專利名稱：非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)及辨識方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及到一種竹編加工裝置，尤其涉及到一種辨識準(zhǔn)確度高的非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)及辨識方法。
背景技術(shù)：
竹編制品作為綠色環(huán)保產(chǎn)品，得到了廣泛的應(yīng)用，作為竹編制品原料的竹絲，在投入機(jī)械編織時，正確快速的判斷竹絲正反面則存在一定的難度，為了方便送絲工人在操作過程中能直接通過手指觸感來區(qū)分竹絲的正反面，拉絲廠為竹絲設(shè)計(jì)了顯著的外形差異，竹絲正面表面光滑平整，兩邊緣呈直角或銳角狀，觸摸上具有顯著的棱角感，而竹絲反面表 面起伏，邊緣一般呈弧狀曲面，中間帶有明顯凹槽，現(xiàn)在一般都采用人工作業(yè)，通過人手對竹絲表面的觸摸，來判斷竹絲的正反面，勞動強(qiáng)度大、準(zhǔn)確率低，而且工人容易生產(chǎn)疲勞感，降低產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量；光電傳感器作為現(xiàn)代工業(yè)機(jī)電一體化設(shè)備中的一個重要的檢測部件，廣泛應(yīng)用在位置定位、色彩識別和材料分析領(lǐng)域，通過光電器件對物體表面反射光線的接收和分析，可對物體進(jìn)行定位、識別和分析，如中國專利號為CN201120195262. X的、名稱為一種辨識竹絲正反面接觸式光電傳感器的實(shí)用新型專利，包括左傳感器和右傳感器，左傳感器或右傳感器包括基體若干組辨識單元和電路板，基體為不透光材料制成，每組辨識單元包括一對光電發(fā)射器件和光電接收器件，光電發(fā)射器件和光電接收器件分別與電路板電連接，竹絲夾在左傳感器和右傳感器之間，通過在竹絲正反面對稱設(shè)置傳感器，可同時對竹絲的正反表面進(jìn)行檢測比較；但該實(shí)用新型通過接觸式光電檢測，對環(huán)境光線的要求較高，容易造成檢測數(shù)據(jù)失真，靈敏度和準(zhǔn)確率不高，同時，竹絲表面也容易產(chǎn)生劃痕，影響產(chǎn)品的質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明主要解決人工檢測勞動強(qiáng)度大、準(zhǔn)確率低，而接觸式光電檢測容易受環(huán)境光線影響造成靈敏度和準(zhǔn)確率不高的技術(shù)問題；提供了一種準(zhǔn)確率高的非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)及辨識方法。為了解決上述存在的技術(shù)問題，本發(fā)明主要是采用下述技術(shù)方案
本發(fā)明的非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)，作用于竹絲的正反表面辨識，
所述竹絲的正面平整光滑，而反面的中間設(shè)有凹槽，所述辨識系統(tǒng)包括
底板，呈平板狀，用于安裝送絲裝置、圖像采集裝置及輔助光裝置；
送絲裝置，用于將竹絲夾持并送至圖像采集裝置處，包括推拉氣缸、與推拉氣缸連接的夾持機(jī)構(gòu)和導(dǎo)軌，所述夾持機(jī)構(gòu)設(shè)在導(dǎo)軌上并可沿導(dǎo)軌滑動，夾持機(jī)構(gòu)夾持竹絲平行于底板并使竹絲正反面垂直于底板表面；
