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专利名称：一种基于数字图像的掌子面塌方识别方法及装置

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202210162176.1

专利申请（专利权）人：上海同岩土木工程开云优惠体育网页版入口股份有限公司
权利人地址：上海市杨浦区四平路1388号408室

专利发明（设计）人：刘学增,桑运龙,杨晓秋,师刚

专利摘要：本发明涉及一种基于数字图像的掌子面塌方识别方法及装置，所述识别方法包括以下步骤：通过双目摄影获取完整的掌子面图像，并进行预处理；对预处理后的掌子面图像进行图像分割，提取掌子面区域，计算掌子面三维空间变形；从所述掌子面区域中识别并提取掌子面节理，统计节理组数，并采用骨架处理算法得到节理骨架，统计节理间距，基于所述节理组数和节理间距，判定围岩完整程度，所述围岩完整程度包括较完整～完整围岩和较破碎～破碎围岩两大类；根据确定的围岩完整程度获得对应的掌子面塌方识别结果。与现有技术相比，本发明具有快速、准确等优点。

主权利要求：
1.一种基于数字图像的掌子面塌方识别方法，其特征在于，包括以下步骤：通过双目摄影获取完整的掌子面图像，并进行预处理；
对预处理后的掌子面图像进行图像分割，提取掌子面区域，计算掌子面三维空间变形；
从所述掌子面区域中识别并提取掌子面节理，统计节理组数，并采用骨架处理算法得到节理骨架，统计节理间距，基于所述节理组数和节理间距，判定围岩完整程度，所述围岩完整程度包括较完整～完整围岩和较破碎～破碎围岩两大类；
根据确定的围岩完整程度获得对应的掌子面塌方识别结果，具体地：对于较完整～完整围岩，采用数字图像处理技术获取断面拱顶、拱底关键点并连线，以表征断面高度，将所提取的掌子面区域依据断面高度三等均分，划分为上、中、下三个区域，以掌子面最大鼓出变形为塌方判定指标，结合不同区域的变形数据判定塌方类型、位置和范围；
对于较破碎～破碎围岩，先根据节理骨架对掌子面区域初步分区，然后依据节理两侧围岩变形的连续性判定是否合并分区，确定最终的掌子面分区，综合各分区的变形加速度及节理两侧变形相对差值判定塌方位置和范围。
2.根据权利要求1所述的基于数字图像的掌子面塌方识别方法，其特征在于，所述计算掌子面三维空间变形具体为：基于双目摄影获得的两张同期图像，采用SGBM算法对两张图像进行视差计算，根据平行双目视觉的几何关系，计算得到图像的三维空间信息，基于多张图像对比，获得掌子面三维空间变形。
3.根据权利要求1所述的基于数字图像的掌子面塌方识别方法，其特征在于，采集所述掌子面图像的相机布置于距离掌子面30m至50m处，并对相机拍摄过程进行补光。
4.根据权利要求1所述的基于数字图像的掌子面塌方识别方法，其特征在于，所述预处理包括图像噪声消除。
5.根据权利要求1所述的基于数字图像的掌子面塌方识别方法，其特征在于，所述结合不同区域的变形数据判定塌方类型、位置和范围具体为：基于掌子面节理参数，获取围岩级别；
基于所述掌子面三维空间变形，按像素点逐行提取每行的最大变形值、记录对应的像素点位置，并投影至纵剖面图，绘制鼓出变形投影曲线，并记录全断面最大鼓出变形点的位置；
判断全断面最大鼓出变形点的变形值是否超过对应围岩级别的允许最大变形，若是，则判定掌子面发生塌方、塌方类型及对应的范围，以最大鼓出变形点处位移矢量方向作为塌方预测方向。
6.根据权利要求1或5所述的基于数字图像的掌子面塌方识别方法，其特征在于，所述塌方类型包括顶部倾覆型塌方、掌子面局部塌方和底部剪切滑移式塌方。
7.根据权利要求5所述的基于数字图像的掌子面塌方识别方法，其特征在于，按平面应变计算模式计算隧道开挖后的所述允许最大变形，具体地：对于浅埋隧道，u＝2.0·ur＝r0(θ＝90°)，
