根据所述待检测曲线图像中曲线的掩模得到所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息。

在本发明实施例较佳的选择中，在上述曲线一致性检测方法中，根据所述待检测曲线图像中曲线的掩模得到所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息的步骤包括：

将所述待检测曲线图像中曲线的掩模中每列最高点的像素坐标进行汇总，以得到所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息。

在本发明实施例较佳的选择中，在上述曲线一致性检测方法中，对像素坐标系中绘制得到的多组待检测曲线进行一致性检测，以得到检测结果的步骤包括：

对多组待检测曲线中所有横坐标相同的像素点的纵坐标进行做差计算，以得到多组所述待检测曲线的横坐标相同的多个像素点之间的纵坐标差值；

根据所述纵坐标差值，绘制差值曲线；

根据所述差值曲线的纵坐标，确定多组所述待检测曲线是否一致，其中，当所述差值曲线的所有纵坐标均为零时，多条所述待检测曲线一致；当所述差值曲线的纵坐标不全为零时，多条所述待检测曲线不一致。

在本发明实施例较佳的选择中，在上述曲线一致性检测方法中，在对多组所述待检测曲线进行一致性检测，以得到检测结果的步骤之后，所述方法还包括：

建立像素坐标系与直角坐标系之间的映射关系，根据映射关系将所述像素坐标系中的差值曲线转换至直角坐标系中以得到目标差值曲线，以根据所述目标差值曲线定量地判断出所述待检测曲线的差异。

在本发明实施例较佳的选择中，在上述曲线一致性检测方法中，根据映射关系将所述像素坐标系中的差值曲线转换至直角坐标系中以得到目标差值曲线的步骤包括：

将所述直角坐标系中横坐标的起始值与横坐标的结束值的差值作为直角横坐标差值，将所述像素坐标系中横坐标的起始值与横坐标的结束值的差值作为像素横坐标差值；

将所述差值曲线中的目标像素点在所述像素坐标系的横坐标与所述像素横坐标差值的比值作为所述差值曲线在所述直角坐标系中目标点的横坐标与直角横坐标差值的比值，由此计算得到所述差值曲线在所述像素坐标系中每个像素点的横坐标对应的在所述直角坐标系中目标点的横坐标；

将所述直角坐标系中纵坐标的起始值与纵坐标的结束值的差值作为直角纵坐标差值，将所述像素坐标系中纵坐标的起始值与纵坐标的结束值的差值作为像素纵坐标差值；

将所述差值曲线中的目标像素点在所述像素坐标系的纵坐标与所述像素纵坐标差值的比值作为所述差值曲线在所述直角坐标系中目标点的纵坐标与直角纵坐标差值的比值，由此计算得到所述差值曲线在所述像素坐标中每个像素点的纵坐标对应在所述直角坐标系中目标点的纵坐标；

根据所述差值曲线中每个像素点在所述直角坐标系中的横坐标和纵坐标在所述直角坐标系绘制得到目标差值曲线。

在本发明实施例较佳的选择中，在上述曲线一致性检测方法中，将多张待检测曲线图像转换到预设颜色空间的步骤之前，所述方法还包括：

将每张所述待检测曲线图像中包含有待检测曲线区域和不包含有待检测曲线区域设置为不同的颜色。

在本发明实施例较佳的选择中，在上述曲线一致性检测方法中，所述预设颜色空间包括HSV颜色空间。

本发明还提供了一种存储介质，该存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，可用来实现上述任意一项中的曲线一致性检测方法。

本发明提供的一种曲线一致性检测方法及存储介质，通过将多张待检测曲线图像转换到预设颜色空间，以得到每张待检测曲线图像的颜色空间参数值；根据每张所述待检测曲线图像的颜色空间参数值，提取每张待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息；根据每张所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息，在像素坐标系中绘制与每张所述待检测曲线图像中曲线对应的待检测曲线；对像素坐标系中绘制得到的多组待检测曲线进行一致性检测，以得到检测结果，从而解决了直接对分别处于多张实验曲线图片中的相似实验曲线的一致性进行检测难度高且检测结果容易出错的问题，实现了将获得的分别处于多张图片中的多条待检测曲线重新绘制到同一像素坐标系下，并对处于同一像素坐标系下的多条待检测曲线进行一致性检测的目的。