圖像采集裝置，包括圖像傳感器，正對竹絲表面，用于將竹絲表面特征采集并進(jìn)行分析，圖像傳感器包括殼體、設(shè)在殼體內(nèi)的內(nèi)置攝像頭和圖像處理芯片，所述殼體上設(shè)有與竹絲夾持高度相一致的小孔，所述內(nèi)置攝像頭的鏡頭設(shè)在所述小孔處，內(nèi)置攝像頭采集到的圖像信息經(jīng)處理后通過數(shù)據(jù)線發(fā)送至主控制器上；
輔助光源裝置，用于在竹絲表面產(chǎn)生強(qiáng)烈對比的明暗線條，包括固定在底板上的支架、與支架頂部連接的光源固定座和置于光源固定座內(nèi)的光源。作為優(yōu)選，所述殼體的小孔處設(shè)有透光玻璃，所述殼體呈密封狀，傳感器所有的關(guān)鍵部件均密封于殼體中，竹絲圖像通過透光玻璃進(jìn)入鏡頭中，防止外部的塵埃和濕氣影響精密的攝像部件。作為優(yōu)選，所述圖像采集裝置上還設(shè)有吹氣裝置，吹氣氣流對準(zhǔn)所述小孔處，吹氣裝置可將附著在透光玻璃上的灰塵和水霧除去，提高圖像的成像效果。 作為優(yōu)選，所述光源為LED，所述LED呈白色或彩色，采用LED燈既節(jié)能又能提高輔助光源的使用壽命。作為優(yōu)選，所述光源固定座為條狀腔體結(jié)構(gòu)，所述腔體內(nèi)設(shè)有直線排列的若干點(diǎn)狀LED，腔體底部設(shè)有與竹絲平行的窄縫，點(diǎn)狀的LED光線穿過窄縫形成線狀光線并投射到竹絲表面，使竹絲表面形成強(qiáng)烈的明暗光帶，光線與竹絲表面形成一入射角α，若干點(diǎn)狀的LED光源穿過腔體底部的窄縫，形成類似線狀光源的效果，投射到竹絲上的光線呈近似平行光，可以在竹絲表面造成強(qiáng)烈的明暗狀態(tài)，提高圖像辨識的準(zhǔn)確度，一定的入射角度容易將竹絲反面的凹槽在圖像中形成明顯暗帶，便于圖像傳感器的辨識處理。作為優(yōu)選，所述入射角α為30° 60°。一種非接觸式竹絲正反面辨識方法，其步驟如下
Α.竹絲夾持機(jī)構(gòu)夾取竹絲,使竹絲平行于底板表面,而竹絲正反面垂直于底板表面；
B.推拉氣缸動作，帶動夾持機(jī)構(gòu)沿導(dǎo)軌滑動，使竹絲一端進(jìn)入傳感器的攝像鏡頭取景范圍之內(nèi)；
C.主控制器通過數(shù)據(jù)線向傳感器發(fā)出“辨識”指令；
D.圖像傳感器進(jìn)入“辨識”狀態(tài)，輔助光源被點(diǎn)亮，圖像傳感器內(nèi)置攝像頭拍攝竹絲表面的圖片；
Ε.經(jīng)過圖像處理算法計(jì)算后，圖像傳感器辨識并判斷竹絲的正反面；
F.圖像傳感器將辨識結(jié)果通過數(shù)據(jù)線傳送回主控制器；
G.辨識完成，關(guān)閉輔助光源，推拉氣缸回縮將夾持機(jī)構(gòu)拉回原位，夾持機(jī)構(gòu)松開竹絲，完成一次竹絲的辨識過程；
H.重復(fù)A G步驟，進(jìn)行下一根竹絲的正反面辨識。一種圖像處理算法，其流程如下
Α.采集竹絲表面圖像，得到分辨率為M行L列的原始圖像；
B.采用圖像分塊技術(shù)將竹絲表面圖像沿縱向均分為K等份，則可得到K塊大小且均為M行N列的圖像小塊，其中N=L/K，每個圖像小塊包含一小段竹絲的圖像信息；
C.采用圖像向量化技術(shù)將M行N列的小塊圖像轉(zhuǎn)化為長度為M的總和向量；
