一种用于变电行业设备虚拟培训的系统及方法

摘要

本发明公开了一种用于变电行业设备虚拟培训的系统及方法，通过虚拟现实仿真培训系统构造真实的作业环境和真实的作业设备，设计真实的作业故障，使学员在虚拟环境中能够得到与一线电力作业人员相同的作业体验，加强培训的效果，同时也因为是在虚拟环境中，绝不会产生相同的作业危险，达到培训、安全两手抓的教学目的，能够提高电力专业的学员对电力作业环境、高压变电设备的了解，保障电力专业的学员在培训过程中的生命安全。

说明书

技术领域

本发明涉及仿真培训技术领域，特别涉及一种用于变电行业设备虚拟培训的系统及方法。

背景技术

随着特种作业职业安全发生事故的曝光率越来越大，变电行业作为一种高危职业，其安全越来越得到社会的重视。而对于变电专业的在校学员来说，因为缺乏相关的作业经验，在危险的环境中对自我的保护更加缺乏有利的手段。随着虚拟仿真技术的发展，将其应用于特种行业培训中这个领域正受到人们越来越多的关注。

发明内容

有鉴于此，本发明的第一方面的目的是提供一种用于变电行业设备虚拟培训的方法。能够提高电力专业学员对电力作业环境、高压变电设备的了解，保障学员在培训过程中的生命安全。

本发明的目的之一是通过以下技术方案实现的：

一种用于变电行业设备虚拟培训的方法，包括建立变电站三维模型数据库并形成变电行业设备虚拟培训软件，将软件安装至培训终端主机，并与虚拟现实头盔和操作手柄相结合形成虚拟培训系统，利用培训终端主机、虚拟现实头盔和操作手柄进行包括设备学习模块培训、设备智能识别模块培训和在线作业指导模块培训在内的三种模式的培训；

其中，设备学习模块培训是让用户自由选择各种变电设备进行虚拟学习，当用户在虚拟界面中选择任一设备进行培训学习时，则进入指定的虚拟场景进行设备学习；

设备智能识别模块培训是调用虚拟现实头盔上的摄像头进行设备扫描，用户在现实环境中指定某一设备，然后将摄像头扫描框对准该设备进行扫描，扫描完成后，系统将扫描到的图像与设备数据库进行匹配，若扫描的设备存在于数据库中，就开始进行设备学习功能；

在线作业指导模块培训的前期操作与设备智能识别模块培训相同，在设备扫描匹配成功后，系统根据当前设备随机生成一项或多项设备故障，用户根据故障现象进行诊断和排查，当用户在诊断或排查故障的过程中遇到问题，可以选择在线专家进行指导。

特别地，设备学习模块培训模式下，当用户选择任一设备培训模块时，则进入指定的虚拟场景进行设备学习，该设备培训模块的学习过程主要分为：设备整体介绍、设备解体、设备调试、部件介绍和部件调试，相对应的功能将以菜单的形式悬浮在场景中，用户使用手柄射线来选择相对应的功能，当用户完成该设备的学习后，可选择重复学习或者返回。

特别地，所述设备智能识别模块培训模式下，设备扫描匹配成功后，相关的设备介绍信息将以文字的形式悬浮在交互界面上的设备图像旁边，并出现相应的操作按钮，通过点击操作按钮，设备的运转动画将以半透明的模型动画与真实设备图像相重合，用户学习设备内部的运转机制及原理，当用户完成该设备的学习后，选择重复学习或者返回，当用户选择重复学习时，则再一次进行该设备的学习，当用户选择返回时，则会返回至选择设备界面选择其它设备继续进行学习。

特别地，所述在线作业指导模块培训模式下，在线专家指导模块中加载后，系统将提供多个专家供用户选择，选择其中一个专家后，系统将与后台专家系统进行网络联连，网络连接完成后，被选择的专家将享有用户的视角界面，观看到现场设备运行情况，同时还与用户进行语音交流，用户通过现场视角，语音向专家描述现场状况，专家接收到这些信息后，在线为用户提供指导。

