技术领域
本发明涉及智能控制床技术领域，更具体地说，涉及一种自动调节床及其调节方法。
背景技术
现在的上班族生活节奏快、工作压力大，这些因素导致其焦虑感强，入睡困难或睡眠质量差，进而影响其工作状态，因此选择合适的睡床来提高睡眠质量是一个行之有效的方法。
现有的床垫可以按软硬度来划分为软、中等硬度和较硬三类。软的床垫通过安装缓冲件，例如弹簧或海绵，来缓冲身体压力带来的不适感。但是由于其结构的固定性，这些睡床很难完全保持血液循环畅通，或使身体的神经处于正常状态，也就是难以实现健康睡眠。
所谓健康睡眠是指人在睡眠时，睡床能够保持其在不同睡姿下脊椎都能处于自然的生理弯曲，对身体的各个部位有合理的承压，保持血液循环的畅通，各个部位的神经处于正常的工作状态。具体地说，不同体型的人需要床垫给予的支撑不相同；同一个人在不同的睡姿下需要床垫给予的支撑也不相同。举例来说，一般情况下，人体在平躺状态下，为保持颈部的颈椎处于健康的生理弯曲下，头部需要与床垫平面间抬高约8-10cm的高度(也即人睡在枕头上的高度)，而侧躺时，由于肩部也压着床垫，此时头部需要与床垫平面间抬高约12-15cm的高度为宜，且由于每个人的体型、肩宽、身高、体重等各方面参数不同，需要的最适宜高度并不相同，其他部位，如肩部、腰部、背部、臀部等位置，也同样有不同的支撑需求。
现有的睡床结构单一，个别略显智能的床需要人手动操作，还不能做到对人体不同体型、不同体重的人在不同的睡姿进行智能检测并对床体结构进行智能控制，进而使人在睡眠时保持脊椎处于自然的生理弯曲，对身体各个部位都有合适的承压，保持血液循环的通畅、各部位神经处于正常的状态，实现健康睡眠。
因此有必要对现有的床进行改进，以改善使用者的睡眠质量。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有的床无法对人的睡姿进行智能检测以及调节的问题，提出一种自动调节床及其调节方法，通过获取人体的基本信息，建立静态肌肉模型和脊椎模型，并通过设置分区压力检测单元对分区压力的检测识别出人数及其重量和是否正常躺的情形进行识别，获取各个部位的特征值，作为分类器SVM的输入，再通过引入拉格朗日函数获取决策函数准确识别出睡姿，进而得出最终的调节高度，根据上述调节高度，电控部驱动机械调节部动作，使支撑部分区达到合适的高度，进而使人在睡眠时保持脊椎处于自然的生理弯曲，对身体各个部位都有合适的承压，保持血液循环的通畅、各部位神经处于正常的状态，实现健康睡眠。
本发明实施例的第一方面，提出了一种自动调节床，其包括支撑部、电控部以及机械调节部，所述电控部与所述机械调节部连接，该机械调节部与支撑部滑动连接，所述支撑部上按规定数量进行分区，该分区分别对应人体的规定部位，所述电控部用于检测所述支撑部的每一分区传递的人体部位压力并根据所述压力来确定人体在所述自动调节床的实时状态，并用于驱动所述机械调节部动作来调节支撑部规定分区的高度。
进一步地，所述电控部包括控制芯片及规定数量的分区压力检测单元、分区处理电路及驱动装置，其中所述分区压力检测单元与所述分区处理电路电连接，用于检测每一所述分区的人体部位压力，并将所述压力转换为模拟电信号传输到所述分区处理电路，所述分区处理电路与所述分区压力检测单元电连接，并通过485总线与控制芯片电连接，用于对所述模拟电信号滤波、放大，并转换成需要的数字信号传输到控制芯片，所述控制芯片与所述分区处理电路以及驱动装置电连接，用于对分区压力检测单元数据进行分析，并依据规定的算法控制驱动装置动作，
所述驱动装置与所述控制芯片连接，用于根据控制芯片的指令动作。