D.采用向量辨識技術(shù)分別識別每小塊圖像，得到K份相互獨(dú)立的辨識結(jié)果；E.采用投票表決技術(shù)得出最終判別結(jié)果。由于竹絲本身可能存在如霉點(diǎn)或裂痕等缺陷，因此如果將整根竹絲進(jìn)行一次性判另O，缺陷部分帶來的干擾將會被分散至整根竹絲上，繼而影響竹絲的識別效果，為了將缺陷部分的影響限制在局部范圍內(nèi)，盡可能降低擔(dān)缺陷部分對竹絲辨識的整體影響，采用竹絲圖像分塊技術(shù)和辨識結(jié)果投票表決技術(shù)來克服，將竹絲圖像分解成若干小塊，并保證每一小塊圖像仍為一幅較窄的竹絲圖像，分別對每小塊竹絲圖像進(jìn)行獨(dú)立辨識，得到與小塊數(shù)量相同個數(shù)的辨識結(jié)果，再將所有的小塊辨識結(jié)果進(jìn)行投票表決，若結(jié)果為正面的票數(shù)較多，則最終結(jié)果判定為正面；如結(jié)果為反面的票數(shù)較多，則判定為反面；如結(jié)果為“無竹絲”的票數(shù)較多，則最終結(jié)果判定為“無竹絲”。作為優(yōu)選，所述圖像向量化技術(shù)轉(zhuǎn)化方法如下
a)首先將圖像矩陣的第一列作為總和向量的初始值；
b)將圖像矩陣的后一列與當(dāng)前總和向量相加，并將其結(jié)果作為新的總和向量的值；·
c)重復(fù)上一步操作，直到圖像矩陣的全部N列都被加在總和向量中，此時的向量即為最終的總和向量；
d)此時的總和向量反映了竹絲上下方向的亮度信息。作為優(yōu)選，所述向量辨識技術(shù)方法如下
a)通過求取向量中元素的平均值，將兩端低于平均值的暗色背景像素點(diǎn)除去，剩余像素即代表竹絲的圖像部分，若剩余像素的元素值均分布在平均值附近且亮度值很低，則表明鏡頭取景范圍內(nèi)不存在竹絲；反之，則剩余像素對應(yīng)竹絲表面的亮度，表明鏡頭取景范圍內(nèi)存在竹絲；
b)在判斷存在竹絲的情況下，在剩余像素的元素值中取得中間處元素的向量值，若該值顯著低于剩余像素值兩端元素的向量值，則表明竹絲圖像中間位置存在暗帶，對應(yīng)該段竹絲反面的凹槽中，即判斷此為竹絲反面，否則，判斷該段竹絲表面為正面。本發(fā)明的有益效果是采用圖像識別技術(shù)來達(dá)到非接觸辨識竹絲的正反面，保證竹絲表面在辨識過程中不易劃傷，提高竹絲的質(zhì)量，系統(tǒng)使用壽命長，同時，采用圖像處理的向量化技術(shù)和向量辨識技術(shù)，辨識準(zhǔn)確率高，克服了竹絲本身存在的如霉點(diǎn)或裂痕等缺陷對辨識結(jié)果的影響。


圖I是本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。圖2是圖I的側(cè)視圖。圖3是輔助光源固定座結(jié)構(gòu)示意圖。圖4是輔助光線投射示意圖。圖5是竹絲正面圖像。圖6是竹絲反面圖像。圖7是分割后的竹絲正面圖像。圖8是分割后的竹絲反面圖像。圖中I.竹絲，2.凹槽，3.底板，4.氣缸，5.夾持機(jī)構(gòu)，6.導(dǎo)軌，7.圖像傳感器，8.小孔，9.支架，10.光源固定座，11.光源，12.窄縫。
具體實(shí)施例方式下面通過實(shí)施例，并結(jié)合附圖，對本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步具體的說明。實(shí)施例本實(shí)施例的非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)，如圖I和圖2所示，作用于竹絲的正反表面辨識，竹絲的正面平整光滑，而反面中間設(shè)有凹槽，辨識系統(tǒng)包括
底板，呈平板狀，用于安裝送絲裝置、圖像采集裝置及輔助光裝置；
送絲裝置，用于將竹絲夾持并送至圖像采集裝置處，包括推拉氣缸、與推拉氣缸連接的夾持機(jī)構(gòu)和導(dǎo)軌，夾持機(jī)構(gòu)安裝在導(dǎo)軌上并可沿導(dǎo)軌滑動，夾持機(jī)構(gòu)夾持竹絲平行于底板 表面并使竹絲正反面垂直于底板表面；