特别地，所述建立变电站三维数据库包括以下步骤：

步骤S1:建立变电站三维场景库

建立变电站三维场景库，收集变电站场景及周边环境资料，按照真实环境进行建模；

步骤S2：建立设备模型库

收集、整理、统计相关数据信息，对变电站电力设备进行分类管理，在此基础上，根据相应的实物图和尺寸数据对各类设备进行三维建模；

步骤S3：建立工器具模型库

收集、整理变电站检修作业的各种工器具资料，根据实际作业要求，将工器具分为绝缘工具、金属工具、安全工具、辅助工具等几类进行管理，根据各个工器具的实际尺寸进行三维建模；

步骤S4：建立运行方式库，使变电站有不同运行方式；

研究变电站结构特点及检修技术要求，编制仿真培训开发脚本文件，开发变电站检修仿真培训软件。

特别地，所述变电站三维模型数据库通过多源数据管理模块实现变电站三维模型的构成单元同时集成多种数据，包括业务数据、模型数据、动态数据和静态数据，通过建立变电站业务数据、模型数据、动态数据、静态数据的分类、关联、组织机制，满足可视化的快速调用等需求。

本发明的第二方面的目的是通过以下技术方案实现的：

一种用于变电行业设备虚拟培训的系统，包括

设备学习模块；

设备智能识别模块；

在线作业指导模块；

培训终端；

虚拟现实头盔和操作手柄；

所述培训终端内设置有集成了变电站三维模型数据库的变电行业设备虚拟培训软件，并与虚拟现实头盔和操作手柄相结合形成虚拟培训系统，所述变电行业设备虚拟培训软件包含有设备学习模块、设备智能识别模块和在线作业指导模块；

所述虚拟现实头盔和操作手柄连接到培训终端，设备学习模块具有设备整体介绍模块、设备解体模块、设备调模块试、部件介绍模块和部件调试模块，设备智能识别模块结合变电真实设备，由用户找到相关设备，系统通过虚拟现实头盔上的摄像头扫描识别设备后进行设备学习，在线作业指导模块用于现场工况诊断排除，让用户代入真实的工作事故问题来解决问题，当问题无法解决时，直接申请在线指导，通过后台专家组的指导来解决问题。

特别地，所述设备学习模块包括GIS设备培训模块、PASS设备培训模块、隔离开关培训模块、互感器培训模块、断路器培训模块和金属铠装柜培训模块。

特别地，所述设备整体介绍模块通过文字、语音的方式介绍设备的基本信息；所述整体设备分解模块按设备的组成结构，将设备拆分成各个组成部件，分解后的部件将依次平铺在场景的地面上；所述整体调试模块以文字、语音、动画的形式体现设备的运转原理及相关的操作知识；所述部件介绍模块在设备解体后，以文字、语音的方式介绍部件的基本信息；所述部件调试模块在设备解体后，以文字、语音、动画的形式体现部件的运转原理及相关的操作知识。

特别地，所述设备的基本信息包含设备名称、设备参数、设备功能、设备优缺点、设备用途、运行环境、设备部件组成；设备相关的操作知识包含设备每个可操作开关的功能、开关的操作方式、开关操作的注意事项；所述部件的基本信息包含部件名称、部件参数、部件功能、部件优缺点、部件用途；部件的相关的操作知识包含部件每个可操作开关的功能、开关的操作方式、开关操作的注意事项。

本发明的有益效果是：与现有技术相比，本发明的虚拟现实仿真培训系统构造真实的作业环境和真实的作业设备，设计真实的作业故障，使学员在虚拟环境中能够得到与一线电力作业人员相同的作业体验，加强培训的效果，同时也因为是在虚拟环境中，绝不会产生相同的作业危险，达到培训、安全两手抓的教学目的，能够提高电力专业的学员对电力作业环境、高压变电设备的了解，保障电力专业的学员在培训过程中的生命安全。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和前述的权利要求书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：