附图说明

通过结合附图阅读下文示例性实施例的详细描述可更好地理解本发明公开的范围。其中所包括的附图是：

图1为本发明实施例提供的曲线一致性检测方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的曲线一致性检测方法的又一流程图；

图3为本发明实施例提供的曲线一致性检测方法的再一流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

请参阅图1，本发明实施例提供了一种曲线一致性检测方法，该方法包括步骤S110至步骤S140。

步骤S110：将多张待检测曲线图像转换到预设颜色空间，以得到每张待检测曲线图像的颜色空间参数值。

可以理解，多张分别包含待检测曲线图像的图片的格式可能是特殊格式，许多图片处理软件不能直接对特殊格式的图片进行处理，因此，需要将多张特殊格式的所述图片转换为预设的一般格式的图片；其中，所述特殊格式包括但不限于：WMF格式、Pixar格式、PCX格式以及MPO格式，所述一般格式包括但不限于：PNG格式、JPG格式、JPEG格式以及GIF格式。

具体的，在将特殊格式的所述图片转换为一般格式的图片的过程中，应当采用无失真转换的方式，以尽可能多地保留原特殊格式的所述图片中的信息，例如，可以采用将特殊格式的所述图片转换成PDF格式的图片，再将PDF格式的图片保存为预设的一般格式的图片，其中，采用PDF格式的图片作为中转图片，能够保证特殊格式的所述图片中的信息不失真。

在本实施例中，将多张待检测曲线图像转换到预设颜色空间的步骤包括：

将多张待检测曲线图像进行无失真转换，并将无失真转换后的多张待检测曲线图像分别保存为预设图片格式；将保存为预设图片格式的多张待检测曲线图像分别转换到预设颜色空间。

可以理解，在获得预设的一般格式的图片之后，即可获得该图片包含的待检测曲线图像的确定的颜色空间参数值。

在本实施例中，所述预设颜色空间包括HSV颜色空间。

可以理解，颜色空间包括但不限于：HSV颜色空间、RGB颜色空间、HIS颜色空间、YUV颜色空间以及CMY颜色空间，根据本实施例的图片内容的特点，以及HSV颜色空间与其他的颜色空间相比在视觉上更具有直观性的特点，优选的，本实施例所述预设颜色空间为HSV颜色空间。

在本实施例中，在步骤S110之前，所述方法还包括：将每张所述待检测曲线图像中包含有待检测曲线区域和不包含有待检测曲线区域设置为不同的颜色。

可以理解，通过将每张所述图片中的待检测曲线图像的颜色设置为与该图片中除待检测曲线图像以外的其他图像不同的颜色，能够在将所述图片转换到预设颜色空间之后，明确地区分所述图片中的待检测曲线图像的颜色空间参数值与该图片中的除待检测曲线图像以外的其他图像的颜色空间参数值；需要说明的是，在本实施例所述的曲线一致性检测方法中，每次是对多张图片分别包含的一条目标曲线进行一致性检测，因此，若所述图片中包含了不止一条曲线图像，那么为了提取出所述目标曲线，则需要屏蔽掉所述图片中的其他曲线图像，在本实施例中的屏蔽方法可以是将所述目标曲线的颜色设置为与所述目标曲线所在图片中的其他曲线不同的颜色。可以理解，本实施例采用HSV颜色空间，通过设置图片在HSV颜色空间中的色调的参数值，可以调整所述图片中图像的颜色，其中，红色为0，绿色为60，蓝色为120，通过调整所述图片中图像的颜色，可以将包含的待检测曲线图像的图片的内容区分为待检测曲线图像和其他图像。