圖像采集裝置，包括圖像傳感器，正對竹絲表面，用于將竹絲表面特征采集并進(jìn)行分析，圖像傳感器包括密封的殼體、安裝在殼體內(nèi)的內(nèi)置攝像頭和圖像處理芯片，在殼體上設(shè)計(jì)有與竹絲夾持高度相一致的小孔，內(nèi)置攝像頭的鏡頭安裝在小孔處，在小孔上設(shè)計(jì)有透光玻璃，內(nèi)置攝像頭通過透光玻璃采集竹絲表面圖像信息并經(jīng)圖像處理芯片處理后通過數(shù)據(jù)線發(fā)送至主控制器上，在小孔處還設(shè)計(jì)有吹氣裝置，吹氣氣流對準(zhǔn)小孔上的透光玻璃；輔助光源裝置，用于在竹絲表面產(chǎn)生強(qiáng)烈對比的明暗線條，包括固定在底板上的支架、與支架頂部連接的光源固定座和置于光源固定座內(nèi)的光源，光源為白色的LED,光源固定座為條狀腔體結(jié)構(gòu)，如圖3所示，在腔體內(nèi)設(shè)計(jì)有直線排列的數(shù)個LED，腔體底部開有與竹絲平行的一條窄縫，點(diǎn)狀的LED光線穿過窄縫形成線狀光線并投射到竹絲表面，使竹絲表面形成強(qiáng)烈的明暗光帶，光線與竹絲表面形成一入射角α，如圖4所示，入射角α為30°。基于竹絲正反面辨識系統(tǒng)的辨識方法，其步驟如下
Α.竹絲夾持機(jī)構(gòu)夾取竹絲,使竹絲平行于底板表面,竹絲正反面垂直于底板表面；
B.推拉氣缸動作，帶動夾持機(jī)構(gòu)沿導(dǎo)軌滑動，使竹絲一端進(jìn)入圖像傳感器的攝像鏡頭取景范圍之內(nèi)；
C.主控制器通過數(shù)據(jù)線向圖像傳感器發(fā)出“辨識”指令；
D.圖像傳感器進(jìn)入“辨識”狀態(tài)，輔助光源被點(diǎn)亮，圖像傳感器內(nèi)置攝像頭拍攝竹絲表面的圖片；
Ε.圖片經(jīng)過圖像處理算法計(jì)算后，圖像傳感器辨識并判斷竹絲的正反面；
F.圖像傳感器將辨識結(jié)果通過數(shù)據(jù)線傳送回主控制器；
G.辨識完成，關(guān)閉輔助光源，推拉氣缸回縮將夾持機(jī)構(gòu)拉回原位，夾持機(jī)構(gòu)松開竹絲，完成一次竹絲的辨識過程；
H.重復(fù)A G步驟，進(jìn)行下一根竹絲的正反面辨識。上述辨識方法中的圖像處理算法，其流程如下
Α.采集竹絲表面圖像，如圖5或圖6所示，得到分辨率為320行240列的原始圖像；
B.采用圖像分塊技術(shù)將竹絲表面圖像沿縱向均分為10等份，則可得到10塊大小且均為320行24列的圖像小塊，每個圖像小塊包含一小段竹絲的圖像信息；
C.采用圖像向量化技術(shù)將320行24列的小塊圖像轉(zhuǎn)化為長度為320的總和向量，相當(dāng)于將圖像小塊壓縮成320行I列的細(xì)線；D.采用向量辨識技術(shù)識別每小塊圖像，得到10份相互獨(dú)立的竹絲正反面的辨識結(jié)果；
E.采用投票表決技術(shù)得出最終判別結(jié)果。以上圖像處理算法中的圖像向量化技術(shù)轉(zhuǎn)化方法如下
a)首先將圖像矩陣的第一列作為總和向量的初始值；
b)將圖像矩陣的后一列與當(dāng)前總和向量相加，并將其結(jié)果作為新的總和向量的值；
c)重復(fù)上一步操作，直到圖像矩陣的全部24列都被加在總和向量中，此時的向量即為最終的總和向量；
d)此時的總和向量反映了竹絲圖片上下方向的亮度信息。以上圖像處理算法中的向量辨識技術(shù)方法如下
a)通過求取向量中元素的平均值，將兩端低于平均值的暗色背景像素點(diǎn)除去，剩余像素即代表竹絲的圖像部分，若剩余像素的元素值均分布在平均值附近且亮度值很低，則表明鏡頭取景范圍內(nèi)不存在竹絲；反之，則剩余像素對應(yīng)竹絲表面的亮度，表明鏡頭取景范圍內(nèi)存在竹絲；