更进一步地，所述机械调节部包括规定数量的调节机构、第一、二连接件，螺柱及基座，所述调节机构的主动结构第一端与承托架铰接，第二端与基座滑动连接，从动结构的第一端与承托架滑动连接，第二端与基座铰接，所述第一连接件连接两个具有同步动作的调节机构的主动结构，所述第一连接件通过第二连接件与螺柱连接，所述第二连接件的一端与螺柱铰接，另一端与连接管固定连接，所述螺柱与驱动装置的驱动杆丝扣连接。
进一步地，所述支撑部包括弹性床垫本体及承托架，所述弹性床垫本体从上到下设置有乳胶、海绵及独立弹簧，分区压力检测单元网络系统设于所述承托架与所述独立弹簧的中间夹层中。
更进一步地，所述承托架由规定数量的分离的支撑板以及角钢通过连体弹簧连接而成，所述弹性床垫本体嵌于所述承托架内，每一所述分离的支撑板或角钢支撑规定的分区压力检测单元。
进一步地，所述自动调节床还包括乳棉、面料及包边，用于包边缠绕所述自动调节床的主体结构。
更进一步地，所述分区压力检测单元、分区处理电路与驱动装置一一对应，且与支撑部的分区数量相同。
进一步地，所述支撑部的分区的数量为5个或者更多。
第二方面，本发明实施例还提供了上述任一实施方式所述自动调节床的调节方法，包括：
获取用户的基本信息，该信息包括性别、身高、体重、BMI、躯干的长度、肩宽、胸围、腰围以及臀围中的至少三种；
以躯干的长度与自动调节床床体的长度方向一致、躯干的法相与床的法相的夹角为0度时的情形作为基准，建立静态肌肉模型和脊椎模型；
对所述自动调节床上的是否有人、人数、重量、是否正常躺及睡姿进行识别；
根据识别结果，获得躯干的法相与床面法相的夹角；
获取人体躯干与所述自动调节床的空间模型，确定各个躯干肌肉和脊椎的空间位置；
根据所述空间位置，并参考肌肉模型下的合适调节高度以及脊椎模型下的调节高度确定最终的调节高度。
进一步地，所述对所述自动调节床上的是否有人、人数、重量、是否正常躺及睡姿进行识别中的是否正常躺识别的步骤包括：
将分区的压力信息数据转换成图像信息数据；
识别所述图像的边缘，通过对压力点分类，将所述图像进行分区划分；
识别并计算躯干的长、宽及长宽比数据，若上述数据在规定的范围内，则判定为正常躺姿，反之，则否。
更进一步地，所述对所述自动调节床上的是否有人、人数、重量、是否正常躺及睡姿进行识别中的睡姿识别的步骤包括：
采集训练样本中的五种睡姿下的压力矩阵；
识别躯干的各个部位，计算各个睡姿下的所述各个部位压力矩阵的特征值；
将所述特征值作为SVM分类器的输入；
获得每两种睡姿之间的SVM分类器最优分类超平面(wx)+b＝0,并通过构建拉格朗日函数：
根据拉格朗日函数的对偶性，将问题转换为：
s.t.αi≥0,i＝1,2,...,n
最终求得最优解，获得决策函数；
通过投票计数，票数最多的记为最终分类后的睡姿。
更进一步地，所述特征值包括：头颈区域、躯干区域、臀部区域以及大小腿区域的压力比重，压力像素点的梯度大小和方向，躯干区域和臀部区域的对称性以及大小腿区域重心的方差。
更进一步地，获取所述躯干区域或臀部区域对称性的方法为：
获取躯干区域或臀部区域每排压力数组；
获取该排的峰值及30％峰值的宽度及所述宽度的中心点，即几何中心；
获取该排压力的重心坐标，并获取该几何中心至所述重心坐标的距离；
获取躯干区域或臀部区域每排重心的方差。
通过使用本发明实施例提供的自动调节床，使人在睡眠时保持脊椎处于自然的生理弯曲，对身体各个部位都有合适的承压，保持血液循环的通畅、各部位神经处于正常的状态，实现健康睡眠。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种自动调节床实施例的逻辑组成连接示意图；
图2为本发明提供的一种自动调节床中电控部实施例逻辑组成连接实施例示意图；
图3为本发明提供的一种自动调节床中机械调节部实施例的逻辑组成连接示意图；
图4为本发明提供的一种自动调节床中支撑部侧面实施例的结构关系示意图；
图5为本发明提供的一种自动调节床中的承托架结构连接关系实施例示意图；
图6为本发明提供的一种自动调节床俯视图；
