CN114384802B - 一种x光设备的控制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种X光设备的控制方法及装置，包括如下步骤：检测所述X光设备当前接入的网电源的电参数；从预先建立的数据库中查询所述电参数对应的控制参数，其中，所述控制参数为所述X光设备的运行参数，所述数据库中预先存储有不同网电源的电参数与相应的控制参数的对应关系；控制所述X光设备在所述控制参数下工作以输出相应质量的X光。控制X光设备在最优控制参数下进行工作，以实现输出最优的X线的量，达到最佳的曝光效果，提高影像质量。
Description
技术领域
本发明涉及控制技术领域，具体涉及一种X光设备的控制方法及装置。
背景技术
X光设备分为医用便携X光设备、工业检测X光设备以及矿山皮带检测类便携式X光设备等，其中，便携式X光设备通常采用双电源供电方式，即交流电供电和直流电供电。在室内场景X光设备通常直接以交流电源作为网电源的输入，而户外由于没有交流电作为输入，可以配备各类电池或者储能单元等直流电源作为网电源输入。
在供电过程中，交流电由于与电网直接连接，可以快速高效、源源不断的提供设备需要的电能，进而X光设备很容易按照传统的mA、ms拆分机制(即当前kV下以最大mA来调整ms值)来实现大mAs的曝光；根据不同供电方式以及不同供电电压工况下，存在输入能量的差异，导致实际输出的最大mAs存在差异，按照传统意义的mA、ms拆分机制，X光设备只能按照输入能量最差的供电方式设定X光设备的最大mAs。
发明内容
因此，本发明要解决现有技术中由于输入网电源的不确定性，无法根据供电电源的特性来选择X光设备的运行参数，只能按照最差的供电方式设定X光设备的运行参数的技术问题，从而提供一种X光设备的控制方法及装置。
根据第一方面，本发明实施例提供了一种X光设备的控制方法，包括如下步骤：检测所述X光设备当前接入的网电源的电参数；从预先建立的数据库中查询所述电参数对应的控制参数，其中，所述控制参数为所述X光设备的运行参数，所述数据库中预先存储有不同网电源的电参数与相应的控制参数的对应关系；控制所述X光设备在所述控制参数下工作以输出相应质量的X光。
可选地，所述检测所述X光设备当前接入的网电源的电参数，包括：
检测当前接入的网电源的供电模式，所述供电模式包括交流电和直流电；根据检测出的供电模式，确定出所要检测的电参数；利用预设的检测电路检测对应供电模式下的电参数。
可选地，在从预先建立的数据库中查询所述电参数对应的控制参数之前，还包括：获取不同供电模式下多种电参数的输入电源；根据每种输入电源计算出所述X光设备对应的最优控制参数；建立所述输入电源的电参数与所述最优控制参数的对应关系，存储到所述数据库中。
可选地，所述X光设备的控制方法，还包括：以不同供电模式下多种电参数作为离散值，利用插值算法获得不同供电模式下的连续电参数；利用所述不同供电模式下的连续电参数，计算得到在该连续电参数下对应的最优控制参数；将所述连续电参数及该连续电参数下对应的最优控制参数存储到所述数据库中。
可选地，所述计算得到在该连续电参数下对应的最优控制参数，包括：获取训练样本，所述训练样本包括不同供电模式下多种电参数的输入电源及其对应的最优控制参数；利用训练样本对预先建立的神经网络进行训练，得到神经网络模型，其中，所述电参数作为所述神经网络模型的输入，所述最优控制参数作为所述神经网络模型的输出；将所述不同供电模式下的连续电参数依次输入到所述神经网络模型中，得到该连续电参数下对应的最优控制参数。
可选地，所述供电模式为交流电时，所述电参数包括以下至少之一：交流电压、频率和相位；所述供电模式为直流电时，所述电参数包括以下至少之一：直流电压、电流以及电池电量。
可选地，所述控制参数包括：x光设备的管电压、电流以及时间。
根据第二方面，本发明实施例提供了一种X光设备的控制装置，包括：检测模块，用于检测所述X光设备当前接入的网电源的电参数；数据模块，用于从预先建立的数据库中查询所述电参数对应的控制参数，其中，所述控制参数为所述X光设备的运行参数，所述数据库中预先存储有不同网电源的电参数与相应的控制参数的对应关系；控制模块，用于控制所述X光设备在所述控制参数下工作以输出相应质量的X光。
根据第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行上述的X光设备的控制方法。
根据第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的X光设备的控制方法。
本发明技术方案，具有如下优点：
1、本发明实施例提供一种X光设备的控制方法，当X光设备在实际运行工作时，根据检测电路检测当前接入的网电源的电参数，将检测的电参数与预先建立的数据库中对应的最优控制参数进行查询匹配，获得当前电参数下对应的最优控制参数。控制X光设备在最优控制参数下进行工作，以实现输出最优的X线的量，达到最佳的曝光效果，提高影像质量。
2、采用插值算法，将离散电参数转换为连续电参数。将不同供电模式下的离散电参数、离散电参数所对应的采集到的控制参数以及根据离散电参数计算出的X光设备对应的最优控制参数，作为训练样本进行训练，得到神经网络模型。通过神经网络模型得到连续电参数下对应的最优控制参数，将连续电参数及该连续电参数下对应的最优控制参数存储到数据库中。在实际工作过程中，计算机可以自动检测供电源模式、电参数以及供电能力，根据供电源模式、电参数以及供电能力自动查询数据库中对应的最优控制参数，实现当前供电模式下，X光设备可以支持输出毫安秒内最优的X线的量，满足用户需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1中一种X光设备的控制方法的一个具体示例的流程图；
图2为本发明实施例1中关于检测电参数的一个具体示例的流程图；
图3为本发明实施例2中一种X光设备的控制装置的一个具体示例的原理框图；
图4为本发明实施例3中一种计算机设备的一个具体示例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
实施例1
本实施例提供一种X光设备的控制方法，该控制方法可以由服务器等设备来执行，通过服务器等设备检测供电模式及电参数、建立数据库以及查询数据库以匹配最优控制参数，从而实现对X光设备的控制，如图1所示，包括如下步骤：
步骤S101，检测所述X光设备当前接入的网电源的电参数。
X光设备通常既可以采用交流电源作为网电源的输入，又可以采用直流电源作为网电源的输入。而不管是交流电源还是直流电源，其电压或电流等均对X光设备的输出有着重要的影响。例如，输入电压的大小影响实际输出的X光设备发出的X线的穿透力，输入电流的大小影响实际输出的X光设备发出的X线的能量以及曝光程度。
当X光设备通上电源时，也即是系统上电时，如图2所示，本实施例中采用检测电路对X光设备当前接入的网电源进行检测并检测其电参数，其中检测电路包括电源模式检测电路，用于检测接入网电源的供电模式为交流电源或直流电源；检测电路还包括输入检测电路，用于检测当前接入网电源的电参数。当X光设备当前接入的网电源为交流电源时，输入检测电路可以检测交流电源的电参数，包括交流电压、频率、相位等；当X光设备当前接入的网电源为直流电源时，输入检测电路可以检测直流电源的电参数，包括直流电压、电流以及当前供电设备的电池电量等。
步骤S102，从预先建立的数据库中查询所述电参数对应的控制参数，其中，所述控制参数为所述X光设备的运行参数，所述数据库中预先存储有不同网电源的电参数与相应的控制参数的对应关系。
如上述所示，网电源的电参数对X光设备的实际运行产生一定的影响，实际运行是通过控制参数对X光设备进行控制，控制参数也就是X光设备的实际运行参数，控制参数包括：X光设备的管电压、电流以及时间。通过检测电路检测X光设备的接入网电源的供电模式以及电参数，通过电参数查询在预先建立的数据库中所对应的控制参数。
所述数据库中预先存储有不同网电源的电参数与相应的控制参数的对应关系，具体地，在不同供电模式下，选取不同电参数的输入电源，通过计算，输入电源中每组连续的电参数分别对应一组最优控制参数，所述最优控制参数能够使X光设备输出当前电参数下支持的最优mAs，也就是毫安秒内输出最优的X线的量。不同供电模式下，每组连续的电参数分别对应一组最优控制参数，其对应关系均存储在数据库中。
步骤S103，控制所述X光设备在所述控制参数下工作以输出相应质量的X光。
X光设备工作时，可以通过计算机等设备控制X光设备根据电参数查询数据库中对应的最优控制参数，根据最优控制参数，X光设备可以输出当前接入供电电源下的最优X光。
本实施例中，当X光设备在实际运行工作时，根据检测电路检测当前接入的网电源的电参数，将检测的电参数与预先建立的数据库中对应的最优控制参数进行查询匹配，获得当前电参数下对应的最优控制参数。控制X光设备在最优控制参数下进行工作，以实现输出最优的X线的量，达到最佳的曝光效果，提高影像质量。
作为一种可选实施方式，本发明实施例中，所述检测所述X光设备当前接入的网电源的电参数，包括：
检测当前接入的网电源的供电模式，所述供电模式包括交流电和直流电；
根据检测出的供电模式，确定出所要检测的电参数；
利用预设的检测电路检测对应供电模式下的电参数。
可以通过电源模式检测电路对当前接入的网电源的供电模式进行检测。当检测出的供电模式为交流电源时，通过预设的检测电路，也就是输入检测电路对当前接入网电源的交流电源的电参数进行检测，其中交流电源的电参数包括交流电压、频率、相位等；当检测出的供电模式为直流电源时，通过预设的检测电路，也就是输入检测电路对当前接入网电源的直流电源的电参数进行检测，其中直流电源的电参数包括直流电压、电流以及当前供电设备的电池电量等。通过检测电路检测的电参数均为离散状态下的电参数。
在本实施例中，通过电源模式检测电路以及输入检测电路对供电模式以及供电模式对应的电参数进行分别检测，可以有效解决由于输入网电源的不确定性，无法根据输入网电源的特性来选择X光设备的运行参数的问题。
作为一种可选实施方式，本发明实施例中，在从预先建立的数据库中查询所述电参数对应的控制参数之前，还包括：
获取不同供电模式下多种电参数的输入电源；
根据每种输入电源计算出所述X光设备对应的最优控制参数；
建立所述输入电源的电参数与所述最优控制参数的对应关系，存储到所述数据库中。
具体地，预先建立的数据库中存储有不同网电源的连续电参数与相应的控制参数的对应关系。对应关系的建立，首先是在不同供电模式下，选取多种不同的离散电参数；其次，将不同供电模式下的不同的离散电参数作为X光设备的输入参数，根据输入参数分析网电源的供电能力，并将输入参数通过网电源应用在X光设备上，手动或自动加载不同的曝光加载参数，分别采集输出的控制参数，将获取的网电源的供电能力以及控制参数加载到计算机等设备中进行数据分析。最终，根据每组离散状态下的输入参数计算出X光设备对应的最优控制参数，建立离散电参数与最优控制参数的对应关系。进一步的，通过神经网络模型获得连续电参数与最优控制参数的对应关系，并存储到数据库中。
所述输入参数为不同供电模式下，选取的多种不同的电参数，例如接入网电源的电源模式为交流电源，经过检测，当前电参数为交流电压a伏，频率f赫兹，则当前的输入参数包括交流电源、交流电压a伏且频率f赫兹，输入参数包含供电模式及电参数。
本实施例中，将输入电源的连续电参数与最优控制参数建立对应关系，存储到数据库中，可以便于X光设备在实际工作中根据输入电源的电参数查询最优控制参数，以实现输出最优的X线的量，达到最佳的曝光效果，提高影像质量。
作为一种可选实施方式，本发明实施例中，还包括：
以不同供电模式下多种电参数作为离散值，利用插值算法获得不同供电模式下的连续电参数；
利用所述不同供电模式下的连续电参数，计算得到在该连续电参数下对应的最优控制参数；
将所述连续电参数及该连续电参数下对应的最优控制参数存储到所述数据库中。
如上所述，对应关系的建立，首先是在不同供电模式下，选取多种不同的电参数，而在不同供电模式下，选取多种不同的电参数作为离散值，无法准确的获得连续时刻的电参数对应的控制参数，因此本实施例中采用插值算法的方法，将离散电参数转换为连续电参数。将不同供电模式下的连续电参数作为X光设备的输入参数，根据每组连续的输入参数计算出X光设备对应的最优控制参数。将连续电参数及该连续电参数下对应的最优控制参数存储到数据库中。
作为一种可选实施方式，本发明实施例中，所述计算得到在该连续电参数下对应的最优控制参数，包括：
获取训练样本，所述训练样本包括不同供电模式下多种电参数的输入电源及其对应的最优控制参数；
利用训练样本对预先建立的神经网络进行训练，得到神经网络模型，其中，所述电参数作为所述神经网络模型的输入，所述最优控制参数作为所述神经网络模型的输出；
将所述不同供电模式下的连续电参数依次输入到所述神经网络模型中，得到该连续电参数下对应的最优控制参数。
如上所述，将不同供电模式下的连续电参数作为X光设备的输入参数，根据每组连续的输入参数计算出X光设备对应的最优控制参数。
具体地，通过神经网络，将不同供电模式下的离散的不同的电参数以及在不同供电模式下，选取多种离散的不同的电参数应用在X光设备上，通过手动或自动加载不同的曝光加载参数，采集到的输出的控制参数，以及根据离散的每组输入参数计算出X光设备对应的最优控制参数，作为训练样本进行训练，得到神经网络模型。通过神经网络模型，将不同供电模式下的不同的电参数输入进神经网络模型即可输出该电参数对应的最优控制参数，进一步地，将不同供电模式下的连续电参数输入进神经网络模型即可输出连续电参数下对应的最优控制参数。最终将连续电参数及该连续电参数下对应的最优控制参数存储到数据库中。
作为一种可选实施方式，本发明实施例中，所述供电模式为交流电时，所述电参数包括以下至少之一：交流电压、频率和相位；所述供电模式为直流电时，所述电参数包括以下至少之一：直流电压、电流以及电池电量。
作为一种可选实施方式，本发明实施例中，所述控制参数包括：X光设备的管电压、电流以及时间。
本实施例中，采用插值算法，将离散电参数转换为连续电参数。将不同供电模式下的离散电参数、离散电参数所对应的采集到的控制参数以及根据离散电参数计算出的X光设备对应的最优控制参数，作为训练样本进行训练，得到神经网络模型，通过神经网络模型得到连续电参数下对应的最优控制参数，将连续电参数及该连续电参数下对应的最优控制参数存储到数据库中。在实际工作过程中，计算机可以自动检测供电源模式、电参数以及供电能力，根据供电源模式、电参数以及供电能力自动查询数据库中对应的最优控制参数，实现当前供电模式下，X光设备可以支持输出毫安秒内最优的X线的量，满足用户需求。
实施例2
本实施例提供一种X光设备的控制装置，该装置可以用于执行上述实施例1中的X光设备的控制方法，该装置可以设置在服务器或其它设备内部，模块间相互配合，从而实现X光设备的控制，如图3所示，该装置包括：
检测模块201，用于检测所述X光设备当前接入的网电源的电参数；
数据模块202，用于从预先建立的数据库中查询所述电参数对应的控制参数，其中，所述控制参数为所述X光设备的运行参数，所述数据库中预先存储有不同网电源的电参数与相应的控制参数的对应关系；
控制模块203，用于控制所述X光设备在所述控制参数下工作以输出相应质量的X光。
关于上述装置部分的具体描述，可以参见上述方法实施例，这里不再赘述。
本实施例中，当X光设备在实际运行工作时，根据检测电路检测当前接入的网电源的电参数，将检测的电参数与预先建立的数据库中对应的最优控制参数进行查询匹配，获得当前电参数下对应的最优控制参数。控制X光设备在最优控制参数下进行工作，以实现输出最优的X线的量，达到最佳的曝光效果，提高影像质量。
实施例3
本实施例提供一种计算机设备，如图4所示，该计算机设备包括处理器301和存储器302，其中处理器301和存储器302可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
处理器301可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器301还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)、嵌入式神经网络处理器(Neural-network ProcessingUnit，NPU)或者其他专用的深度学习协处理器、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
存储器302作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中X光设备的控制方法对应的程序指令/模块。处理器301通过运行存储在存储器302中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中X光设备的控制方法。
存储器302还可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器301所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或者其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器301。上述网络的实施例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述存储器302中存储一个或者多个模块，当被所述处理器301执行时，执行如图1所示实施例中的X光设备的控制方法。
上述计算机设备具体细节可以对应参阅图1所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意实施例中的X光设备的控制方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard DiskDrive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (4)
1.一种X光设备的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
检测所述X光设备当前接入的网电源的电参数；
从预先建立的数据库中查询所述电参数对应的控制参数，其中，所述控制参数为所述X光设备的运行参数，所述数据库中预先存储有不同网电源的电参数与相应的控制参数的对应关系；所述控制参数包括：X光设备的管电压、电流以及时间；
控制所述X光设备在所述控制参数下工作以输出相应质量的X光；
所述检测所述X光设备当前接入的网电源的电参数，包括：
检测当前接入的网电源的供电模式，所述供电模式包括交流电和直流电；所述供电模式为交流电时，所述电参数包括：交流电压、频率和相位；所述供电模式为直流电时，所述电参数包括：直流电压、电流以及电池电量；
根据检测出的供电模式，确定出所要检测的电参数；
利用预设的检测电路检测对应供电模式下的电参数；
在所述从预先建立的数据库中查询所述电参数对应的控制参数之前，还包括：
获取不同供电模式下多种电参数的输入电源；
根据每种输入电源计算出所述X光设备对应的最优控制参数；
建立所述输入电源的电参数与所述最优控制参数的对应关系，存储到所述数据库中；
所述控制方法还包括：以不同供电模式下多种电参数作为离散值，利用插值算法获得不同供电模式下的连续电参数；
利用所述不同供电模式下的连续电参数，计算得到在该连续电参数下对应的最优控制参数；
将所述连续电参数及该连续电参数下对应的最优控制参数存储到所述数据库中；
所述计算得到在该连续电参数下对应的最优控制参数，包括：
获取训练样本，所述训练样本包括不同供电模式下多种电参数的输入电源及其对应的最优控制参数；
利用训练样本对预先建立的神经网络进行训练，得到神经网络模型，其中，所述电参数作为所述神经网络模型的输入，所述最优控制参数作为所述神经网络模型的输出；
将所述不同供电模式下的连续电参数依次输入到所述神经网络模型中，得到该连续电参数下对应的最优控制参数。
2.一种X光设备的控制装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于检测所述X光设备当前接入的网电源的电参数；所述检测所述X光设备当前接入的网电源的电参数，包括：
检测当前接入的网电源的供电模式，所述供电模式包括交流电和直流电；所述供电模式为交流电时，所述电参数包括：交流电压、频率和相位；所述供电模式为直流电时，所述电参数包括：直流电压、电流以及电池电量；
根据检测出的供电模式，确定出所要检测的电参数；
利用预设的检测电路检测对应供电模式下的电参数；
数据模块，用于从预先建立的数据库中查询所述电参数对应的控制参数，其中，所述控制参数为所述X光设备的运行参数，所述数据库中预先存储有不同网电源的电参数与相应的控制参数的对应关系；所述控制参数包括：X光设备的管电压、电流以及时间；
在所述从预先建立的数据库中查询所述电参数对应的控制参数之前，所述数据模块还用于：
获取不同供电模式下多种电参数的输入电源；
根据每种输入电源计算出所述X光设备对应的最优控制参数；
建立所述输入电源的电参数与所述最优控制参数的对应关系，存储到所述数据库中；
所述数据模块还用于：以不同供电模式下多种电参数作为离散值，利用插值算法获得不同供电模式下的连续电参数；
利用所述不同供电模式下的连续电参数，计算得到在该连续电参数下对应的最优控制参数；
将所述连续电参数及该连续电参数下对应的最优控制参数存储到所述数据库中；
所述计算得到在该连续电参数下对应的最优控制参数，包括：
获取训练样本，所述训练样本包括不同供电模式下多种电参数的输入电源及其对应的最优控制参数；
利用训练样本对预先建立的神经网络进行训练，得到神经网络模型，其中，所述电参数作为所述神经网络模型的输入，所述最优控制参数作为所述神经网络模型的输出；
将所述不同供电模式下的连续电参数依次输入到所述神经网络模型中，得到该连续电参数下对应的最优控制参数；
控制模块，用于控制所述X光设备在所述控制参数下工作以输出相应质量的X光。
3.一种计算机设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1所述的X光设备的控制方法。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1所述的X光设备的控制方法。
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