b)在判斷存在竹絲的情況下，在剩余像素的元素值中取得中間處元素的向量值，若該值顯著低于剩余像素值兩端元素的向量值，則表明竹絲圖像中間位置存在暗帶，對應(yīng)該段竹絲反面的凹槽中，即判斷此為竹絲反面，否則，判斷該段竹絲表面為正面。以上說明并非對本發(fā)明作了限制，本發(fā)明也不僅限于上述說明的舉例，本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的實(shí)質(zhì)范圍內(nèi)所做出的變化、改型、增添或替換，都應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1.ー種非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)，作用于竹絲(I)的正反表面辨識，所述竹絲的正面平整光滑，而背面中間設(shè)有凹槽(2)，其特征在于 所述辨識系統(tǒng)包括 底板(3)，呈平板狀，用于安裝送絲裝置、圖像采集裝置及輔助光裝置； 送絲裝置，用于將竹絲夾持并送至圖像采集裝置處，包括推拉氣缸(4)、與推拉氣缸連接的夾持機(jī)構(gòu)(5)和導(dǎo)軌(6)，所述夾持機(jī)構(gòu)設(shè)在導(dǎo)軌上并可沿導(dǎo)軌滑動，夾持機(jī)構(gòu)夾持竹絲平行于底板并使竹絲正反面垂直于底板表面； 圖像采集裝置，包括圖像傳感器(7)，正對竹絲表面，用于將竹絲表面特征采集并進(jìn)行分析，所述圖像傳感器包括殼體、設(shè)在殼體內(nèi)的內(nèi)置攝像頭和圖像處理芯片，所述殼體上設(shè)有與竹絲夾持高度相一致的小孔(8)，所述內(nèi)置攝像頭的鏡頭設(shè)在所述小孔處，內(nèi)置攝像頭采集到的圖像信息經(jīng)處理后通過數(shù)據(jù)線發(fā)送至主控制器上； 輔助光源裝置，用于在竹絲表面產(chǎn)生強(qiáng)烈對比的明暗線條，包括固定在底板上的支架(9)、與支架頂部連接的光源固定座(10)和置于光源固定座內(nèi)的光源(U)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)，其特征在于所述傳感器(7)的小孔(8)處設(shè)有透光玻璃，所述殼體呈密封狀。
3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)，其特征在于所述圖像采集裝置上還設(shè)有吹氣裝置，吹氣氣流對準(zhǔn)所述小孔(8 )處。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)，其特征在于所述光源(11)為LED，所述LED呈白色或彩色。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)，其特征在于所述光源固定座(10)為條狀腔體結(jié)構(gòu)，所述腔體內(nèi)設(shè)有直線排列的若干點(diǎn)狀LED (11)，腔體底部設(shè)有與竹絲平行的窄縫(12)，點(diǎn)狀的LED光線穿過窄縫形成線狀光線并投射到竹絲表面，使竹絲表面形成強(qiáng)烈的明暗光帶，光線與竹絲表面形成一入射角a。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)，其特征在干所述入射角a為 30° 60°。
