CN111767623B - 基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法 - Google Patents

基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111767623B
CN111767623B CN201910192550.0A CN201910192550A CN111767623B CN 111767623 B CN111767623 B CN 111767623B CN 201910192550 A CN201910192550 A CN 201910192550A CN 111767623 B CN111767623 B CN 111767623B
Authority
CN
China
Prior art keywords
uniformity
illumination
pattern
illumination pattern
human
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910192550.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111767623A (zh
Inventor
祝振敏
袁杰
徐鑫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
East China Jiaotong University
Original Assignee
East China Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by East China Jiaotong University filed Critical East China Jiaotong University
Priority to CN201910192550.0A priority Critical patent/CN111767623B/zh
Publication of CN111767623A publication Critical patent/CN111767623A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111767623B publication Critical patent/CN111767623B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Eye Examination Apparatus (AREA)

Abstract

在评估照明系统的性能时,照明均匀性是非常重要的指标。在先前研究中对照明图案均匀性的评估主要基于机器视觉下的感知。然而,照明系统通常用于人类视线并且当照明的平坦度均匀时必须考虑人眼的视觉效果。为了克服这个困难,本发明提出了一种借鉴人类视觉系统(HVS)的新测量方法来评估照明点的均匀性。根据人眼视觉的带宽特性,提出了一种评估人眼视觉均匀性的新方法。实验结果表明,所提出的均匀性测量与用于人类视觉的测量结果一致。本发明提出的措施同样适用于当缩放光斑和图案的尺寸时人眼所感知的均匀性。这为照明图案的均匀性开辟了一个新的研究领域。