图1为本发明总体流程图；

图2为本发明在线作业指导模块流程图；

图3为本发明设备智能识别模块流程图；

图4为本发明设备学习流程图。

具体实施方式

以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

如图1-4所示，本发明的一种用于变电行业设备虚拟培训的方法，包括建立变电站三维模型数据库并形成变电行业设备虚拟培训软件，将软件安装至培训终端主机，并与虚拟现实头盔和操作手柄相结合形成虚拟培训系统，利用培训终端主机、虚拟现实头盔和操作手柄进行包括设备学习模块培训、设备智能识别模块培训和在线作业指导模块培训在内的三种模式的培训；

其中，设备学习模块培训是让用户自由选择各种变电设备进行虚拟学习，当用户在虚拟界面中选择任一设备(本实施中，包括了13种变电设备)进行培训学习时，则进入指定的虚拟场景进行设备学习；该设备培训模块的学习过程主要分为：设备整体介绍、设备解体、设备调试、部件介绍和部件调试，相对应的功能将以菜单的形式悬浮在场景中，用户使用手柄射线来选择相对应的功能，当用户完成该设备的学习后，可选择重复学习或者返回。

设备智能识别模块培训是调用虚拟现实头盔上的摄像头进行设备扫描，用户在现实环境中指定某一设备，然后将摄像头扫描框对准该设备进行扫描，扫描完成后，系统将扫描到的图像与设备数据库进行匹配，若扫描的设备存在于数据库中，就开始进行设备学习功能；若扫描的设备数据不在数据库中，则提示“未匹配，请重新扫描”；设备智能识别模块培训模式下，设备扫描匹配成功后，相关的设备介绍信息将以文字的形式悬浮在交互界面上的设备图像旁边，并出现相应的操作按钮(如出现在设备的操作刀闸旁边)，通过点击操作按钮，设备的运转动画将以半透明的模型动画与真实设备图像相重合，用户学习设备内部的运转机制及原理，当用户完成该设备的学习后，选择重复学习或者返回，当用户选择重复学习时，则再一次进行该设备的学习，当用户选择返回时，则会返回至选择设备界面选择其它设备继续进行学习

在线作业指导模块培训的前期操作与设备智能识别模块培训相同，也是调用头盔上的摄像头进行设备扫描，用户在现实环境中指定某一设备，然后将摄像头扫描框对准该设备进行扫描，扫描完成后，系统将扫描到的图像与设备数据(此设备数据为设备学习模块中的13种变电设备数据)库进行匹配，若扫描的设备存在于数据库中，就开始进行设备学习功能，若扫描的设备数据不在数据库中，则提示“未匹配，请重新扫描”，设备扫描匹配成功后，系统根据当前设备随机生成一项或多项设备故障，用户根据故障现象进行诊断和排查，当用户在诊断或排查故障的过程中遇到问题，选择在线专家指导模块，系统将提供多个专家(可由老师担当)供用户选择，选择其中一个专家后，系统将与后台专家系统进行网络联连，网络连接完成后，专家将享有用户的视角界面，观看到现场设备运行情况，同时还与用户进行语音交流，用户通过现场视角，语音向专家描述现场状况，专家接收到这些信息后，在线为用户提供解决方案，以达到解决问题的目的，当用户完成解决所有的问题后，用户选择返回退出当前任务。

本实施例中，建立变电站三维模型数据库包括以下步骤：

步骤S1:建立变电站三维场景库

建立变电站三维场景库，收集变电站场景及周边环境资料，按照真实环境进行建模；

步骤S2：建立设备模型库

收集、整理、统计相关数据信息，对变电站电力设备进行分类管理，在此基础上，根据相应的实物图和尺寸数据对各类设备进行三维建模；

步骤S3：建立工器具模型库

收集、整理变电站检修作业的各种工器具资料，根据实际作业要求，将工器具分为绝缘工具、金属工具、安全工具、辅助工具等几类进行管理，根据各个工器具的实际尺寸进行三维建模；