对于深埋隧道，u＝1.5·ur＝r0(θ＝90°)，
其中，u为允许最大变形，r为圆形隧道开挖断面的半径，r0为开挖断面高度的1/2，H为隧道埋深，E2为围岩弹性模量，P0为隧道结构承受的围岩压力，μ为泊松比，θ为洞周点和圆心连线与x轴正向夹角。
8.根据权利要求1所述的基于数字图像的掌子面塌方识别方法，其特征在于，所述依据节理两侧围岩变形的连续性判定是否合并分区具体为：对比同一节理两侧变形，当两侧变形量的差值小于等于2cm时，认为变形连续，合并相邻分区为同一分区。
9.根据权利要求1所述的基于数字图像的掌子面塌方识别方法，其特征在于，所述综合各分区的变形加速度及节理两侧变形相对差值判定塌方类型、位置和范围具体为：基于分区的变形发展趋势，计算变形加速度a；
当变形过程出现a>0，则判定对应区域会发生塌方，当变形过程持续a<＝0，则判断节理两侧区域变形差值：当存在软弱夹层时，所述变形差值大于2cm，则判定区域会发生塌方；当不存在软弱夹层时，变形差值大于1cm，则判定区域会发生塌方；
会发生塌方时，以各区域最大变形点处位移矢量方向作为各自塌方预测方向，以采用一次检索原则判定连锁塌方区域，获得最终塌方范围。
10.一种电子识别装置，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器；和
被存储在存储器中的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求
1?9任一所述基于数字图像的掌子面塌方识别方法的指令。 说明书 : 一种基于数字图像的掌子面塌方识别方法及装置技术领域[0001] 本发明涉及隧道开挖后的围岩稳定性评价领域，涉及一种掌子面围岩稳定性方法，评价尤其是涉及一种基于数字图像的掌子面塌方识别方法及装置。背景技术[0002] 目前，对于隧道失稳判定存在多种方法，如塑性区贯通判定、塑性区大小判定、塑性应变能判定等。但在实际工程中，考虑到可实现性，现场施工还是主要采用施工监控量测的变形数据作为判定指标。当前主要通过内部位移计、测斜仪、全站仪等仪器或目测方式获取掌子面拱顶、拱脚等关键部位的变形状态，将其视为掌子面最大变形处，并据此判断是否失稳、塌方。如专利申请CN113074695A公开了一种基于掌子面三维变形监测的隧道稳定性判释方法，对掌子面上一开挖循环距离内的拱顶沉降量及水平收敛量进行实时监测，同时利用测斜仪对掌子面前方挤出位移监测，实现隧道掌子面变形的三维监测，通过测点位移变化率、测点位移变化量和掌子面挤出变形三个变形指标判断掌子面的稳定性。[0003] 现有技术面临的突出问题有：[0004] (1)无法获取掌子面全断面的变形特征及最大变形处、最大变形量，容易导致塌方预测结果与实际情况不符；[0005] (2)仅能定性预测是否塌方，无法精细预测塌方的位置、范围，不利于预警后的应急处治决策制定。发明内容[0006] 本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种快速、准确的基于数字图像的掌子面塌方识别方法及装置。[0007] 本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：[0008] 一种基于数字图像的掌子面塌方识别方法，包括以下步骤：[0009] 通过双目摄影获取完整的掌子面图像，并进行预处理；[0010] 对预处理后的掌子面图像进行图像分割，提取掌子面区域，计算掌子面三维空间变形；[0011] 从所述掌子面区域中识别并提取掌子面节理，统计节理组数，并采用骨架处理算法得到节理骨架，统计节理间距，基于所述节理组数和节理间距，判定围岩完整程度，所述围岩完整程度包括较完整～完整围岩和较破碎～破碎围岩两大类；[0012] 根据确定的围岩完整程度获得对应的掌子面塌方识别结果，具体地：[0013] 对于较完整～完整围岩，采用数字图像处理技术获取断面拱顶、拱底关键点并连线，以表征断面高度，将所提取的掌子面区域依据断面高度三等均分，划分为上、中、下三个区域，以掌子面最大鼓出变形为塌方判定指标，结合不同区域的变形数据判定塌方类型、位置和范围；[0014] 对于较破碎～破碎围岩，先根据节理骨架对掌子面区域初步分区，然后依据节理两侧围岩变形的连续性判定是否合并分区，确定最终的掌子面分区，综合各分区的变形加速度及节理两侧变形相对差值判定塌方位置和范围。