7.基于權(quán)利要求I的非接觸式竹絲正反面辨識方法，其步驟如下 竹絲夾持機(jī)構(gòu)夾取竹絲，使竹絲平行于底板，竹絲正反表面垂直于底板表面； 推拉氣缸動作，帶動夾持機(jī)構(gòu)沿導(dǎo)軌滑動，使竹絲一端進(jìn)入傳感器的攝像鏡頭取景范圍之內(nèi)； 主控制器通過數(shù)據(jù)線向圖像傳感器發(fā)出“辨識”指令； 圖像傳感器進(jìn)入“辨識”狀態(tài)，輔助光源被點(diǎn)亮，圖像傳感器內(nèi)置攝像頭拍攝竹絲表面的圖片； 圖片經(jīng)過圖像處理算法計(jì)算后，圖像傳感器辨識并判斷竹絲的正反面； 圖像傳感器將辨識結(jié)果通過數(shù)據(jù)線傳送回主控制器； 辨識完成，關(guān)閉輔助光源，推拉氣缸回縮將夾持機(jī)構(gòu)拉回原位，夾持機(jī)構(gòu)松開竹絲，完成一次竹絲的辨識過程； 重復(fù)A G步驟，進(jìn)行下一根竹絲的正反面辨識。
8.基于權(quán)利要求7的ー種圖像處理算法，其流程如下 采集竹絲表面圖像，得到分辨率為M行L列的原始圖像；采用圖像分塊技術(shù)將竹絲表面圖像沿縱向均分為K等份，則可得到K塊大小且均為M行N列的圖像小塊，其中N=L/K，每個圖像小塊包含一小段竹絲的圖像信息； 采用圖像向量化技術(shù)將M行N列的小塊圖像轉(zhuǎn)化為長度為M的總和向量； 采用向量辨識技術(shù)分別識別每小塊圖像，得到K份相互獨(dú)立的辨識結(jié)果； 采用投票表決技術(shù)得出最終判別結(jié)果。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的ー種圖像處理算法，其中圖像向量化技術(shù)轉(zhuǎn)化方法如下 首先將小塊圖像矩陣的第一列作為總和向量的初始值； 將圖像矩陣的后一列與當(dāng)前總和向量相加，并將其結(jié)果作為新的總和向量的值；重復(fù)上一歩操作，直到圖像矩陣的全部N列都被加在總和向量中，此時的向量即為最 終的總和向量； 此時的總和向量反映了每ー小塊圖像上下方向的亮度信息。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的ー種圖像處理算法，其中向量辨識技術(shù)方法如下 通過求取向量中元素的平均值，將兩端低于平均值的暗色背景像素點(diǎn)除去，剰余像素即代表竹絲的圖像部分，若剰余像素的元素值均分布在平均值附近且亮度值很低，則表明鏡頭取景范圍內(nèi)不存在竹絲；反之，則剩余像素對應(yīng)竹絲表面的亮度，表明鏡頭取景范圍內(nèi)存在竹絲； 在判斷存在竹絲的情況下，在剰余像素的元素值中取得中間處元素的向量值，若該值顯著低于剩余像素值兩端元素的向量值，則表明竹絲圖像中間位置存在暗帯，對應(yīng)該段竹絲反面的凹槽中，即判斷此為竹絲反面，否則，判斷該段竹絲表面為正面。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種非接觸式竹絲正反面辨識系統(tǒng)及辨識方法，辨識系統(tǒng)包括底板、送絲裝置、圖像采集裝置和輔助光源裝置，送絲裝置包括推拉氣缸、夾持機(jī)構(gòu)和導(dǎo)軌，圖像裝置包括圖像傳感器，由殼體、設(shè)在殼體內(nèi)的內(nèi)置攝像頭和圖像處理芯片組成，輔助光裝置包括支架、與支架連接的光源固定座和光源，本發(fā)明通過采集竹絲表面特征的圖像信息，達(dá)到非接觸辨識竹絲的正反面，保證竹絲表面在辨識過程中不易劃傷，提高竹絲的質(zhì)量，使用壽命長，同時，采用向量化技術(shù)和向量辨識技術(shù)，圖像辨識的準(zhǔn)確率高，克服了竹絲本身存在的如霉點(diǎn)或裂痕等缺陷對辨識結(jié)果的影響。
文檔編號G01B11/30GK102853785SQ201210123349
公開日2013年1月2日 申請日期2012年4月25日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月25日
發(fā)明者張國宏, 賴眾程, 金大偉, 王世杰, 劉妹琴, 翁勤 申請人:浙江大學(xué)