步骤S4：建立运行方式库，使变电站有不同运行方式；

研究变电站结构特点及检修技术要求，编制仿真培训开发脚本文件，开发变电站检修仿真培训软件。

本发明中使用照片建模技术来实现对变电站及其相关设备和对象的三维精确数字化建模。照片建模操作步骤为：

(1)为物体拍照；包括：以物体为中心，围绕物体移动一圈拍摄不同位置照片；换一个角度再给物体拍摄一圈照片，以保证拍到模型的顶部，预期一组照片数目大致30-40张；为获得最好的效果，围绕对象添加报纸或者粘贴标签，以帮助3D建模软件识别物体底部位置；尽量保持所有图片的光照、物体位置、聚焦等相同。

(2)三维建模

精确采集到照片数据以后我们可以通过控制软件或数据处理软件提供的标靶匹配功能，将各照片云数据拼为一个完整的对像的点云模型。可通过分段处理、补漏抽取、优化压缩、立格网，以便于整个扫描对象的建模。

(3)检查并清理3D模型

下一步是在软件中清除、修复你模型的各种错误。拍照会捕捉到一些模型不需要的元素，可以用“lasso”和“heal”工具来清理它们。“lasso”工具能帮助选择并删除不需要的区域，“heal”工具能帮助补上模型存在的孔洞。

(4)应用处理

可以将模型以不同的格式或渲染图输出，以便应用于变电站虚拟现实与仿真。

照片技术获取的原始数据是一种点云数据。它是一个空间数据的集合，数据点之间是密集冗余的、离散的、散乱分布的；同时，点云又是一个海量数据的集合，通常可达几十万甚至几百万个数据点，存储量巨大；在这些巨大的三维点云信息中，存在大量无用的数据，即所谓的噪声点。噪声的存在严重影响所构曲面的光顺性，甚至由于它的影响而无法达到模型重建的目的。如果不进行直接有效处理，就会降低几何模型重构的效率。不仅要占用大量的计算处理时间，同时存储、处理和显示都将消耗大量的时间和计算机资源，生成曲面模型需要消耗更多的时间。另外，过于密集的点云也会影响重构曲面的光顺性，这就需要删除部分数据点，即对点云数据进行优化压缩处理。

点云数据的优化压缩分为去噪和压缩两个步骤，而对有序和无序的点云数据.去噪和压缩的方法有所不同。对于有序或部分有序的点云中噪声点的处理，通常可以采用最小二乘滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、小波分析、中值滤波、平均滤波和高斯滤波等算法。但三维激光扫描采集的点云，实际上多数情况下是呈现散乱、无序状的，所以以上的算法直接对散乱点云处理的意义不大。往往对点云数据中的点与点间建立某种逻辑关系，或者按某种规则排好序，再通过上述算法来处理。这样的方法处理散乱点云中的噪声点，难度大，效率低，排序和建立逻辑关系复杂。实际上，对于无序或散乱点云中的噪声点处理也有很多种算法，其中较为经典的算法有拉普拉斯算法、平均曲率流、均值漂移和双边滤波器等。

三维激光扫描测量得到的点云数据十分密集，剔除、滤波噪声点后，仍包含大量的冗余数据，并且不是所有的点对于后续建模都是有用的。另外，这些冗余的数据会给存储、操作、运算速度、建模效率和精度带来很大影响。因此，点云数据的简化压缩是点云数据处理的一个基础步骤，在一定的精度条件下，必须对点云数据进行相应的精简，去掉点云数据中的冗余部分，得到一个精简的模型，以便于点云的后续的处理和建模，对点云数据的优化压缩的研究具有重要的意义。与剔除、滤波噪声点的方法相似，点云数据的精简压缩算法与点云数据的排列格式有密切关系。点云数据压缩目的是精简不必要的数据点，原则是保持扫描对象几何形状特征的前提下，对点云数据进行最大程度简化。将已完成三维云模型进行三维软件输出。

需要说明的是，建立三维模型库不是简单地将三维模型收集起来存放在某一固定的存储位置,这个过程还涉及很多方面。首先,需要考虑的是三维模型库的组织结构，由于三维模型文件具有众多的格式,那么,三维模型库需要考虑是采用统一的文件格式还是兼容各种文件格式，对于前者,需要考虑文件格式的转换；对于后者,则需考虑如何整合不同的文件格式并为外部提供统一的访问接口。此外,模型文件在库中的存放方法也是一个需要细致考虑的问题。简单地将大量的模型文件堆放在一个文件目录下并非一个良好的解决办法,因为模型文件可能会发生重名。总的来说,考虑模型库的组织问题,就是要研究模型文件如何存储在模型库中,从而使得外部应用程序可以便捷地访问。

其次,需要研究的是分类表的设计。三维模型库通常需要一个分类表来指明库中模型文件的分类情况。尽管目前该分类只能通过手工完成,但这项工作是必要的。比如,PSB模型库是按照模型的自然属性进行人工分类的,以往的实验证明不同的分类方法会对检索效果的评价造成影响。在三维模型检索的研究中,召回率和准确率是两个对模型的检索结果进行评价的主要参数。计算这些参数都需要事先知道模型库中模型的分布情况,而这些信息可以使用分类表来描述。此外,三维模型检索中的某些算法，可能需要通过对已有的某类模型进行分类学习,从而得到该类模型的特征表示,这也需要事先知道模型的分类情况。分类表的设计有两个含义：一是分类文件格式的设计，二是按照语义概念设计类别的层次结构。

三维模型库中的基本构成单位是三维模型。在三维模型库中，一个三维模型通常由几何实体、缩略图和附加信息描述三方面的数据组成。存储三维模型几何实体数据的文件简称为三维模型文件。三维模型文件的格式众多,常见的有OBJ,WRL，3DS和OFF等。缩略图通常是三维模型在某一平面的投影。用户检索后返回的结果集常常是相应三维模型缩略图的列表。用户由缩略图可以很直观地、迅速地辨别该三维模型所表现的事物。而附加信息描述通常指明了三维模型文件的一些附加信息，如源路径、文件格式等,或者是与模型建模相关的一些数据，如模型的坐标轴等信息。

考虑三维模型的组成，即是具体分析下面两个问题:

1)三维模型文件的格式是否统一，由于三维模型文件的格式众多,为了便于日后的处理,我们常常希望模型具有统一的文件格式，那么这就需要考虑采用哪种文件格式作为标准的文件格式,是采用已有的某种文件格式还是自定义一种符合日后研究要求的文件格式，还需要考虑文件格式的转换问题，当然，模型库也可以不统一文件格式，那么如何将不同的文件格式整合起来，从而使外部程序可以方便地读取，便是一个需要精心考虑的问题。本发明模型库采用FBX格式来保存管理，

Autodesk FBX是Autodesk公司出品的一款用于跨平台的免费三维创作与交换格式的软件，通过FBX用户能访问大多数三维供应商的三维文件。FBX文件格式支持所有主要的三维数据元素以及二维、音频和视频媒体元素。

a)FBX文件格式简介：

FBX数据以树状结构存储在文件中，每个FBX文件中有一个“场景”，其子节点有一些全局设置数据，以及使用最为频繁的模型节点，模型节点以及树状结构存放于场景的“根节点”中。

b)FBX模型节点：

FBX模型节点(FBXNode)可以视作几何模型的一个包装(Wrapper)，节点本身并不包含太多的几何信息，其几何信息主要保存在其所持有的节点属性(FBXNodeAttribute)中。模型节点最主要的作用是在模型树上维护树状结构，除此之外，FbxNode还保存了一些矩阵变换信息以及材质信息。

c)FBX模型属性：

FBX模型属性(FbxNodeAttribute)作为FbxNode中的成员，它定义了该节点所表示的元素，如光源、相机或几何元素等。

d)FBX网格：

FBX网格(FbxMexh)继承于FbxNodeAttribute，用来表示FBX节点中的网格图元，其基本信息有：

a.控制点列表control Points/vertices；

b.多边形列表polygons；

c.一系列的层(FbxLayer)，用来保存网格的法向、贴图以及材质信息。

2)附加信息描述、存储管理。每个模型总会有一些附加的信息必须记录。这些附加信息可以分为两类：一类是指明模型文件的属性，如作者、源路径、文件格式等等,这些信息尽管对三维模型检索研究没有直接的意义，但是考虑到知识产权的缘故,应该如实记录下来，尤其是如果模型库采用了统一的文件格式，那么就更有必要在这些附加信息中说明原始模型文件的一些情况；另一类信息则是模型的统计信息，这些统计信息有可能是来自作者开发该模型时设定的一些参数(如模型的坐标系等信息)，也可能是为了降低运行时计算的复杂度预先计算出来的。在设计三维模型的组成时，根据这些附加信息具体包括哪些内容一一列举出来。此后需要考虑的问题是如何存储这些信息。故本发明专门为一个模型设计一个附加信息的数据库来记录这些信息。

本实施例中，变电站三维模型数据库通过多源数据管理模块实现变电站三维模型的构成单元同时集成多种数据，包括业务数据、模型数据、动态数据、静态数据等。建立变电站业务数据、模型数据、动态数据、静态数据的分类、关联、组织机制，满足可视化的快速调用等需求。

通过多源数据管理模块可以分析变电站的种类、设备类型与设备型号，对变电站场景以及模型进行纵向的分层分类管理，同时对模型所包含的几何模型信息、纹理要素、属性要求、辅助文件等信息进行横向的分层分类管理，满足后续模块化快速构建三维变电站对模型调用的需求。每个模型含有基础、标准、精细三个表现等级的模型效果图，并通过命名编码与原始三维模型相互对应。

构建针对变电站的三维模型库，结合变电站设备模型库可以对变电站三维服务平台的需求进行优化，研究模型的尺寸信息、空间信息、数据信息的管理与快速调用方法。变电站三维模型库模块综合了模型数据、管理模块、支撑环境三部分内容，其中模型数据是核心，变电站三维模型库作为模型数据的载体，其建立包含模型数据库的建立和元数据库的建立两部分。模型库提供导入与导出接口，能利用模型库已有模型实现变电站场景的快速构建。

基于上述方法的设计思想，本发明还提供了一种用于变电行业设备虚拟培训的系统，包括设备学习模块、设备智能识别模块、在线作业指导模块、培训终端、虚拟现实头盔和操作手柄，培训终端内设置有设备学习模块、设备智能识别模块和在线作业指导模块，虚拟现实头盔和操作手柄连接到培训终端，设备学习模块具有设备整体介绍模块、设备解体模块、设备调模块试、部件介绍模块和部件调试模块，设备智能识别模块结合变电真实设备，由用户找到相关设备，系统通过虚拟现实头盔上的摄像头扫描识别设备后进行设备学习，在线作业指导模块用于现场工况诊断排除，让用户代入真实的工作事故问题来解决问题，当问题无法解决时，直接申请在线指导，通过后台专家组的指导来解决问题，该系统通过模拟真实的作业环境，真实的作业流程，让用户达到身临其境的感觉，提交培训的有效性，真实性。从而使用户在学习的过程得到更多的处理事情的经验，设备学习模块、设备智能识别模块和在线作业指导模块学习难度依次递增，但模块之间的学习并无关联可以单独使用，用户将在头盔中看到生成虚拟环境，菜单的选择将使用手柄操作，长按手柄的板手键，调出射线，选择菜单后松开扳机键，选择完成。

本实施例中，设备学习模块包括GIS设备培训模块、PASS设备培训模块、隔离开关(GW4-126、GW17-252和GW22A-252)培训模块、互感器(TYD110/√3-0.01电容式电压互感器、LVQB-110.SF6电流互感器和LB-110油浸式电流互感器)培训模块、断路器(GL312断路器、LW35-126断路器和LTB245EI断路器)培训模块和金属铠装柜培训模块.

设备整体介绍模块通过文字、语音的方式介绍设备的基本信息，整体设备分解模块按设备的组成结构，将设备拆分成若干个组成部件，体后的部件将依次平铺在场景的地面上，整体调试模块以文字、语音、动画的形式体现设备的运转原理及相关的操作知识，部件介绍模块在设备解体后，以文字、语音的方式介绍部件的基本信息，部件调试模块在设备解体后，以文字、语音、动画的形式体现设备的运转原理及相关的操作知识。

应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。

此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。

进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。

计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。