图7为本发明提供的一种自动调节床的主视图；
图8为本发明提供的一种自动调节床的左视图；
图9为本发明提供的一种自动调节床的立体图；
图10为本发明提供的一种自动调节床的仰视图；
图11为本发明提供的一种自动调节床去除支撑部之后的俯视图；
图12为本发明提供的一种床的自动调节方法实施例流程示意图；
图13为本发明提供的一种床的自动调节方法中步骤S3中的是否正常躺判别方法实施例流程示意图；
图14为本发明提供的一种床的自动调节方法中步骤S3中的睡姿判别方法实施例流程示意图；和
图15为本发明提供的一种床的自动调节方法中步骤S32b中的躯干区域和腿部区域对称性特征值获取方法实施例流程示意图。
附图编号说明：10——电控部、11——分区压力检测单元、12——分区处理电路、13——控制芯片、14——驱动装置、20——机械调节部、21——螺柱、22——第一连接件、23——调节机构、24——第二连接件、25——基座、30——支撑部、31——乳棉、包边及面料组合、32——乳胶、33——海绵、34——独立弹簧、35——承托架。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参考图1和11，图1为本发明实施例提供的一种自动调节床实施例的逻辑组成连接示意图，图11为本发明提供的一种自动调节床的去除支撑部30的俯视图实施例示意图。
本发明实施例提供了一种自动调节床，包括支撑部30、电控部10以及机械调节部20，其中电控部10与机械调节部20连接，该机械调节部20与支撑部30部分滑动连接，支撑部30包括规定数量的分区(相关视图中显示为5个，当然可以设定更多)，该分区分别对应人体的规定部位，电控部10用于检测每一分区传递的人体部位压力，并根据压力驱动机械调节部20动作来调节规定分区区域的高度。电控部10获取人体的基本信息，建立静态肌肉模型和脊椎模型，并通过设置分区压力检测单元11对分区压力的检测识别出人数及其重量和是否正常躺的情形进行识别，获取各个部位的特征值，作为分类器SVM的输入，再通过引入拉格朗日函数获取决策函数准确识别出睡姿，进而得出最终的调节高度，根据上述调节高度，电控部10驱动机械调节部20动作，使支撑部30分区达到合适的高度，进而使人在睡眠时保持脊椎处于自然的生理弯曲，对身体各个部位都有合适的承压，保持血液循环的通畅、各部位神经处于正常的状态，实现健康睡眠。
电控部10实施例
请参考图2，图2为本发明提供的一种自动调节床中电控部10实施例逻辑组成连接实施例示意图。
具体地，电控部10包括规定数量的分区压力检测单元11、分区处理电路12、驱动装置14及控制芯片13，分区压力检测单元11与分区处理电路12电连接，其用于检测每一分区的人体部位压力，并将压力转换为模拟电信号传输到分区处理电路12。分区处理电路12与分区压力检测单元11电连接，并通过485总线与控制芯片13电连接，用于对模拟电信号滤波、放大，并转换成需要的数字信号传输到控制芯片13。控制芯片13与分区处理电路12以及驱动装置14电连接，用于对分区压力检测单元11数据进行分析，并依据规定的算法控制驱动装置14动作。驱动装置14与控制芯片13连接，用于根据控制芯片13的指令动作。
进一步地，结合电控部10实施例，其中的分区压力检测单元11可以实施为一种分区压力传感器网络，所有分区压力传感器网络连接在一起组成了整个自动调节床的压力传感器网络系统，分区传感器网络检测分区的压力数据，通过控制芯片13将所有的分区传感器网络检测的压力数据整合在一起，便于控制芯片13对整个躯干的压力分布，在引入拉格朗日决策函数的情况下，实现对人体睡姿的精确判别。
进一步地，结合电控部10实施例，其中的分区检测电路可以实施为一种包括放大滤波电路、AD转换电路、多路选择电路、传感数据处理芯片、485处理芯片的集成电路，用于实现对检测到的人体压力模拟电信号进行放大滤波、数模转换以及通信功能。本技术领域人员知悉，显然，上述集成电路的组成和连接关系仅为其中一种实施方式，电控部10实施例对分区处理电路12的保护范围不限于此实施方式。
进一步地，结合电控部10实施例，其中的驱动装置14可以实施为一种电机动力装置，用于对机械调节部20提供动力装置，该驱动装置14可以包括电机、传动结构以及连接结构等。
机械调节部20实施例
请参考图3和图7-10，图3为本发明提供的一种自动调节床中机械调节部20实施例的逻辑组成连接示意图，图7为本发明提供的一种自动调节床的主视图，图8为本发明提供的一种自动调节床的左视图，图9为本发明提供的一种自动调节床的立体图，图10为本发明提供的一种自动调节床的仰视图。
具体地，如图3和图7，机械调节部20包括规定数量的调节机构23、第一、二连接件，螺柱21及基座25。该调节机构23的主动结构第一端与承托架35铰接，第二端与基座25滑动连接。从动结构的第一端与承托架35滑动连接，第二端与基座25铰接。第一连接件22连接两个具有同步动作的调节机构23的主动结构，该连接管通过第二连接件24与螺柱21连接，第二连接件24的一端与螺柱21铰接，另一端与连接管固定连接，螺柱21与驱动装置14的驱动杆丝扣连接。
进一步地，如图8和9所示，结合机械调节部20实施例，其中的调节机构23可以实施为一种包括主动结构以及从动结构的铰接叉架机构。如图8所示，其中的主动结构以及从动结构分别有一端与基座25或支撑部30的承托架35铰接，另一端与基座25或支撑部30的承托架35通过滑块滑动连接。
具体实施原理为：驱动装置14通过第一连接件22、第二连接件24，转动铰接叉架机构的主动结构，进而带动从动结构，实现了高度的调节。
本领域技术人员知悉，本实施方式意在说明一种接受电机动力而能够上下调节高度的机械调节机构23，机械调节部20实施例的调节机构23保护范围不限于此实施方式，例如，也可以实施为一种液压调节装置来调节该自动调节床的分区高度，也可以采用其他调节装置。
支撑部30实施例
图4为本发明提供的一种自动调节床中支撑部30侧面实施例的结构关系示意图，图5为本发明提供的一种自动调节床中的承托架35结构连接关系实施例示意图，图6为本发明提供的一种自动调节床俯视图实施例示意图。
具体地，如图4和6所示，支撑部30还包括弹性床垫本体及承托架35，弹性床垫本体从上到下设置有乳胶32、海绵33及独立弹簧34，分区压力检测单元11设于承托架35与独立弹簧34的中间夹层中。
如图5所示，承托架35由规定数量的分离的支撑板以及角钢通过连体弹簧连接而成，弹性床垫本体嵌于承托架35内，每一分离的支撑板或角钢支撑规定的分区压力检测单元11。
结合电控部10实施例、机械调节部20实施例以及支撑部30实施例，支撑部30分区、分区压力检测单元11、分区处理电路12、驱动装置14、调节机构23一一对应，且数量相同。本发明的附图中显示的实施例中数量为5个，应理解，数量越多，调节的精度越高。
优选地，支撑部30分区数量为5个，也即：
支撑部30分为第一分区、第二分区、第三分区、第四分区及第五分区分别对应人体的头部、肩部、腰部、臀部及腿部，分区压力检测单元11分别为第一分区压力检测单元11、第二分区压力检测单元11、第三分区压力检测单元11、第四分区压力检测单元11及第五分区压力检测单元11，分区处理电路12分别为第一分区处理电路12、第二分区处理电路12、第三分区处理电路12、第四分区处理电路12及第五分区处理电路12，驱动装置14分别为第一驱动装置14、第二驱动装置14、第三驱动装置14、第四驱动装置14及第五驱动装置14、调节机构23分别为第一调节机构23、第二调节机构23、第三调节机构23、第四调节机构23及第五调节机构23，上述支撑部30分区、分区压力检测单元11、分区处理电路12、驱动装置14、调节机构23一一对应。它们的结构关系为：调节机构23通过螺丝固定在角铁上，分区压力检测单元11固定在调节机构23上，调节机构23通过传动装置连接驱动装置14独立弹簧34固定在分区压力检测单元11上，海绵33乳胶32固定在独立弹簧34上面，乳棉和面料兼棉，包边缠绕调节机构23、分区压力检测单元11、独立弹簧34、海绵33、乳胶32一圈。
实际使用中，由于人睡眠时的位置可能会有变动，不一定按照机构设置位置睡下，因此，实际各部位传感器并不一定完全对应调节该部位的位置。通过各区域的分区压力检测单元11，构成整床的分区压力检测单元11系统，可以监测整床的身体压力分布，并通过算法识别出身体各部位的实际位置和对应的实时压力，并识别出人体实时的睡姿。
第一分区压力检测单元11固定在第一调节机构23上(在床体的最前端，通常是人的头部位置)，第二分区压力检测单元11固定在第二调节机构23上(通常是人的肩部位置)，第三分区压力检测单元11固定在第三调节机构23上(通常是人的腰部位置)，第四分区压力检测单元11固定在第四调节机构23(通常是人的臀部位置)，第五分区压力检测单元11固定在第五调节机构23(通常是人的腿部位置)，第一分区处理电路12获取第一分区压力检测单元11的压力传感器数据(头部)头部，第二分区处理电路12获取第二分区压力检测单元11的压力传感器数据(肩部)，第三分区处理电路12获取第三分区压力检测单元11的压力传感器数据(腰部)，第四分区处理电路12获取第四分区压力检测单元11的压力传感器数据(臀部)，第五分区处理电路12获取第五分区压力检测单元11的压力传感器数据(腿部)。
第一分区处理电路12、第二分区处理电路12、第三分区处理电路12、第四分区处理电路12、第五分区处理电路12将肩部压力数据、腰部压力数据、臀部压力数据、腿部压力数据传输到控制芯片13。控制芯片13一次获取头部压力数据、肩部压力数据、腰部压力数据、臀部压力数据、腿部压力数据后，将传感数据整合在一起，然后对传感数据进行分析，得到睡眠信息数据，包括平侧躺信息、体压分布等睡眠数据。控芯片对睡眠数据分析，结合人体工程学分析，对头部、肩部、腰部、臀部、腿部的高度进行调节信息，然后把这些调节信息传输给第一驱动装置14(头部)、第二驱动装置14(肩部)、第三驱动装置14(腰部)、第四驱动装置14(臀部)、第五驱动装置14(腿部)、对自动调节床的头部分区、肩部分区、腰部分区、臀部分区、腿部分区进行调节。
自动调节床还包括乳棉、面料及包边，用于包边缠绕自动调节床的主体结构。
方法技术方案
请参考图12，图12为本发明提供的一种自动调节方法实施例流程示意图。
公开一种上述任一实施方式提供的自动调节床的调节方法，包括：
S1、获取用户的基本信息，该信息包括性别、身高、体重、BMI、躯干的长度肩宽、胸围、腰围以及臀围中的至少三种。优选地，该基本信息包括上述内容的全部。
传感阵列将各个的传感区域的压力转化为电压，然后经过ADC转换为数据信号，从而获得整张床的压力矩阵S[r][c]，其中r和c分别为阵列的行数和列数。
S2、以躯干长度与自动调节床床体的长度方向一致、躯干的法相与床的法相的夹角为0度时的情形作为基准，建立静态肌肉模型和脊椎模型。
S3、对自动调节床上的是否有人、人数、重量、是否正常躺及睡姿进行识别。
对压力矩阵的各个压力值进行判定，当所有的压力值均小于无人的判定阈值Sth1，则判定为无人。对矩阵所有元素求和，Sum(S[i][j])，如果超过阈值Sowth1，则判定为超重；或者如果矩阵中某个元素S[i][j]，超过第二阈值Sowth2，同样也判定为超重。对矩阵S求横向梯度梯度，gradSx，将每排的gradSx[j]的极值，通过极值数判定人数。
S4、根据识别结果，获得躯干的法相与床面法相的夹角。
S5、获取人体躯干与自动调节床的空间模型，确定各个躯干肌肉和脊椎的空间位置。
S6、根据空间位置，并参考肌肉模型下的合适调节高度以及脊椎模型下的调节高度确定最终的调节高度。
步骤S3中的是否在正常躺识别包括步骤，如图13，图13为本发明提供的一种自动调节方法步骤S3中的是否正常躺判别方法实施例流程示意图。
S31a、将分区的压力信息数据转换成图像信息数据；
S32a、识别图像的边缘，通过对压力点分类，将图像进行分区划分；
S33a、识别并计算躯干的长、宽及长宽比数据，若上述数据在规定的范围内，则判定为正常躺姿，反之，则否。
首先将区块的压力转化为图像，识别图像的边缘，然后对压力点进行聚类，从而将分割呈压力区块。然后对区块进行躯干识别，躯干识别的一种方法是求出每排的宽度，然后将宽度相近的排数作为躯干部位，然后求出躯干部位的长、宽及长宽比，如果长、宽及长宽比分别介于某范围内，则判定为正常躺的睡姿。
步骤S3中的睡姿识别包括步骤，参考图14，图14为本发明提供的一种自动调节方法步骤S3中的睡姿判别方法实施例流程示意图，
S31b、采集训练样本中的五种睡姿下的压力矩阵；
S32b、识别躯干的各个部位，计算各个睡姿下的各个部位压力矩阵的特征值；
S33b、将特征值作为SVM分类器的输入；
S34b、获得每两种睡姿之间的SVM分类器最优分类超平面(wx)+b＝0,并通过构建拉格朗日函数：
根据拉格朗日函数的对偶性，将问题转换为：
s.t.αi≥0,i＝1,2,...,n
最终求得最优解，获得决策函数；
S35b、通过投票计数，票数最多的记为最终分类后的睡姿。获取各个部位的特征值，作为分类器SVM的输入，再通过引入拉格朗日函数获取决策函数，提高了睡姿识别的准确性。
利用支持向量机(SVM)对上述采集的矩阵压力进行分类，按照躯干的平面的法向向量(方向：从背部向胸部)与床面的法向向量(方向：正面朝上)的夹角从0～180°进行睡姿划分，可以划分为多个等级，如0°，45°，90°，135°和180°。其中，由于人的躯干部位是左右对称，所以不区分是以躯干左半部分为支撑轴还是以右半部分为支撑轴，因为例如以左半部分为支撑轴的45°与以右半部分为支撑轴的135°是等效的。所以，在这里统一默认为以左半边分为支持轴，那么可以发现，0°即是仰卧，180°即为俯卧，90°为正侧躺。因此，我们从躯干的法向向量与床面的法相向量的夹角的角度，将睡姿分为5种。
特征值包括：头颈区域、躯干区域、臀部区域以及大小腿区域的压力比重，躯干区域和臀部区域的对称性以及大小腿区域重心的方差以及压力像素点的梯度大小和方向，例如像素点(i,j)的梯度：
Gi(i,j)＝F(i+1,j)-F(i-1,j)；
Gj(i,j)＝F(i,j+1)-F(i,j-1)；
G(i,j)＝sqrt(Gi(i,j)2+Gj(i,j)2)；
γ(i,j)＝arctan(Gj(i,j)/Gi(i,j))；
步骤S32b中计算各个睡姿下的各个部位压力矩阵的特征值的步骤包括：获取躯干区域或臀部区域对称性的方法，具体如图15所示，图15为本发明提供的一种自动调节方法步骤S32b中的躯干区域和腿部区域对称性特征值获取方法实施例流程示意图。该流程具体为：
S32b1、获取躯干区域或臀部区域每排压力数组；
S32b2、获取该排的峰值及30％峰值的宽度及宽度的中心点，即几何中心；
S32b3、获取该排压力的重心坐标，并获取该几何中心重心坐标的距离；
S32b4、获取躯干区域或臀部区域每排重心的方差。
实施本发明，使人在睡眠时保持脊椎处于自然的生理弯曲，对身体各个部位都有合适的承压，保持血液循环的通畅、各部位神经处于正常的状态，实现健康睡眠。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。