步骤S120：根据每张所述待检测曲线图像的颜色空间参数值，提取每张待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息。

在本实施例中，上述步骤S120包括：根据每张所述待检测曲线图像的颜色空间参数值，除去所述除待检测曲线图像中不包含有待检测曲线区域的图像内容，以提取出每张所述待检测曲线图像中曲线的掩模，并根据所述待检测曲线图像中曲线的掩模得到所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息。

可以理解，本实施例采用的HSV颜色空间其可调节参数除色调参数外，还包括饱和度参数和明度参数，在通过设置色调参数以将每张所述图片中的待检测曲线图像的颜色设置为与该图片中除待检测曲线图像以外的其他图像不同的颜色之后，可以通过设置饱和度参数和明度参数，以及对所述色调参数进行微调，以提取出每张所述图片包含的待检测曲线图像的掩模，其中，待检测曲线图像的掩模用于将所述图片中的其他图像进行遮挡，以提取出待检测曲线图像信息。

在本实施例中，根据所述待检测曲线图像中曲线的掩模得到所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息的步骤包括：将所述待检测曲线图像中曲线的掩模中每列最高点的像素坐标进行汇总，以得到所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息。

可以理解，由于本实施例中所述的预设格式的图片由多个像素点组成，因此，在通过掩模提取出的待检测曲线图像的像素坐标信息中，每个像素横坐标对应多个像素点组成的像素纵坐标，为保证后续曲线一致性检测的准确性，需要从多个像素点组成的像素纵坐标中选取唯一的一个像素点，并将该像素点的纵坐标作为该像素横坐标对应的像素纵坐标，在本实施例中，将所述待检测曲线图像的掩模中每列最高点的像素点的纵坐标作为该像素点的横坐标对应的像素纵坐标，需要说明的是，也可以将所述待检测曲线图像的掩模提取出的待检测曲线图像的像素坐标信息中，每列最低点的像素点的纵坐标作为该像素点的横坐标对应的像素纵坐标。

步骤S130：根据每张所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息，在像素坐标系中绘制与每张所述待检测曲线图像中曲线对应的待检测曲线。

可以理解，每张所述待检测曲线图像的像素坐标信息包括了所述待检测曲线中像素点的像素横坐标和像素纵坐标，因此，根据所述待检测曲线中所有像素点的像素横坐标和像素纵坐标，便能够在像素坐标系中绘制出与每张所述图片包含的待检测曲线图像对应的待检测曲线。

步骤S140：对像素坐标系中绘制得到的多组待检测曲线进行一致性检测，以得到检测结果。

可以理解，在本实施例中，所述多组待检测曲线是指多条待检测曲线。

请参阅图2，在本实施例中，步骤S140包括步骤S141至步骤S142。

步骤S141：对多组待检测曲线中所有横坐标相同的像素点的纵坐标进行做差计算，以得到多组所述待检测曲线的横坐标相同的多个像素点之间的纵坐标差值。

需要说明的是，本实施例中对多组待检测曲线中所有横坐标相同的像素点的纵坐标进行做差计算是指：对多组待检测曲线中的任意两条待检测曲线中所有横坐标相同的像素点的纵坐标进行做差计算。

步骤S142：根据所述纵坐标差值，绘制差值曲线。

可以理解，在像素坐标系中的多组待检测曲线具有相同的横坐标，多组待检测曲线的差异主要体现在相同横坐标对应的纵坐标不同，因此，对多组待检测曲线中所有横坐标相同的像素点的纵坐标进行做差计算，便能够得到多组所述待检测曲线中具有相同横坐标的每个像素点的纵坐标的差值，将多组所述待检测曲线每个像素点的纵坐标的差值作为差值曲线的纵坐标，将多组所述待检测曲线每个像素点的横坐标作为差值曲线的横坐标，便能够绘制出多组所述待检测曲线对应的差值曲线。