[0015] 进一步地，所述计算掌子面三维空间变形具体为：[0016] 基于双目摄影获得的两张同期图像，采用SGBM算法对两张图像进行视差计算，根据平行双目视觉的几何关系，计算得到图像的三维空间信息，基于多张图像对比，获得掌子面三维空间变形。[0017] 进一步地，采集所述掌子面图像的相机布置于距离掌子面30m至50m处，并对相机拍摄过程进行补光。[0018] 进一步地，所述预处理包括图像噪声消除。[0019] 进一步地，所述结合不同区域的变形数据判定塌方类型、位置和范围具体为：[0020] 基于掌子面节理参数，获取围岩级别；[0021] 基于所述掌子面三维空间变形，按像素点逐行提取每行的最大变形值、记录对应的像素点位置，并投影至纵剖面图，绘制鼓出变形投影曲线，并记录全断面最大鼓出变形点的位置；[0022] 判断全断面最大鼓出变形点的变形值是否超过对应围岩级别的允许最大变形，若是，则判定掌子面发生塌方、塌方类型及对应的范围，以最大鼓出变形点处位移矢量方向作为塌方预测方向。[0023] 进一步地，所述塌方类型包括顶部倾覆型塌方、掌子面局部塌方和底部剪切滑移式塌方。[0024] 进一步地，按平面应变计算模式计算隧道开挖后的所述允许最大变形，具体地：[0025] 对于浅埋隧道，u＝2.0·ur＝r0(θ＝90°)，[0026] 对于深埋隧道，u＝1.5·ur＝r0(θ＝90°)，[0027] 其中，u为允许最大变形，r为圆形隧道开挖断面的半径，r0为开挖断面高度的1/2，H为隧道埋深，E2为围岩弹性模量，P0为隧道结构承受的围岩压力，μ为泊松比，θ为洞周点和圆心连线与x轴正向夹角。[0028] 进一步地，所述依据节理两侧围岩变形的连续性判定是否合并分区具体为：[0029] 对比同一节理两侧变形，当两侧变形量的差值小于等于2cm时，认为变形连续，合并相邻分区为同一分区。[0030] 进一步地，所述综合各分区的变形加速度及节理两侧变形相对差值判定塌方类型、位置和范围具体为：[0031] 基于分区的变形发展趋势，计算变形加速度a；[0032] 当变形过程出现a>0，则判定对应区域会发生塌方，当变形过程持续a<＝0，则判断节理两侧区域变形差值：当存在软弱夹层时，所述变形差值大于2cm，则判定区域会发生塌方；当不存在软弱夹层时，变形差值大于1cm，则判定区域会发生塌方；[0033] 会发生塌方时，以各区域最大变形点处位移矢量方向作为各自塌方预测方向，以采用一次检索原则判定连锁塌方区域，获得最终塌方范围。[0034] 本发明还提供一种电子识别装置，包括：[0035] 一个或多个处理器；[0036] 存储器；和[0037] 被存储在存储器中的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如上所述基于数字图像的掌子面塌方识别方法的指令。[0038] 与现有技术相比，本发明根据掌子面失稳机理进行精细化分析，从而实现塌方类型、方向、范围的判定，具有以下有益效果：[0039] (1)根据失稳机理分析，将掌子面分为较完整～完整围岩和较破碎～破碎围岩两类。针对两类掌子面变形模式及塌方类型的差异，进行针对性分析、选取合适指标、制定对应模式的评判标准。相较于传统分析方法，本发明的技术路线明显更加符合实际，识别可靠性高。