CN114797309A - 袋式除尘器检修方法、装置、袋式除尘器及存储介质 - Google Patents
袋式除尘器检修方法、装置、袋式除尘器及存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本申请公开了一种袋式除尘器检修方法、装置、袋式除尘器及存储介质。其中检修方法包括：获取多个滤袋内部的图像，各图像是由安装在袋式除尘器内部的相机移动拍摄得到；从各图像中获取滤袋的状态信息；将各状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋；对破损滤袋进行封堵或更换。本申请实施例公开的上述方案突破了目前袋式除尘器必须停机后通过人工进行检修的模式，实现了对滤袋的在线检测和修换，具有机器学习功能，通过不断学习，提高漏袋判断的准确性，从而提高了自动化水平，保证了除尘的效率和质量，真正实现了除尘器排放的实时达标。
Description
技术领域
本申请涉及除尘器检修领域，尤其涉及一种袋式除尘器检修方法、装置、袋式除尘器及存储介质。
背景技术
目前，除尘器漏袋检修的方法基本采用人工巡检，或者粉尘检测仪检测，然后人工维修的方法。上述方法存在以下不足，如人工巡检效率低、劳动强度大、无法实现在线检修、存在排放超标的风险；粉尘检测仪检测无法精准定位破损滤袋、检测准确率不高，同时也无法实现在线检修等。
发明内容
本申请实施例提供了一种袋式除尘器检修方法、装置、袋式除尘器及存储介质，以提高检修的自动化水平、实现在线检测和在线维护。
本申请实施例采用下述技术方案：
第一方面，本申请实施例提供一种袋式除尘器检修方法，所述方法包括：
获取多个滤袋内部的图像，各所述图像是由安装在所述袋式除尘器内部的相机移动拍摄得到；
从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息；
将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋；
对所述破损滤袋进行封堵或更换。
可选的，所述袋式除尘器为旋转喷吹式袋式除尘器，各所述滤袋安装在圆形花板上，则所述各所述图像是由安装在所述袋式除尘器内部的移动相机拍摄得到具体包括：
将所述圆形花板分割为多个扇形区域，将所述相机移动设置在绕所述圆形花板中心轴旋转的检测滑道上，驱动所述相机逐个拍摄单个扇形区域的上滤袋，当该扇形区域的滤袋图像拍摄完成后，顺序拍摄下一个扇形区域内滤袋的图像。
可选的，所述状态信息为袋内积尘厚度，则从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息包括：
拍摄获取所述滤袋内无粉尘状态时的初始图像，从所述初始图像中识别出所述滤袋内部空间的基准包络线；
在所述袋式除尘器的工作过程中，拍摄获取所述滤袋内部的工作图像，从所述工作图像中识别出所述滤袋内部空间的工作包络线；
计算所述基准包络线和所述工作包络线之间的距离，则所述距离即为袋内积尘厚度。
可选的，所述将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋具体包括：
设置所述滤袋内粉尘的厚度阈值，若所述袋内积尘厚度大于所述厚度阈值，则确定该滤袋为破损滤袋。
可选的，所述状态信息为滤袋底部积尘多少，则从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息包括：
预先对积尘的滤袋图像进行分级，根据滤袋底部积尘多少将滤袋图像分为至少两个等级；
在所述袋式除尘器的工作过程中，拍摄获取滤袋内底部的图像，将所述图像与预先分级的滤袋图像进行对比，若拍摄获取的图像底部积尘的多少与某一等级的滤袋图像的差值最小，则将所述拍摄获取的图像归类到该等级。
可选的，所述将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋包括：
设置滤袋底部积尘状态的等级阈值；
将所述图像的等级与所述等级阈值进行比较，若所述图像的等级大于所述等级阈值，则确定该滤袋为破损滤袋。
可选的，所述状态信息为颗粒浓度，则从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息包括：
通过移动式粉尘检测仪对滤袋口进行测量，获取所述滤袋内的颗粒浓度；
所述将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋包括：
比较所述颗粒浓度与预设浓度阈值的大小，并结合图像识别结果判断滤袋是否破损；
对于破损的滤袋，利用所述粉尘检测仪进行复检，最终确定破损滤袋。
第二方面，本申请实施例还提供一种袋式除尘器检修装置，所述装置用于实现本申请实施例第一方面所述方法。
第三方面，本申请实施例还提供一种袋式除尘器，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行本申请实施例第一方面所述方法。
第四方面，本申请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一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的袋式除尘器执行时，使得所述袋式除尘器执行本申请实施例第一方面所述方法。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
1.本申请实施例公开的方法具有机器学习功能，通过不断学习，提高漏袋判断的准确性；
2.采用包括相机在内的图像识别方法进行除尘器滤袋的检测，并通过机械臂对破损滤袋进行维修，替代传统的停机人工检修的方式和传统只能检测不能维修的难题，真正实现除尘器正常运行状态下了的检修，解决了传统检修形式对正常生产造成的影响。
3.采用图像进行滤袋的检测，漏袋检出率高，而且此方式更直观，除了可以通过程序进行漏袋的自动检测，也可以通过人工对图像识别模块拍摄的图片进行观察，对漏袋进行人工复检。
4.采用机械臂等方式对漏袋进行修复、封堵等处理，机械臂可以在正在运行的除尘器内部开展工作，对破损滤袋实时处理，避免由于滤袋破损造成的排放超标风险，同时也解决了传统检修需要关闭除尘器对生产造成的影响。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请一个实施例的袋式除尘器检修方法的流程示意图；