步骤S143：根据所述差值曲线的纵坐标，确定多组所述待检测曲线是否一致。

其中，当所述差值曲线的所有纵坐标均为零时，多条所述待检测曲线一致；当所述差值曲线的纵坐标不全为零时，多条所述待检测曲线不一致。

可以理解，当所述差值曲线的所有纵坐标均为零时，表示多条所述待检测曲线具有相同横坐标的每个像素点的纵坐标也相同，即多条所述待检测曲线完全一致；当所述差值曲线的纵坐标不全为零时，表示多条所述待检测曲线具有相同横坐标的像素点的纵坐标不完全相同，且纵坐标存在区别，即多条所述待检测曲线不一致。

在本实施例中，在步骤S140之后，所述方法还包括步骤：建立像素坐标系与直角坐标系之间的映射关系，根据映射关系将所述像素坐标系中的差值曲线转换至直角坐标系中以得到目标差值曲线，以根据所述目标差值曲线定量地判断出所述待检测曲线的差异。

可以理解，在像素坐标系中，能够检测出所述待检测曲线是否一致，然而，像素坐标系的横坐标和纵坐标的单位均为像素，与转换到像素坐标系之前的所述待检测曲线在直角坐标系中的横坐标和纵坐标的单位不同，其中，所述直角坐标系中所述待检测曲线的横坐标单位包括但不限于：赫兹、时间、速度以及温度，所述直角坐标系中所述待检测曲线的纵坐标单位包括但不限于：分贝、伏特、瓦特以及焦耳，在检测到多条所述待检测曲线不一致之后，要想定量地获知多条所述待检测曲线的不同，需要根据预设的映射关系，将所述像素坐标系中的差值曲线转换至直角坐标系中，以得到目标差值曲线，并对所述目标差值曲线进行分析，以定量地判断出所述待检测曲线的差异。

具体的，请参阅图3，上述步骤包括步骤S151至步骤S155。

步骤S151：将所述直角坐标系中横坐标的起始值与横坐标的结束值的差值作为直角横坐标差值，将所述像素坐标系中横坐标的起始值与横坐标的结束值的差值作为像素横坐标差值。

可以理解，坐标系中横坐标的起始值通常设置为零，坐标系中横坐标的结束值可以根据需要而设置为一目标值，然而，在横坐标轴上，差值曲线的起始值有可能不为零，差值曲线的结束值也有可能不能达到所述目标值，因此，所述直角坐标系中横坐标的起始值与横坐标的结束值是指：在所述直角坐标系中的横坐标轴上，所述差值曲线的起始值与所述差值曲线的结束值，对应的，所述像素坐标系中横坐标的起始值与横坐标的结束值是指：在所述像素坐标系中的横坐标轴上，所述差值曲线的起始值与所述差值曲线的结束值。

步骤S152：将所述差值曲线中的目标像素点在所述像素坐标系的横坐标与所述像素横坐标差值的比值作为所述差值曲线在所述直角坐标系中目标点的横坐标与直角横坐标差值的比值，由此计算得到所述差值曲线在所述像素坐标系中每个像素点的横坐标对应的在所述直角坐标系中目标点的横坐标。

具体的，将步骤S152中像素坐标系中差值曲线的目标点的横坐标与所述像素横坐标差值的比值作为像素横坐标比值；将步骤S152中直角坐标系中差值曲线的目标点的横坐标与所述直角横坐标差值的比值作为直角横坐标比值；其中，所述直角坐标系中差值曲线的目标点的横坐标为未知参数，所述像素坐标系中差值曲线的目标点的横坐标、所述像素横坐标差值以及所述直角横坐标差值为已知参数；采用所述像素横坐标比值与所述直角横坐标比值相等的映射关系，能够计算得到所述直角坐标系中差值曲线中的目标点的横坐标；从而计算得到在所述像素坐标系中所述差值曲线中每个像素点的横坐标对应的在所述直角坐标系中的横坐标。