[0040] (2)对于较完整～完整围岩掌子面，提出三种常见变形模式、对应的塌方类型，从塌方围岩塑性区角度出发计算塌方范围；以掌子面鼓出变形为判定指标，分别制定对应标准。对于较破碎～破碎掌子面，从变形趋势出发，以变形加速度及相邻区域变形差值相结合的判定指标，快速预测塌方及塌方规模。相较于传统方法，本发明方法除能准确判定塌方以外，还实现了塌方方向、规模的预测，能够及时指导施工方采取应对策略，对工程施工具有明显的指导意义。[0041] (3)本发明基于弹性力学平面应变解答，得到隧道围岩变形规律，结合实际施工监控量测数据，得到隧道塌方位移极限值计算公式，为隧道塌方评估提供理论基础。附图说明[0042] 图1为本发明的流程示意图；[0043] 图2为每行最大鼓出变形像素点连线；[0044] 图3为鼓出变形投影曲线；[0045] 图4为较完整～完整围岩掌子面的掌子面区域划分；[0046] 图5为顶部倾覆型塌方示意图；[0047] 图6为掌子面局部塌方示意图；[0048] 图7为底部剪切滑移式塌方示意图；[0049] 图8为隧道开挖平面应变计算模型；[0050] 图9为计算围岩圈外部荷载；[0051] 图10为顶部倾覆型塌方范围确定示意图；[0052] 图11为掌子面局部塌方范围确定示意图；[0053] 图12为底部剪切滑移式塌方范围确定示意图；[0054] 图13为较破碎～破碎掌子面的掌子面初步分区；[0055] 图14为较破碎～破碎掌子面的掌子面最终分区；[0056] 图15为掌子面区域变形稳定曲线示意图；[0057] 图16为掌子面区域变形不稳定曲线示意图；[0058] 图17为一次搜索示意图。具体实施方式[0059] 下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。[0060] 术语解释[0061] 掌子面：掌子面又称礃子面，是坑道施工中的一个术语。即开挖坑道(采煤、采矿或隧道工程中)不断向前推进的工作面。[0062] 结构面：是指具有极低的或没有抗拉强度的不连续面。即岩体形成后在构造力作用下形成的各种结构面，包括断层、节理、劈理和层间错动。[0063] 节理：节理，也称为裂隙，是岩体受力断裂后两侧岩块没有显著位移的小型断裂构造。节理是很常见的一种构造地质现象，就是我们在岩石露头上所见的裂缝，或称岩石的裂缝。[0064] 塌方：指土石方塌落。道路、堤坝等旁边的陡坡因风化、水浸、震动等影响或坑道、隧道、矿井的顶部因土质岩层松软突然坍塌。[0065] 实施例1[0066] 如图1所示，本实施例提供一种基于数字图像的掌子面塌方识别方法，包括以下步骤：[0067] S1、相机布设。[0068] 本实施例采用双目摄影技术，在隧道两侧各布设一台相机同步采集；相机距离掌子面在30m至50m范围最佳，保证能够采集到完整的掌子面图像；拍摄过程中开启补光灯，必要时配备补光设备，确保整个掌子面清晰可见且无阴影覆盖。[0069] S2、通过双目摄影获取完整的掌子面图像。[0070] S3、图像预处理与变形计算。[0071] 对采集到的掌子面图像首先进行预处理，消除隧道昏暗、灰尘环境带来的图像噪声。对预处理后的掌子面图像进行图像分割，提取掌子面区域，计算掌子面三维空间变形，具体地：[0072] 基于左右两台相机拍摄的同期图像，采用SGBM算法对两幅图像进行视差计算；根据平行双目视觉的几何关系，计算得到图像的三维空间信息；基于多张图片对比，计算掌子面三维空间变形。[0073] S4、掌子面围岩完整程度判定。[0074] 采用膨胀、腐蚀多种手段组合方式，从掌子面区域中识别并提取掌子面节理，统计节理组数，辨识优势节理，并采用骨架处理算法得到节理骨架，统计相邻骨架特征点之间的像素间距，得到节理间距，基于所述节理组数和节理间距，判定围岩完整程度，所述围岩完整程度包括较完整～完整围岩和较破碎～破碎围岩两大类。具体判定标准如表1所示。