基于图像检测技术的零件间隙图像处理方法
基于图像处理和深度学习的沥青路面裂缝检测技术研究
基于图像处理和深度学习的沥青路面裂缝检测技术研究摘要：随着我国经济的高速发展，公路总里程呈现增长逐年放缓的态势，从高速增长阶段进入到建设养护并行阶段。
本文分析了路面检测技术的3个阶段；概述了深度学习的概念原理；论述了基于深度学习的沥青路面裂缝检测技术的发展历程与不足。
研究表明为了减少外界因素对现有检测技术和检测设备的干扰，提高检测信号的信噪比，应该开发适合各种情况下的路面检测和数据处理方法，实现路面检测高效化。
关键词：养护；深度学习；裂缝检测；高效化一、引言截至2021年末，我国公路总里程预计达到520万公里，相比于新中国成立之初全国能通车的公路仅有8.08万公里，如今我国的路网保有量已位居全球第一。
其中高速公路里程、全国四级及以上等级公路里程、二级及以上等级公路里程分别达到13.65万公里、433.86万公里、62.22万公里，各乡镇、各建制村完成硬化路面建设的占到整体总数的98%以上。
我国的高速公路路面以沥青路面为主，由于交通量的日益增加，原有设计与施工质量不能满足现有的交通量及车辆荷载，导致公路路基路面出现了各种病害。
如果不及时发现这些病害，路面性能将大大降低，甚至会发生安全事故。
因此，及时地对路面状况进行检测对道路养护尤为重要，通过道路路面检测判断道路的使用情况以及损坏程度，为道路养护管理提供重要依据。
早期，国内外主要采用传统的人工检测。
这种方法浪费了大量人力资源，且检测时间长，准确度不够。
从1990年代以来，随着计算机技术和数字图像采集处理技术的发展，国内外在基于图像处理技术的路面病害检测已成为主要的研究方向。
二、深度学习概述深度学习是一种特殊的机器学习方法，它是机器学习的一大分支。
深度学习的基本结构就是深层神经网络，它的构思来源于生物神经系统实验，模仿动物神经网络行为特征。
1981 年Roger等经过多年的实验发现了人的视觉系统从低层到高层抽象、从稀疏表达到抽象化原理，越到最后越能表达清楚意图。
三坐标检测原理与方法
三坐标检测原理与方法三坐标检测是一种精密的测量方法，通常用于测量复杂形状的物体的尺寸、形状和位置。
下面是关于三坐标检测原理与方法的50条详细描述：1. 三坐标检测是一种基于坐标轴的测量方法，通常采用X、Y、Z三轴的坐标系统来描述物体的位置和形状。
2. 三坐标检测的原理是利用测头在三维空间内移动，通过测量目标物体上的多个点来获取物体的三维坐标信息，从而完成对物体的尺寸和形状的测量。
3. 三坐标检测的方法包括机械式、光学式和触发式等多种不同的技术手段。
4. 机械式三坐标检测是通过精密的机械结构和控制系统来实现对物体的三维坐标测量，通常精度较高。
5. 光学式三坐标检测是利用光学投影和成像技术，通过相机或激光扫描仪等设备对目标物体进行三维坐标测量。
6. 触发式三坐标检测是利用机械触发装置，通过机械接触或接触式传感器来获取目标物体的三维坐标信息。
7. 三坐标检测的精度通常可以达到亚微米级别，适用于高精度的工件测量和质量控制。
8. 三坐标检测可以用于测量各种形状的物体，包括曲面、孔径、螺纹等复杂结构。
9. 三坐标检测通常需要配备专用的三坐标测量机或设备，具备高精度的测量系统和稳定性的机械结构。
10. 三坐标检测可以结合计算机辅助设计(CAD)和计算机辅助制造(CAM)系统，实现对物体尺寸和形状的数字化测量和分析。
11. 三坐标检测的核心是测头的运动控制和数据采集系统，通过精密的控制和采集设备来实现对物体的精确测量。
12. 三坐标检测可以实现对物体的全尺寸测量，包括长度、宽度、高度、角度、曲率等多种几何尺寸的测量。
13. 三坐标检测可以应用于多种行业领域，包括汽车制造、航空航天、机械加工、医疗器械等各种领域。
14. 三坐标检测的测量精度和效率受到测头精度、机床刚性、环境温度等多种因素的影响，需要通过定期校准和维护来保持稳定的精度。
15. 三坐标检测通常需要对测头进行校准和标定，以确保测头测量的准确性和稳定性。
基于边缘区域生长的图像分割
基于边缘区域生长的图像分割【摘要】图像分割是图像处理的关键步骤，图像分割就是把图像分成若干个具有独特性质的区域。
图像分割的主要方法有基于阈值的图像分割、基于边缘的图像分割和基于区域生长的图像分割等。
在人的视觉系统，图像边缘比其他的图像特征敏感，基于图像边缘的图像分割在区域界线间有小的间隙。
基于区域生长的图像分割计算简单，对于较均匀的连通目标有较好的分割效果，但是对噪声敏感，可能导致区域内有空洞。
另外，它是一种串行算法，当目标较大时，分割速度较慢，因此在设计算法时，要尽量提高效率。
基于区域生长边缘的图像分割技术是边缘检测方法和区域生长方法的集成。
它互补了彼此单独使用的缺点。
这是本文所描述的方法首先，检测图像的边缘是通过使用canny边缘算子，然后使区域生长技术进行图像分割，非常小的区域被删除合并，噪声的影响被消除，具有较好的图像分割效果。
【关键词】canny边缘检测；sobel边缘检测器；图像分割1.图像分割图像分割是利用灰度、颜色、纹理、形状等信息按照一定标准从图像中分离出与现实世界中的物体或区域相关的有一定意义的实体，是图像理解、图像分析、模式识别、计算机视觉等领域中首要解决的关键问题之一。
例如，在电子组件异常的自动检查系统中，主要分析组件图像中是否存在有缺陷的组件或断开的组件。
主要是通过图像的特征对其进行图像分割，图像分割的准确性决定了计算机分析程序最终的成功或失败。
2.边缘检测技术边缘检测是目前图像分割中最常用的方法，检测灰度级或者结构具有突变的地方，表明一个区域的终结，也是另一个区域开始的地方。
这种方法主要是运用一阶和二阶导数的不连续性进行检测，但是利用导数的边缘检测对噪声敏感。
以下是常用边缘检测技术：（a）梯度算子：在图像进行分割之前，必须对图像的边缘特征进行归类。
运用梯度算子找出潜在的图像边缘。
梯度算子可以检测出所有方向的图像边缘，但检测出的未必是真正的边缘，所以必须选择恰当方向的梯度算子。
平整度检测方法
平整度检测方法简介平整度是描述表面平整程度的指标，通常用来评估某一物体表面的平整程度。
在制造业、建筑工程和地质勘探等领域都有广泛的应用。
本文将介绍几种常见的平整度检测方法。
直尺法直尺法是一种简单直观的平整度检测方法。
它通过在被检测物体的表面放置一根直尺，在直尺与表面之间观察是否存在间隙来判断平整度。
这种方法适用于一些相对粗糙的表面。
检测步骤1.准备一把精确度较高的直尺。
2.将直尺放置在被检测表面上，并用手轻轻按压直尺使其与表面紧密贴合。
3.观察直尺与表面之间是否存在间隙。
如果存在间隙，则表明表面不平整；如果不存在间隙，则表明表面平整。
优缺点直尺法的优点是简单易行、成本低。
但它对被检测物体表面的要求较高，适用于比较粗糙的表面，对于细微的不平整很难准确检测出来。
光源法光源法是一种通过观察平行光线经被检测物体表面反射后的明暗变化来判断平整度的方法。
它适用于比较光滑的表面。
检测步骤1.准备一束平行光源，如激光光束或平行光线。
2.将光源照射到被检测表面上，并调整光源与表面的角度，使得光线与表面平行。
3.观察被检测表面的反射光线，如果表面平整，则光线反射出均匀的明亮光斑；如果表面不平整，则光斑呈现出明暗变化。
优缺点光源法的优点是对表面平整度的检测精度较高，适用于比较光滑的表面。
但它的设备要求较高，需要光源和检测仪器，成本较高。
基于影像的方法基于影像的方法是一种利用计算机视觉技术对被检测表面进行图像处理和分析，从而得到平整度的方法。
它可以适用于各种表面，包括粗糙和光滑表面。
检测步骤1.使用相机或扫描仪对被检测表面进行拍摄或扫描，获取表面图像。
2.使用图像处理算法对图像进行预处理，如去噪、增强和边缘检测等。
3.基于预处理后的图像，采用适当的算法计算表面的平整度指标，如均方根误差（RMS）或表面粗糙度等。
优缺点基于影像的方法的优点是非接触式检测，可以适用于各种表面。
它还可以通过图像处理算法对表面进行更加详细和准确的分析。
基于图像处理的钢卷尺自动检定系统
解决的 问题是 ： 采用正确 的方法检 测 出标 准和被测 钢卷尺 的米
刻线中心位置 ， 使系统的测量精度得 到保证 。
３ １ 图像灰度化处 理 ．
采集的 图像并不能直接 用识别程序 进行识别 ， 先需要进 首
构和 实现 方法， 同时给 出了该 系统的部分通信软件 ， 细介 绍 了图像 处理方法。 实际使 用结果证 明该 系统 能够按检 定规 详
程 实现 对钢 卷 尺 误 差 的 自动 检 测 ， 高 了检 定 效 率 和 结 果 的 准 确 度 。 提
关键 词 ： 字 图像 处 理 ； 卷 尺 ； 数 钢 自动 检 定 系统 中 图 分 类 号 ：Ｐ７ ． Ｔ２４５ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ：０２—１４ （ ０ ２ ０ ０ ８ ０ １０ ８ １２ １ ） ６— ０ ８— ３
定 系 统 ， 利 用 Ｖ ｓａ Ｂ ｓ 并 ｉ ｌ ａｉ ６开 发 了 图像 处 理 软 件 ， 实 现 自 ｕ ｃ 可 动 图 像 采 集 处 理 ， 测 结 果 报 表 输 出 ， 复 精 度 小 于 １ ｍ， 检 重 ２ 操
图 １ 钢 卷 尺 检 测 系 统 结 构
控制命令和相关参数 给控制器 中的单片机 ， 片机将接 收 的字 单 符 串进行解析 ， 提取 出控制 命令 ， 根据 命令输 出具 有 给定 频率
ｗａ ｅｏ ｈｅ ｓ ｓｅ ， ｎ ｍｔｏ ｌ ｅ ｄ ｔ ｅ ｍ ｅｈ ｄ ｆｉ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｉ ｅ ａｌ Ｔｈ ｅ ｕｌｓｄｅ ｏ ｓｒ ｔ ｈａ ｈ ｓｓ ｓｅ ｃ ｎ ｒ ａｉｅ ｒ ｆｔ ｙ ｔｍ ａ ｄ ｉ ｒ ｃ ｕ ｅ ｈ ｔ ｏ ｓ ｏ ｍａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｎ ｄ ｔ ｉ． ｅ ｒ ｓ ｔ ｍ ｎ ｔａｅ ｔ ｔｔ ｉ ｙ ｔｍ ａ ｅ ｚ ｌ ａ ｏ ｔｃ ｔｓｉ ｇ ｆｒ ｓｅ ｌｔｐ ｈｅ ｖ ｒｆｃ ｔｏ ｅｇ ａｉ ｎ，ｔｃ ｎ ｉ ｐ ｏ ｅ ｅｆｃｅ ｙ ａ ｅ ｉｉ ｎ ｕｔｍａ ｉ ｅ ｔｎ ｏ ｔｅ ａ ｅ ｂｙ ｔ ｅｉ ａ ｉｎ ｒ ｕｌｔｏ ｉ ａ ｍ ｒ ｖ ｆ ｉｎｃ ｎｄ ｐｒ ｃｓｏ ． ｉ ｉ
基于图像视觉检测技术的激光标线仪校准装置研究
基于图像视觉检测技术的激光标线仪校准装置研究
李青;刘红光;李凌梅;李元耀
【期刊名称】《国外电子测量技术》
【年(卷),期】2024(43)4
【摘要】针对传统激光标线仪靶标测量方法难度大、人工读数困难且效率低的问题,基于图像视觉检测技术,设计了激光标线仪校准装置硬件系统及软件算法。
通过数据采集单元、靶标系统单元和多功能升降工作台单元搭建出系统硬件装置。
采用图像预处理方法将原始图像激光线与背景分割,提取出基准中心原点并进行系统标定,利用骨架提取算法拟合出激光测量线,计算出计量特性的偏移量,并根据算法设计出交互软件,自动测量和保存数据。
最终通过所研制的校准装置和传统校准方法,校准同一激光标线仪进行比对实验,实验结果|E_(n)|≤1,结果判定为满意,验证了校准系统的可行性。
【总页数】6页(P99-104)
【作者】李青;刘红光;李凌梅;李元耀
【作者单位】天津市计量监督检测科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TH711
【相关文献】
1.激光标线仪校准方法研究
2.图像式激光标线仪校准装置的测量不确定度评定
3.激光标线仪校准装置测试方法研究
4.基于图像处理技术的激光断面检测仪校准装置
5.激光标线仪校准方法研究和不确定度分析
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基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法
基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法图像处理技术已经发展成为计算机视觉（Computervision）的重要组成部分，其在社会安全、智能交通管理、智能家居识别以及医学图像分析等领域有广泛的应用。
图像处理需要处理大量的图像数据，面对复杂的图像，图像处理技术在色彩处理上存在着一定的困难。
偏色检测与颜色校正就是其中的重要环节，其在图像分割、物体跟踪以及特征提取中发挥着无可替代的作用。
本文的主要内容是介绍基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法。
首先，本文将介绍偏色检测技术的原理及其实现的方法，包括色彩模型的建立、色彩冲洗的计算、多元颜色识别和颜色校正；其次，我们将介绍颜色校正的原理及其实现的方法，包括按颜色补偿法、色彩空间尺度转换以及颜色偏移补偿法；最后，我们将结合实际应用，展示图像分析中偏色检测及颜色校正的应用，以及常见的偏色检测及颜色校正对比方法。
二、偏色检测1.本原理偏色检测就是检测图像中的偏色，通常情况下，偏色是指比预期（基准）上色更准确阴影，或者更浅色阴影，或者更深色阴影。
偏色检测可以帮助技术人员发现并纠正看似不符合规定的图像颜色。
要实现偏色检测，首先需要建立一种描述颜色的模型，同时，还需要采用某种算法计算出图像中的颜色特征参数，通常，采用的算法有色彩直方图（color histogram）、色彩角（color angle）以及Lab颜色空间等。
2.现方法（1）色彩模型的建立：首先，根据预期的色彩特征建立色彩模型，色彩模型由色彩范围（color range）、色彩深度（color depth）和色彩分布（color distribution）三部分组成。
（2）色彩冲洗计算：通过色彩模型，计算出图像中偏离基准色彩的冲洗程度，以及实际冲洗值，直至达到基准色彩。
（3）多元颜色识别：通过计算不同颜色的像素数量，大致得到图像所使用的颜色种类，进而确定图像中存在的偏色类型。
（4）颜色校正：将偏色检测出来的偏色改正为基准色或者相近的色彩，让图像颜色更贴近预期。
基于视觉识别技术的混凝土表面裂缝自动检测
基于视觉识别技术的混凝土表面裂缝自动检测一、引言混凝土是一种广泛应用于建筑工程和基础设施的材料，但长期使用后会出现表面裂缝，这些裂缝会导致混凝土结构的损坏和危险。
因此，对混凝土表面裂缝的检测和维护至关重要。
传统的混凝土表面裂缝检测方法是人工巡检，但这种方法需要耗费大量的时间和人力资源，并且检测结果的准确性也无法得到保证。
近年来，随着计算机视觉技术和图像处理技术的发展，基于视觉识别技术的混凝土表面裂缝自动检测已成为一种趋势。
本文将从以下几个方面进行研究：混凝土表面裂缝的特点、混凝土表面裂缝自动检测的流程、混凝土表面裂缝自动检测的技术、混凝土表面裂缝自动检测的评估指标、混凝土表面裂缝自动检测的应用现状和未来发展趋势。
二、混凝土表面裂缝的特点混凝土表面裂缝是混凝土结构中最常见的缺陷之一，其特点主要表现在以下几个方面：1.形态复杂：混凝土表面裂缝呈现出各种各样的形态，包括直线状、弧形、不规则形状等。
2.尺寸不一：混凝土表面裂缝的尺寸不一，从几毫米到几厘米不等。
3.分布广泛：混凝土表面裂缝分布在混凝土结构的各个部位，包括墙面、地面、桥梁等。
4.受环境因素影响：混凝土表面裂缝的形成与多种因素有关，如温度、湿度、负荷、震动等。
三、混凝土表面裂缝自动检测的流程混凝土表面裂缝自动检测的流程主要包括以下几个步骤：1.图像获取：使用相机或扫描仪等设备获取混凝土表面的图像。
2.预处理：对图像进行预处理，包括去噪、灰度化、边缘检测等。
3.特征提取：从图像中提取混凝土表面裂缝的特征，如裂缝的长度、宽度、形态等。
4.分类识别：将提取的特征输入分类器中进行分类识别，判断是否为混凝土表面裂缝。
5.结果输出：根据分类结果生成检测报告，包括裂缝的数量、尺寸、位置等信息。
四、混凝土表面裂缝自动检测的技术混凝土表面裂缝自动检测的技术主要包括以下几种：1.基于传统图像处理方法的深度学习方法：通过使用卷积神经网络等深度学习方法，将提取的特征输入到分类器中进行分类识别。
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（ 津市 南开 区职 工大 学 ， 津 市 天 天
摘
３０ ０ ） ０ １ ０
要 ： 利 用 ＣＣＤ 传 感 器 成 像 系统 摄 取 零 件 配 合 间 隙 图 片 ， 过 图像 转 换 、 方 图 均 衡 化 、 ｎ ｅ 通 直 ｗｉｎ ｒ滤 波 去 噪 、
边缘 提 取 等 图像 处 理 方 法 清 晰 的 提 取 出 配 合 间 隙 的 边 缘 图像 ， 用 ｈ ｕ ｈ变 换 检 测 直 线 ， 可 根 据 检 测 零 件 的 参 数 利 ｏｇ 即
论为基础的 ， 常用 的有 直 方 图 均衡 化 和 直 方 图 规 定 化 。 由 于 是 批 量 检 测 零 件 ， 应 广 泛 需 求 。采 取 直 方 图 均 衡 化 方 适 法 。直 方 图 均 衡 化 是 经 一 已知 灰 度 概 率 密 度 分 布 的 图 像 ， 过 某 种 变 换 ， 成 一 幅具 有 均 匀 灰 度 概 率 密 度 分 布 的 新 经 变 图像 ， 其结 果 是 扩展 了像 元取 值 的 动 态 范 围 ， 而 达 到 增 强 图 像 整 体 对 比度 的效 果 。 由 于 金 属 零 件 表 面 呈 圆 弧 状 ， 从 图 像 中间 部 分 和 两 边 明 暗 程 度 不 均 ， 隙 处边 缘 不 够 清 晰 ， 通 过 直 方 图 均 衡 化 ， 整 像 元 分 布 的 方 法 进 行 图 像 增 强 ， 间 我 调 使 得 中 间 明 亮 区 域 变 暗 ， 时 间 隙边 缘 更 清 晰 。 同
ｌ 系 Ｈ ｌ统 Ｉ像 。系ｌ ’来自 统 摄 ｌ 集参数输入
测置结果输出
图 １ 零 件 间 隙 的 图像 检 测 测 量 系 统 原 理 二 、图 像 处 理
１ 图像 变换 ．
机 械 零 件 一 般 颜 色单 一 的 金 属 材 料 。因 而 检 测 物 体 的颜 色 就 不 重 要 。 首 先 将 采 集 到 的 图 片 灰 度 化 ， 少 图 像 的 减
・ ４ ５
图 ， 图像 细节 更 清 晰 ， 善 亮 度 的 比例 关 系 ， 到增 强 图像 的效 果 。 使 改 达
灰 度 级 的 直 方 图 是 反 映 一 幅 图像 中 的灰 度 级 与 出 现 这 种 灰 度 的 概 率 之 间 的 关 系 的 图 形 。直 方 图 变 换 是 一 概 率
要 求 算 出间 隙 尺 寸 。
关键 词 ： 图像 检 测 技 术 ； 件 间 隙 ； 零 图像 处 理
中 豳 分 类 号 ： Ｐ １ ． Ｔ ３７４
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ： ６ ３ ８ Ｘ（０ ０ ０ ０ ４ —０ １ ７ —５ ２ ２ １ ） ５— ０ ５ ３
图像 检 测 技 术 是 测 量 、 图像 传 感 、 像 处 理 等 技 术 的有 机 融 合 ， 于 它 具 有 非 接 触 的优 点 ， 时 对 传 感 器 安 装 位 图 由 同
图像 处 理 。
一
、
测 量 系 统 设 计
本 系 统 采 用 白光 Ｌ Ｄ 做 光 源 ， 有 体 积 小 、 电低 、 用 寿 命 长 等 优 点 。 当 零 件 到 达 指 定 测 量 工 位 时 ， Ｃ 传 感 Ｅ 具 耗 使 ＣＤ
器 成 像 系 统 摄 取 间 隙 图像 ， 像 采 集 卡 将 摄 像 机 获得 的 图 像 输 入 计 算 机 。 图
第 １卷 第 ５ ２ 期 ２１ ０ ０年 ９月
天 津职 业 院校联 合 学报
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ａ ｊ ｏ ａ ｉｎ ｌｎ ｔ ｕｅ ｏ ｒａ ｎｉ Ｖ ｃ ｔ ａ ｓ ｉ ｔｓ ｏ Ｔｉ ｎ ｏ Ｉ ｔ
Ｎｏ ． ５ ＶＯ１ １ ． ２ Ｓ ｐ． ２ ０ ｅ ０１
基于 图像检测技术 的零件 问隙 图像 处 理 方 法
数 据 量 。根 据 配 合 精 度 要 求 ， 度 要 求 高 的 ， 面 较 平 坦 度 也 高 。对 于 平 坦 度 高 表 面 光 滑 的零 件 在 经 过 图像 采 集 时 由 精 表 于光 源 照 射 ， 集 到 的 图像 有 一 定 的反 射 光 干 扰 ， 降 低 干 扰 ， 强 我 们 最 感 兴 趣 的 零 件 间 隙 ， 通 过 调 整 灰 度 直 方 采 为 增 可 收 稿 日期 ：０ ０ ３— ３ ２ １ —０ ２ 作者 简 介 ： 谷春 梅 （９３ ， ， 津市人 ， 津 市 南开 区职 工大 学教 师 ， 事 图像 处理 与模 式识 别 方 向的研 究 。 １７ 一）女 天 天 从
２ ．图像 去 噪
图 像 的 获 取 过 程 中 ， 像 系统 的 限制 或 者 外 界 环 境 的 干 扰 会 降 低 所 采 集 到 的 图 像 的 质 量 ， 种 对 质 量 的影 响 主 成 这
要 包 括 噪 声 和 畸 变 。对 图 像 平 滑 化 处 理 ， 有 效 的 消 除 各 种 噪 声 ， 时 保 持 边 缘 信 息 。平 滑 可 以通 过 低 通 滤 波 来 实 应 同
测 试 软 件 基 于 Ｗ ｉｄ ｗ Ｘ ｎ ｏ ｓ Ｐ平 台 ， 件 测 试 采 用 Ｍａｌｂ编 程 。主 要 分 为 ４个 模 块 。分 别 为 图像 采 集 模 块 、 软 ｔ ａ 图像 处
理模块 、 图像 测 量 模 块 、 助 模 块 和人 机 交 换 界 面 。 辅
陀 机
一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 １
置 无 苛 刻 要 求 ， 适 应 诸 多 特 殊 测 试 场 合 ， 年 来 在 工 业 测 试 和 自动 化 领 域 的 应 用 越 来 越 广 ， 至 能 够 应 用 于 航 空 航 能 近 甚 天 和 精 密 测 量 领 域 。Ｃ Ｄ 图像 传 感 器 的 测量 方 法 具 有 非 接 触 、 速 度 、 息 量 丰 富 等 优 点 ， 于 数 字 设 备 连 接 ， 于 Ｃ 高 信 易 便