Description

基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法
技术领域
本发明属于光学照明技术图像显示领域,具体涉及一种参考借鉴人类视觉系统(HVS),根据人眼视觉的带宽特性,提出了一种评估人眼视觉均匀性的新方法。
背景技术
在评估照明系统的性能时,照明均匀性是非常重要的指标。在先前研究中对照明图案均匀性的评估主要基于机器视觉下的感知。然而,照明系统通常用于人类生活与工作,并且当照明的辐照度均匀时必须考虑人眼的视觉效果。为了克服这个困难,本发明参考借鉴人类视觉系统(HVS),根据人眼视觉的带宽特性,提出了一种评估人眼视觉均匀性的新方法。
本发明首先研究照明图案均匀性变化的完整过程,并为不同的照明模式分配不同的均匀性水平。接下来提出了一种新的指标,考虑HVS并将CSF功能与人类视觉系统的带通特性相结合,以重新定义照明均匀性。我们发现在许多实际应用中,例如校准板,斑马线等,照明图案的均匀性可接近0%。另外,所提出的度量方法可用于计算在不同条件下光源的投射照明图案的均匀性,而不是被动地计算现有照明图案均匀性,这对于光源的生产和封装非常有用。这为照明斑点和图案的均匀性探讨开辟了一个新的研究领域。相应地,本发明的均匀性评估也可以应用于其他非照明图案例如颜色均匀性领域。
发明内容
本发明研究了照明图案均匀性变化的完整过程并为不同的照明模式分配不同的均匀性水平。提出一种新的指标,考虑HVS并将CSF功能与人类视觉系统的带通特性相结合以重新定义照明均匀性。本发明通过如下技术方案实现:
基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法,包括:
(1)、重新定义照明图案均匀度的整体变化趋势。
(2)、提出人眼照明图案的空间频率f的一个新算法。
(3)、对原有均匀度评价方法进行简单的改写并给出新的均匀度量方法。
(4)、结合人类视觉系统(HVS)的相关性以及对比敏感度函数(CSF)来量化不同照明图案的均匀性水平。可用函数表达的光源
一个基于人眼视觉的均匀性评价指标,包括:
光源,用于发出已知函数分散形式的光线。目标照明面,用于接收经光源发出的光线并在特定区域内形成光斑。评价函数,用于评价人眼视觉下不同光斑类型的均匀度。
本发明所述的基于人眼视觉的均匀性评价指标随照明图案从全黑变为全白过程,其均匀性水平的变化趋势是先增加然后减小,通过结合人类视觉系统(HVS)的相关性以及对比敏感度函数(CSF),在特定的照明图案变化趋势上呈现一定的带通特行;
本发明中,新的评价函数对不同光源类型、不同阵列间距、不同观察距离下的特定目标面上形成不同照明图案给出基于人眼视觉下的新的照明均匀度评价等级。
所述均匀度评价方法通过如下步骤给定:
1、本发明首先重新定义了照明点均匀度的整体变化趋势。如图1所示,当照明图案全黑或全白时,其均匀性为100%。当照明图案从全黑变为全白时,其均匀性水平的变化趋势是先增加然后减小的过程。
所提出的方法涉及三个主要因素(基于HVS)。它们分别为照明图案本身的不均匀性(NU),基于人类感知特性的图像空间频率(ω)和人眼对比敏感度函数(CFS)。然后我们将照明模式考虑如下:
如图2(a)所示,照明图案被均匀地分成多个栅格光栅,每个栅格的中心间距为d。使用相同数量的网格(N1×N2),光图案的大小随d的大小而变化。如图2(b)所示,当发光图案的全黑和全白网格均匀间隔并且彼此不干涉时,图案的均匀性为0%。NU是照明图案内的有效照明区域的不均匀性。
在眼视光学领域中,人眼观察到的目标光栅通常被转换成矩形光栅,如图3(a)所示,人眼观察下空间频率f的相应计算方法如图3(b)所示。人眼照明图案的空间频率可表示为:
Figure GDA0002087950160000021
这里H和h是观察距离。θ和δ是方位角。X是人类视觉系统观察到的图案的平均人眼张角。w是照明图案的宽度。