图2为本申请一个实施例的圆形花板的结构示意图；
图3为本申请一个实施例中的袋式除尘器检修装置的框图；
图4为本申请实施例中的袋式除尘器的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
图1为本申请一个实施例的袋式除尘器检修方法的流程示意图，该袋式除尘器检修方法由袋式除尘器内的处理器执行，包括以下步骤：
步骤S110，获取多个滤袋内部的图像，各所述图像是由安装在所述袋式除尘器内部的相机移动拍摄得到。
步骤S120，从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息。
步骤S130，将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋。
步骤S140，对所述破损滤袋进行封堵或更换。
具体的，参见图2所示，所述袋式除尘器为旋转喷吹式袋式除尘器，各所述滤袋安装在圆形花板上，则步骤S110中所述各所述图像是由安装在所述袋式除尘器内部的移动相机拍摄得到具体包括：将所述圆形花板分割为多个扇形区域，将所述相机移动设置在绕所述圆形花板中心轴旋转的检测滑道上，驱动所述相机逐个拍摄单个扇形区域的上滤袋，当该扇形区域的滤袋图像拍摄完成后，顺序拍摄下一个扇形区域内滤袋的图像。
特别的，步骤S140中所述对所述破损滤袋进行封堵或更换通过设置在圆形花板中心轴上的机械臂实现，所述机械臂上设置有视觉引导模块和抓取工装，并且能够实现绕中心轴旋转以及在机械臂上往复移动，所述抓取工装用于在驱动下抓取封堵工装封堵损坏滤袋。
本申请实施例公开的上述方案突破了目前布袋除尘器必须停机后通过人工进行检修的模式，实现了对滤袋的在线检测和修换，具有机器学习功能，通过不断学习，提高漏袋判断的准确性，从而提高了自动化水平，保证了除尘的效率和质量，真正实现了除尘器排放的实时达标。
在一个或一些优选实施例中，所述状态信息为袋内积尘厚度，则步骤S120从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息包括：
在袋式除尘器没有工作时，拍摄获取所述滤袋内无粉尘状态时的初始图像，从所述初始图像中识别出所述滤袋内部空间的基准包络线。
在所述袋式除尘器的工作过程中，拍摄获取所述滤袋内部的工作图像，从所述工作图像中识别出所述滤袋内部空间的工作包络线。
计算所述基准包络线和所述工作包络线之间的距离，优选为垂直的距离，则所述距离即为袋内积尘厚度。
需要说明的是，包络线的获取以及垂直距离的计算均采用人工智能的现有技术能够得到，这里不再赘述。
当然，采用图像识别的算法获取积尘厚度的方法不止上述的一种，这里仅是举例，其他人工智能算法均在本实施例的保护范围内。
在一个或一些实施例中，所述步骤S130将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋具体包括：
首先，设置所述滤袋内粉尘的厚度阈值，然后比较上述袋内积尘厚度与厚度阈值的大小，若所述袋内积尘厚度大于所述厚度阈值，则确定该滤袋为破损滤袋。
在一个优选实施例中，所述状态信息为滤袋底部积尘多少，则步骤S120从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息包括：
在袋式除尘器的工作过程中，首先拍摄多组袋内的图像，根据其底部的积尘情况，预先对积尘的滤袋图像进行分级，根据滤袋底部积尘多少将滤袋图像分为至少两个等级，优选的，可分为五个等级，等级越大，则积尘越多。
在所述袋式除尘器正式工作时，拍摄获取滤袋内底部的图像，将所述图像与预先分级的滤袋图像进行对比分析，比如根据底部包络线的大小进行积尘大小的比较，若拍摄获取的图像底部积尘的多少与某一等级的滤袋图像的差值最小，则将所述拍摄获取的图像归类到该等级。
进一步的，所述步骤S130将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋包括：
首先，设置滤袋底部积尘状态的等级阈值；
然后，将所述图像的等级与所述等级阈值进行比较，若所述图像的等级大于所述等级阈值，说明积尘较为明显，说明该滤袋为破损滤袋。
在一个实施例中，所述状态信息为颗粒浓度，则步骤S120从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息包括：
首先，通过移动式粉尘检测仪对滤袋口进行测量，获取所述滤袋内的颗粒浓度，若获取的颗粒浓度值较多，也可以设置成数组或者计算平均值。
则，步骤S130所述将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋包括：
首先，比较所述颗粒浓度与预设的浓度阈值的大小，若明显小于浓度阈值，则可能存在破损现象。
其次，并结合图像识别结果判断滤袋是否破损，比如结合上述实施例中的结果进行综合判断滤袋是否破损。
为了提高识别的准确性，还可以包括：对于破损的滤袋，通过所述粉尘检测仪进行复检，最终确定破损滤袋。
参见图3所示，本申请的另一方面的实施例还保护了与上述方法对应的袋式除尘器检修装置200，该检修装置200包括如下的四个模块：
图像模块210，适用于获取多个滤袋内部的图像，各所述图像是由安装在所述袋式除尘器内部的相机移动拍摄得到。
信息模块220，适用于从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息。
识别模块230，适用于将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋。
封堵模块240，对所述破损滤袋进行封堵或更换。
能够理解，上述袋式除尘器检修装置，能够实现前述实施例中提供的由处理器执行的袋式除尘器检修方法的各个步骤，关于袋式除尘器检修方法的相关阐释均适用于袋式除尘器检修装置，此处不再赘述。
图4为本申请实施例中的袋式除尘器的结构示意图。请参考图4，在硬件层面，该袋式除尘器包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器等。当然，该袋式除尘器还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成袋式除尘器检修装置。
处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：
获取多个滤袋内部的图像，各所述图像是由安装在所述袋式除尘器内部的相机移动拍摄得到；
从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息；
将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋；
对所述破损滤袋进行封堵或更换。
上述如本申请图1所示实施例揭示的袋式除尘器检修装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated 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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
该袋式除尘器还可执行图1中袋式除尘器检修装置执行的方法，并实现袋式除尘器检修装置在图4所示实施例的功能，本申请实施例在此不再赘述。
本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的袋式除尘器执行时，能够使该袋式除尘器执行图1所示实施例中袋式除尘器检修装置执行的方法，并具体用于执行：
获取多个滤袋内部的图像，各所述图像是由安装在所述袋式除尘器内部的相机移动拍摄得到；
从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息；
将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋；
对所述破损滤袋进行封堵或更换。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种袋式除尘器检修方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个滤袋内部的图像，各所述图像是由安装在所述袋式除尘器内部的相机移动拍摄得到；
从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息；
将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋；
对所述破损滤袋进行封堵或更换。
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述袋式除尘器为旋转喷吹式袋式除尘器，各所述滤袋安装在圆形花板上，则所述各所述图像是由安装在所述袋式除尘器内部的移动相机拍摄得到具体包括：
将所述圆形花板分割为多个扇形区域，将所述相机移动设置在绕所述圆形花板中心轴旋转的检测滑道上，驱动所述相机逐个拍摄单个扇形区域的上滤袋，当该扇形区域的滤袋图像拍摄完成后，顺序拍摄下一个扇形区域内滤袋的图像。
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述状态信息为袋内积尘厚度，则从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息包括：
拍摄获取所述滤袋内无粉尘状态时的初始图像，从所述初始图像中识别出所述滤袋内部空间的基准包络线；
在所述袋式除尘器的工作过程中，拍摄获取所述滤袋内部的工作图像，从所述工作图像中识别出所述滤袋内部空间的工作包络线；
计算所述基准包络线和所述工作包络线之间的距离，则所述距离即为袋内积尘厚度。
4.如权利要求3所述方法，其特征在于，所述将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋具体包括：
设置所述滤袋内粉尘的厚度阈值，若所述袋内积尘厚度大于所述厚度阈值，则确定该滤袋为破损滤袋。
5.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述状态信息为滤袋底部积尘多少，则从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息包括：
预先对积尘的滤袋图像进行分级，根据滤袋底部积尘多少将滤袋图像分为至少两个等级；
在所述袋式除尘器的工作过程中，拍摄获取滤袋内底部的图像，将所述图像与预先分级的滤袋图像进行对比，若拍摄获取的图像底部积尘的多少与某一等级的滤袋图像的差值最小，则将所述拍摄获取的图像归类到该等级。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋包括：
设置滤袋底部积尘状态的等级阈值；
将所述图像的等级与所述等级阈值进行比较，若所述图像的等级大于所述等级阈值，则确定该滤袋为破损滤袋。
7.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述状态信息为颗粒浓度，则从各所述图像中获取所述滤袋的状态信息包括：
通过移动式粉尘检测仪对滤袋口进行测量，获取所述滤袋内的颗粒浓度；
所述将各所述状态信息进行对比分析，识别出异常的状态信息，则确定所述异常的状态信息对应的滤袋为破损滤袋包括：
比较所述颗粒浓度与预设浓度阈值的大小，并结合图像识别结果判断滤袋是否破损；
对于破损的滤袋，利用所述粉尘检测仪进行复检，最终确定破损滤袋。
8.一种袋式除尘器检修装置，由袋式除尘器的处理器执行，其中，所述装置用于实现权利要求1～7之任一所述方法。
9.一种袋式除尘器，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述权利要求1～7之任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的袋式除尘器执行时，使得所述袋式除尘器执行所述权利要求1～7之任一所述方法。
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