步骤S153：将所述直角坐标系中纵坐标的起始值与纵坐标的结束值的差值作为直角纵坐标差值，将所述像素坐标系中纵坐标的起始值与纵坐标的结束值的差值作为像素纵坐标差值。

可以理解，所述直角坐标系中纵坐标的起始值与纵坐标的结束值是指：在所述直角坐标系中的纵坐标轴上，所述差值曲线的起始值与所述差值曲线的结束值，对应的，所述像素坐标系中纵坐标的起始值与纵坐标的结束值是指：在所述像素坐标系中的纵坐标轴上，所述差值曲线的起始值与所述差值曲线的结束值。

步骤S154：将所述差值曲线中的目标像素点在所述像素坐标系的纵坐标与所述像素纵坐标差值的比值作为所述差值曲线在所述直角坐标系中目标点的纵坐标与直角纵坐标差值的比值，由此计算得到所述差值曲线在所述像素坐标中每个像素点的纵坐标对应在所述直角坐标系中目标点的纵坐标。

可以理解，所述差值曲线的目标像素点在所述像素坐标系的纵坐标是由多条所述待检测曲线进行作差计算得到的，因此，所述目标像素点的纵坐标有可能为零，有可能大于零，也有可能小于零；当所述目标像素点的纵坐标为零时，直接将所述目标像素点在所述直角坐标系中目标点的纵坐标赋值为零；当所述目标像素点的纵坐标不为零时，将像素坐标系中差值曲线的目标点的纵坐标与所述像素纵坐标差值的比值作为像素纵坐标比值；将直角坐标系中差值曲线的目标点的纵坐标与所述直角纵坐标差值的比值作为直角纵坐标比值，其中，直角坐标系中差值曲线的目标点的纵坐标为未知参数，像素坐标系中差值曲线的目标点的纵坐标、所述像素纵坐标差值以及所述直角纵坐标差值为已知参数；采用所述像素纵坐标比值与所述直角纵坐标比值相等的映射关系，能够计算得到所述直角坐标系中差值曲线的目标点的纵坐标；从而计算得到在所述像素坐标系中所述差值曲线的每个像素点的纵坐标对应的在所述直角坐标系中的纵坐标。

步骤S155：根据所述差值曲线中每个像素点在所述直角坐标系中的横坐标和纵坐标在所述直角坐标系绘制得到目标差值曲线。

可以理解，在任意坐标系中，根据确定的横坐标和纵坐标，便能够绘制出所述横坐标和所述纵坐标对应的图形，在本实施例中，根据所述横坐标和所述纵坐标，便能够在直角坐标系中绘制出所述横坐标和所述纵坐标对应目标差值曲线。根据所述目标差值曲线，便能够定量地获知多条所述待检测曲线在预设单位下的差别。

本发明实施例还提供了一种存储介质，该存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，可用来实现上述曲线一致性检测方法。

综上所述，本发明所述一种曲线一致性检测方法及存储介质，通过将多张待检测曲线图像转换到预设颜色空间，以得到每张待检测曲线图像的颜色空间参数值；根据每张所述待检测曲线图像的颜色空间参数值，提取每张待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息；根据每张所述待检测曲线图像中曲线的像素坐标信息，在像素坐标系中绘制与每张所述待检测曲线图像中曲线对应的待检测曲线；对像素坐标系中绘制得到的多组待检测曲线进行一致性检测，以得到检测结果，能够解决现有技术中直接对多张实验曲线图片中的相似实验曲线的一致性进行检测难度高且检测结果容易出错的问题。进一步地，根据映射关系将所述像素坐标系中的差值曲线转换至直角坐标系中以得到目标差值曲线，并对所述目标差值曲线进行分析，能够定量地获知所述待检测曲线的差别，有助于研究人员对生成所述待检测曲线的参数进行微调，达到预期的实验效果。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。