2、为了区分图1中的阶段I和阶段II,本发明首先基于原有均匀度评价方法:所得照度分布与背景亮度进行比较,对该均匀度评价方法进行简单的改写,利用NURSD可以给出新的均匀度量,如:
Figure GDA0002087950160000022
这样改写的原因是保证式(2)的值的范围在-1和1之间。在新度量方法中,NURSD乘以一个因子来加权其与HVS的相关性。基于式(2),本发明引入以下量度来量化不同照明图案的均匀性水平:
Figure GDA0002087950160000023
这里,
Figure GDA0002087950160000024
表示照度分布L(ω)的离散傅里叶变换(功率谱)的复数模量与对比灵敏度函数(CSF)之间的差。β(ω)是CSF的归一化幅值。rp是照明图案的投影区域。s是NURSD采样区域。k(ω)可以表示为
Figure GDA0002087950160000025
其中kl
Figure GDA0002087950160000026
相反数的归一化幅值。rs和rm分别是照明图案的缩放区域和投影目标区域。通过用CSF加权分布L(ω0)来计算NUHVS
Figure GDA0002087950160000031
常数C是一个非常小的数字,以确保NUHVS有意义,当标准化因子接近于零时避免不稳定。人眼对比敏感度函数(CSF),是区分人类视觉中均匀照明和非均匀照明的最重要标准,使用正弦/余弦函数调制光栅的对比灵敏度(CS)作为评估指标。随着CSF在图像处理和感知中的应用,不同学者基于早期离散数据拟合不同的数学模型。本发明选择的评估照明均匀性最全面、最简单、最合适的方法之一是Barten模型,它用以下表达式表达:
Figure GDA0002087950160000032
校正因子通过下式给出
Figure GDA0002087950160000033
其中L是目标面的亮度,Ls是周围环境亮度。
3、通过改变LED阵列光源类型、阵列间距以及不同观察距离,对不同照明光斑进行均匀性评价。具体包括如下步骤:
1)、设置初始条件
选择LED阵列类型,投影距离h’,观察距离H,目标平面的面积rp。采样面积s,单颗LED的NU;
2)、编程计算照明图案均匀性
过改变LED阵列光源类型、阵列间距以及不同观察距离基于数值方法,得到照明图案的均匀性随LED间距改变的离散变化趋势;
3)、拟合照明均匀性变化趋势曲线
对经计算求离散点的坐标数据进行拟合,得到不同光源类型、不同阵列间距、不同观察距离下照明光斑的均匀性指标。
本发明通过充分考虑人类视觉系统的带通特性,提出了一种评估照度均匀性的新方法。可以直接计算在不同条件下光源的投射照射图案的均匀性。将均匀度范围从100%调整为0,然后调整到-100%,并注意到只要等于1,照明图案并不一定达到最佳识别率。这是因为照明模式在绝对均匀度相同的情况下,人眼对图案的识别仍将随图像空间的频率而变化。本发明得出当绝对均匀度为0,并且人眼感知的空间频率约为5(周期/度)时,其人眼识别最高。这对于需要人眼识别图案的应用非常重要。
附图说明
图1照明图案均匀性的变化
图2照明图案预处理:(a)网格分离照明图案,(b)照明图案,均匀度为0%。
图3眼视光学系统:(a)矩形亮度光栅的示意图,(b)人眼观察透视计算方法的示意图。图4照明图案随LED间距变化的均匀性评价
图5对比敏感功能的功能图像
图6单颗LED投射照明图案的均匀性随着光栅中心间距d的变化而变化
图7照明图案以三种不同的尺寸显示
具体实施方式
结合附图对本发明的具体实施作详细叙述
基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法,包括以下三部分:功率为1w的朗伯体LED光源阵列1,用于接收经光源发出的光线并在特定区域内形成光斑的目标照明面2,用于评价人眼视觉下不同光斑类型的均匀度的评价函数3,特定的目标面区域3。本发明所述的基于人眼视觉的均匀性评价指标,通过结合人类视觉系统(HVS)的相关性以及对比敏感度函数(CSF),在特定的照明图案变化趋势上呈现一定的带通特行,符合人眼视觉习惯。所述均匀性评价新方法由如下方案给定:
为了区分图1中的阶段I和阶段II,本发明首先基于原有均匀度评价方法:所得照度分布与背景亮度进行比较,对该均匀度评价方法进行简单的改写,利用NURSD可以给出新的均匀度量,如:
Figure GDA0002087950160000041
在新度量方法中,NURSD乘以一个因子来加权其与HVS的相关性。基于式(7),本发明引入以下量度来量化不同照明图案的均匀性水平:
Figure GDA0002087950160000042
本发明选择具有2×1、4×4、6×6和10×10的LED阵列光源,
Figure GDA0002087950160000043
表示照度分布L(ω)的离散傅里叶变换(功率谱)的复数模量与对比敏感度函数(CSF)之间的差。β(ω)是CSF的归一化幅值。rp是照明图案的投影区域为300×300mm2。s是NURSD采样区域为400mm2。k(ω)可以表示为
Figure GDA0002087950160000044
其中kl
Figure GDA0002087950160000045
相反数的归一化幅值。rs和rm分别是照明图案的缩放区域和投影目标,本发明中rs和rm的比值为10。通过用CSF加权分布L(ω0)来计算NUHVS
Figure GDA0002087950160000046
常数C是一个非常小的数字,以确保NUHVS有意义,当标准化因子接近于零时避免不稳定,本发明取值0.001。人眼对比敏感度函数(CSF),是区分人类视觉中均匀照明和非均匀照明的最重要标准,使用正弦/余弦函数调制光栅的对比灵敏度(CS)作为评估指标。随着CSF在图像处理和感知中的应用,不同学者基于早期离散数据拟合不同的数学模型。本发明选择的评估照明均匀性最全面、最简单、最合适的方法之一是Barten模型,它用以下表达式表达:
Figure GDA0002087950160000051
校正因子通过下式给出
Figure GDA0002087950160000052
其中L是目标面的亮度,本发明取值500cd;Ls是周围环境亮度,本发明取值300cd。
本发明选择具有2×1、4×4、6×6和10×10的LED阵列光源。投影距离为10mm,目标平面的面积为300×300mm2。在400mm2的采样区域,单个LED的NU为0.578。图4示出了在上述实验条件下照明图案的均匀性随LED间距改变的变化趋势。
本发明中,照明图案由距离目标平面10mm距离的单个LED产生。将其均匀地划分为10×10个小网格,并通过改变每个小网格的中心间距d来改变照明模式缩放。不同尺寸的照明图案对应于不同的视觉空间频率,并且,通过图5,可以看到人眼对图案的灵敏度随空间频率变化而变化。
当光栅的中心间距发生变化时,NURSD不会发生变化,因此本发明将式(8)简化为:
Figure GDA0002087950160000053
这里k(ω)可以表示为:
Figure GDA0002087950160000054
如图6所示,在人眼观察条件下由单颗LED投射的照射图案的均匀性随着光栅的中心间距d的变化而变化。照明图案的均匀性首先随d的增大快速降低,然后缓慢增加。当光栅的中心间距d趋于零时,照明图案减小到一个点,在这种条件下的照明图案是完全均匀的。相反,随着d增加照明图案增大,根据韦伯定律,由照明图案的背景亮度的局部变化产生的最小刺激变小,人眼辨别图案的能力在此时降低。
本发明通过光学仿真软件TracePro给出三种照明图案的不同尺寸显示如图7,可以看出,
尽管不同照明图案的NURSD是相同的,但是不同尺寸的照明图案的均匀性在人眼直观看来仍然不同。