[0075] 表1掌子面围岩完整程度判定标准[0076][0077] S5、掌子面区域划分。[0078] 对于较完整～完整围岩掌子面，采用数字图像处理技术获取断面拱顶、拱底关键点并连线，表征断面高度，将掌子面依据断面高度三等均分，划分为上、中、下三个区域；[0079] 对于较破碎～破碎围岩掌子面，先根据节理骨架对掌子面初步分区，随后依据节理两侧围岩变形的连续性判定是否合并分区，确定最终的掌子面分区。[0080] S6、掌子面塌方识别。[0081] 依据步骤S3获取的掌子面围岩变形数据和步骤S5确定的掌子面分区结果，识别掌子面是否塌方、判定塌方位置及范围：[0082] 对于较完整～完整围岩，以掌子面最大鼓出变形为塌方判定指标，结合不同区域的变形数据判定塌方类型、位置和范围；[0083] 对于较破碎～破碎围岩，综合各分区的变形加速度及节理面两侧变形相对差值判定塌方类型、位置和范围；[0084] 基于上述步骤S5和步骤S6，对(2)较完整～完整围岩和较破碎～破碎围岩两类围岩的具体塌方识别过程描述如下。[0085] (1)较完整～完整围岩的掌子面塌方识别[0086] 对于较完整～完整围岩，开挖后的掌子面多表现为鼓出变形。此类掌子面的塌方识别步骤包括：[0087] 1)基于上述掌子面节理产状参数提。捎谩豆匪淼郎杓乒娣丁芳扑愎，计算围岩级别。[0088] 2)依据全断面变形感知结果，按像素点逐行提取每行的最大变形值、记录对应的像素点位置，如图2，并投影至纵剖面图，绘制鼓出变形投影曲线，如图3，并记录全断面最大鼓出变形点的位置。[0089] 3)沿高度方向将掌子面三等分，划为上、中、下三个区域，具体为：[0090] 基于分割后的掌子面图像，采用数字图像处理手段，提取并标记拱顶与拱底两点。连接拱顶、拱底，并将线段三等分。过等分点做水平直线，将掌子面划分为上、中、下三个区域，如图4所示。[0091] 4)依据全断面最大鼓出变形值及其在投影曲线上所处的区域，判定掌子面是否塌方以及塌方的类型、塌方位置及范围。具体的评价方法如下：[0092] 塌方类型的判定：[0093] 采用最大变形量判定掌子面是否发生塌方，具体为：按平面应变计算模式计算隧道开挖后的允许最大变形，超过该变形即失稳，如图8和图9所示。[0094] 计算公式及标准为：[0095] 对于浅埋隧道，u＝2.0·ur＝r0(θ＝90°)(H<2.5r0)[0096] 对于深埋隧道，u＝1.5·ur＝r0(θ＝90°)(H>＝2.5r0)[0097] 其中，[0098][0099][0100] 式中：r——圆形隧道开挖断面的半径，对于常见的公路隧道，r0为开挖断面高度的1/2；[0101] H——隧道埋深；[0102] E2——围岩弹性模量；[0103] P0——隧道结构承受的围岩压力；[0104] μ——泊松比；[0105] θ——洞周点和圆心连线与x轴正向夹角。[0106] 对于围岩压力P0，计算公式如下：[0107][0108] 当工程对象具体为深埋的两车道公路隧道时，可直接采用如表2的标准判定是否塌方及塌方的类型，不同变形模式下的塌方类型如图5?图7所示。[0109] 表2基于最大鼓出变形量及变形位置的塌方判定标准(单位：cm)[0110][0111] 备注：1)表内“—”表示在当下围岩级别下，一般不会发生此种变形模式。[0112] 2)鼓出变形大于等于上述预警标准时，即认为掌子面将发生塌方。[0113] 塌方方向判定：采用最大变形点处位移矢量方向作为塌方预测方向。[0114] 塌方规模判定：判定范围及方法如下。[0115] 对于顶部倾覆式塌方，塌方范围如图10中的OABCDO区域。其中，O点为拱顶点，C点为拱底点，D点为最大鼓出变形点，为围岩内摩擦角；直线CB为底部剪切滑移线，水平夹角具体确定方法为：从O点向直线CB做垂线相交于B点；以O点为圆心，OB为半径画。胨淼蓝ゲ肯嘟挥贏点，即可得到塌方范围区域。[0116] 对于掌子面局部塌方，塌方范围如图11中的ABC区域。其中，A点为拱顶点，B点为拱底点，C点为最大鼓出变形点。[0117] 对于底部剪切滑移式塌方，塌方范围如图12中的OABCDO区域。其中，O点为拱顶点，C点为拱底点，D点为最大鼓出变形点， 为围岩内摩擦角，直线CB为底部剪切滑移线，水平夹角 直线OA为顶部剪切滑移线，水平夹角 具体确定方法为：从O点向直线CB做垂线相交于B点；以O点为圆心，OB为半径画。肷喜炕葡逴A相交于A点，即可得到塌方范围区域。[0118] (2)较破碎～破碎围岩掌子面塌方识别方法[0119] 对于较破碎～破碎围岩掌子面，开挖后掌子面变形主要由结构面控制，主要表现为块体沿结构面滑动。对于此类掌子面塌方识别，主要处理步骤为：[0120] 1)根据识别的掌子面节理，将掌子面初步分割成独立区域，如图13。[0121] 2)搜索并对比同一节理两侧变形，当两侧变形量相差2mm，即认为变形不连续，判定两相邻块体变形相互独立；当节理两侧变形差值在2mm以内，认为变形连续，合并相邻区域为同一区域，如图14。[0122] 3)在掌子面区域划分的基础上，持续监控各区域最大变形点处的变形，绘制变形发展曲线，如图15和图16所示。[0123] 4)依据上述变形发展曲线判定掌子面塌方及塌方范围。具体评价方法如下：[0124] 塌方判定：基于区域变形发展趋势，计算变形加速度a；以变形加速度a作为判定塌方判定指标。[0125] 当变形过程出现a>0，则判定对应区域会发生塌方；[0126] 当变形过程持续a<＝0，则判断节理两侧区域变形差值。当存在软弱夹层时，变形差值大于2cm，则判定区域会发生塌方；当不存在软弱夹层时，变形差值大于1cm，则判定区域会发生塌方。[0127] 塌方方向判定：采用各区域最大变形点处位移矢量方向作为各自塌方预测方向。[0128] 塌方规模判定：首先基于上述判定方法对各区域进行塌方判定，确定塌方区域，随后采用一次检索原则判断判定连锁塌方区域。[0129] 一次检索只考虑塌方区直接相邻的上部块体会受影响而引起连锁塌方。[0130] 直接塌方和连锁塌方共同组成塌方判定范围。[0131] 如图17所示，区域A为塌方判定区域，区域B、C为拥有共同结构面的、直接相邻的、上部区域，区域D不是；因此，判定区域B、C为连锁塌方区域。[0132] 上述方法借助双目摄影测量手段掌握掌子面全断面三维空间变形，根据围岩质量，将掌子面按照较完整～完整围岩和较破碎～破碎围岩分为两类，该方法可以获取掌子面全断面变形，并藉此精细化评价围岩稳定性，预测掌子面是否塌方以及塌方的位置、范围。[0133] 上述方法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，本发明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)执行本发明各个实施例所述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?OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0134] 实施例2[0135] 本实施例提供一种电子识别装置，包括一个或多个处理器、存储器和被存储在存储器中的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如实施例1所述基于数字图像的掌子面塌方识别方法的指令。[0136] 以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

专利地区：上海

专利申请日期：2022-02-22

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN114565758B