Claims (1)

1.基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法,其特征在于,包括:
(1)重新定义照明图案均匀度的整体变化趋势,当照明图案全黑或全白时,其均匀性为100%,当照明图案从全黑变为全白时,其均匀性水平的变化趋势是先增加然后减小的过程,在此基础上研究照明图案均匀性变化的完整过程,并为不同的照明模式分配不同的均匀性水平;
(2)在眼视光学领域下将人眼观察到的目标转换成横纵矩形光栅,提出人眼照明图案的空间频率f的一个新算法;
(3)基于原有均匀度评价方法:所得照度分布与背景亮度进行比较,对该均匀度评价方法进行改写并给出新的均匀度量方法;
(4)在新度量方法中,机器视觉下的感知均匀度
Figure DEST_PATH_IMAGE001
,乘以一个因子来加权其与人类视觉系统的相关性来量化不同照明图案的均匀性水平,所述均匀性度量方法通过如下步骤计算确定:
1)基于人类视觉系统HVS以及既能评价人眼对不同大小物体的分辨能力,又能反映人眼对不同对比度图形分辨能力的高低的人眼对比敏感度函数CSF,结合一般机器视觉下的感知均匀度
Figure 364374DEST_PATH_IMAGE001
,构建一个新的数学模拟表达式用于评价光斑图案均匀度,完整的评价光斑图案在人眼视觉下的全范围照度均匀性;
首先重新定义了照明点均匀度的整体变化趋势,当照明图案全黑或全白时,其均匀性为100%,当照明图案从全黑变为全白时,其均匀性水平的变化趋势是先增加然后减小的过程,
所提出的方法基于HVS主要涉及三个因素,它们分别为照明图案本身的不均匀性NU,基于人类感知特性的图像空间频率
Figure 731902DEST_PATH_IMAGE002
和人眼对比敏感度函数CSF;
将照明模式考虑如下:
照明图案被均匀地分成多个栅格光栅,每个栅格的中心间距为d, 使用相同数量的网格N1×N2,光图案的大小随d的大小而变化, 当发光图案的全黑和全白网格均匀间隔并且彼此不干涉时,图案的均匀性为0%,NU是照明图案内的有效照明区域的不均匀性;
在眼视光学领域中,人眼观察到的目标光栅通常被转换成矩形光栅,人眼观察下空间频率f的相应计算方法如下式:
Figure DEST_PATH_IMAGE003
(1)
这里H和h是观察距离,
Figure 973527DEST_PATH_IMAGE004
Figure DEST_PATH_IMAGE005
是方位角,X是人类视觉系统观察到的图案的平均人眼张角,w是照明图案的宽度;
2)首先基于原有均匀度评价方法:所得照度分布与背景亮度进行比较,对该均匀度评价方法进行改写,利用
Figure 186334DEST_PATH_IMAGE006
给出新的均匀度量:
Figure DEST_PATH_IMAGE007
(2)
在新度量方法中,
Figure 829805DEST_PATH_IMAGE008
乘以一个因子来加权其与HVS的相关性,基于式(2),引入以下量度来量化不同照明图案的均匀性水平,
Figure DEST_PATH_IMAGE009
(3)
这里,
Figure 102654DEST_PATH_IMAGE010
表示照度分布
Figure DEST_PATH_IMAGE011
的离散傅里叶变换的复数模量与对比灵敏度函数之间的差,
Figure 267794DEST_PATH_IMAGE012
是CSF的归一化幅值,
Figure DEST_PATH_IMAGE013
是照明图案的投影区域,s是
Figure 346608DEST_PATH_IMAGE014
采样区域,
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示为:
Figure 782269DEST_PATH_IMAGE016
(4)
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE017
Figure 553916DEST_PATH_IMAGE018
相反数的归一化幅值,
Figure DEST_PATH_IMAGE019
Figure 442237DEST_PATH_IMAGE020
分别是照明图案的缩放区域和投影目标区域,通过用CSF加权分布
Figure DEST_PATH_IMAGE021
来计算
Figure 324743DEST_PATH_IMAGE022
Figure DEST_PATH_IMAGE023
(5)
常数C是一个非常小的数字,
评估照明均匀性的Barten模型表示为:
Figure 614910DEST_PATH_IMAGE024
(6)
校正因子通过下式给出
Figure DEST_PATH_IMAGE025
(7)
其中L是目标面的亮度,Ls是周围环境亮度;
3)通过改变LED阵列光源类型、阵列间距以及不同观察距离,对不同照明光斑进行均匀性评价,具体包括如下步骤:
Figure 557458DEST_PATH_IMAGE026
设置初始条件
选择LED阵列类型,投影距离h’,观察距离H,目标平面的面积
Figure DEST_PATH_IMAGE027
,采样面积s,单颗LED的NU;
Figure 431611DEST_PATH_IMAGE028
编程计算照明图案均匀性
改变LED阵列光源类型、阵列间距以及不同观察距离,基于数值方法得到照明图案的均匀性随LED间距改变的离散变化趋势;
Figure DEST_PATH_IMAGE029
拟合照明均匀性变化趋势曲线
对离散点的坐标数据进行拟合,得到不同光源类型、不同阵列间距、不同观察距离下照明光斑的均匀性指标。
CN201910192550.0A 2019-03-14 2019-03-14 基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法 Active CN111767623B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910192550.0A CN111767623B (zh) 2019-03-14 2019-03-14 基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910192550.0A CN111767623B (zh) 2019-03-14 2019-03-14 基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111767623A CN111767623A (zh) 2020-10-13
CN111767623B true CN111767623B (zh) 2022-04-29

Family

ID=72718509

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910192550.0A Active CN111767623B (zh) 2019-03-14 2019-03-14 基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111767623B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104655403A (zh) * 2014-01-29 2015-05-27 广西科技大学 一种点阵光源发光均匀性测试方法
CN106016181A (zh) * 2016-06-08 2016-10-12 广东工业大学 一种用于机器视觉系统的自动化调节光源装置
CN106373177A (zh) * 2016-04-08 2017-02-01 华东交通大学 一种用于实现优化图像场景光照估计的设计方法
CN108344986A (zh) * 2018-01-23 2018-07-31 天津市计量监督检测科学研究院 一种手持式激光测距仪用自动检定系统及检定方法
CN108389200A (zh) * 2018-03-15 2018-08-10 武汉大学 基于纹理视觉特性的网目调图像质量评价方法和系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2015261734A1 (en) * 2015-11-30 2017-06-15 Canon Kabushiki Kaisha Method, apparatus and system for encoding and decoding video data according to local luminance intensity

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104655403A (zh) * 2014-01-29 2015-05-27 广西科技大学 一种点阵光源发光均匀性测试方法
CN106373177A (zh) * 2016-04-08 2017-02-01 华东交通大学 一种用于实现优化图像场景光照估计的设计方法
CN106016181A (zh) * 2016-06-08 2016-10-12 广东工业大学 一种用于机器视觉系统的自动化调节光源装置
CN108344986A (zh) * 2018-01-23 2018-07-31 天津市计量监督检测科学研究院 一种手持式激光测距仪用自动检定系统及检定方法
CN108389200A (zh) * 2018-03-15 2018-08-10 武汉大学 基于纹理视觉特性的网目调图像质量评价方法和系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SAR Image Compression Using HVS Model;Wang Aili等;《2006 CIE International Conference on Radar》;20070410;第1-4页 *
基于HVS的LED显示屏亮度均匀评估方法的研究;桂劲征;《cnki优秀硕士学位论文全文库 信息科技辑》;20140515;第I136-33页 *
基于LED阵列与漫反射自由曲面的均匀照明光源设计;刘百芬等;《应用光学》;20140715;第598-602页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111767623A (zh) 2020-10-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10475175B2 (en) Conductive film, display device having the same, and method of evaluating wiring patterns of conductive film
US10338008B2 (en) Conductive film, display device having the same, and method of evaluating conductive film
TWI482140B (zh) 用於改善背光lcd顯示器的色彩和亮度均勻性的系統和方法
TW202011077A (zh) 顯示裝置和控制系統
EP2906991B1 (en) Display devices having an antiglare layer providing reduced sparkle appearance
JP6285888B2 (ja) 導電性フィルム、これを備える表示装置及び導電性フィルムの評価方法
CN105247607A (zh) 用于测量和修正电子视觉显示器的方法和系统
CN105427788A (zh) 自动校调显示装置亮度和色度的方法及系统
US20130201325A1 (en) Shape reflector and surface contour mapping
US6606116B1 (en) Methods and apparatus for assessing quality of information displays
CN109767425B (zh) 机器视觉光源均匀性评估装置及方法
CN109036266A (zh) 应用于显示面板的光学补偿装置及其运作方法
CN103080710A (zh) 照明环境评价方法及照明环境评价装置
CN103414911A (zh) 一种评价裸眼立体显示亮度均匀性的方法及装置
CN111767623B (zh) 基于人眼视觉的全范围照度均匀性评价新方法
CN104658461A (zh) 显示器发光均匀性的测试方法
KR100772567B1 (ko) 백색 및 휘도 균일도를 만족하는 led 백라이트의 led분류 및 배열방법
CN105716829B (zh) 分光器件检测系统及检测方法
TW201947189A (zh) 曲面裝置的曲率半徑的評估方法
CN110793472B (zh) 一种基于四元数奇异值熵指标的磨削表面粗糙度检测方法
CN109920356B (zh) 一种用于评估黑矩阵的阈值曲线的拟合方法、黑矩阵的评估方法
Baek et al. Determination of the perceived contrast compensation ratio for a wide range of surround luminance
KR20220095100A (ko) 매끄러운 표면을 지닌 측정 대상물의 광학 측정 영상 처리 방법 및 그 측정 시스템
CN105976789A (zh) 一种自动调节显示屏亮度的方法
JP6897291B2 (ja) 画像評価装置及び画像評価方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant