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VisionPro结合Blob分析实现地面裂痕检测的工业视觉方案

news 2026/6/26 11:02:25

1. 项目概述：当VisionPro遇上地面裂痕检测

最近在工业视觉和基础设施巡检的圈子里，一个组合词“VisionProBlob地面裂痕检测”被频繁提及。乍一看，这像是把康耐视（Cognex）的明星软件VisionPro、图像处理中的Blob分析技术，以及一个非常具体的应用场景——地面裂痕检测——强行捏合在了一起。但作为一名在机器视觉领域摸爬滚打了十多年的老手，我嗅到了这背后实实在在的需求和有趣的技术挑战。这绝不是一个简单的概念拼凑，而是指向了一个在自动化巡检、道路养护、厂房安全等领域亟待解决的痛点：如何高效、准确、自动化地识别并量化地面上的各类裂纹与缺陷。

简单来说，这个项目核心就是利用VisionPro这款强大的机器视觉开发平台，结合其Blob（斑点）分析工具，构建一套能够自动检测混凝土路面、地坪、跑道等场景中裂痕的系统。你可能会问，市面上不是有很多裂缝检测算法吗？为什么非得是VisionPro加Blob？这里面的门道就在于可靠性与工程化落地。纯理论的算法论文很多，但能适应复杂光照、污渍干扰、地面纹理变化，并且能稳定部署在工控机或边缘设备上跑起来的方案，才是客户真正愿意买单的。VisionPro提供了从图像采集、预处理、工具链到结果输出的完整框架，而Blob分析则是其中经过工业现场千锤百炼的、用于分割和测量连通区域的利器，用它来处理裂痕这种典型的、不规则的、高对比度特征，再合适不过。

这篇文章，我就来为你彻底拆解这个“VisionProBlob地面裂痕检测”项目。我会抛开那些空洞的理论，直接从一个实战者的角度，带你走通从方案设计、工具选型、参数调优到避坑上线的全流程。无论你是正在寻找地面检测方案的工程师，还是对VisionPro二次开发感兴趣的开发者，抑或是想了解工业视觉如何解决实际问题的技术爱好者，都能从中找到可直接“抄作业”的干货。

2. 核心方案设计与工具链选型

2.1 为什么是VisionPro + Blob？

首先，我们必须明确地面裂痕检测的核心任务：从一幅可能包含水渍、油污、阴影、修补痕迹和正常纹理的地面图像中，将真正的、有安全隐患的裂缝区域准确地提取出来，并计算其长度、宽度、面积等量化指标。

面对这个任务，很多新手会一头扎进深度学习，想着训练一个裂缝分割模型。这当然是一个方向，但它面临几个现实问题：需要大量且高质量的标注数据；模型对训练集未见过的新类型污渍或纹理泛化能力存疑；推理速度和对硬件的要求可能较高；最重要的是，整个流程的透明度和可解释性不如传统算法，在诸如道路养护评级这类需要明确依据的场合，客户可能更信任有明确度量规则的算法结果。

而Blob分析是一种基于阈值分割的、经典的传统图像处理技术。它的原理直观：通过设定一个或多个灰度阈值，将图像二值化，前景（假设裂痕比背景暗）或背景被分离出来，然后对连通区域（即Blob）进行特征分析，如面积、周长、圆度、长宽比等。地面裂痕，尤其是发展初期或较细的裂纹，在图像上通常表现为细长的、深色的、连续性可能不佳的连通区域。Blob工具非常适合捕捉这类特征。

康耐视VisionPro在这个组合中扮演了“大脑”和“脚手架”的角色。它不仅仅提供了CogBlobTool这个强大的Blob分析工具，更重要的是它提供了：

  1. 完整的视觉工具链：图像采集（CogAcqFifoTool）、预处理（CogImageSharpnessTool,CogHistogramTool）、坐标标定（CogCalibNPointToNPointTool）等，可以轻松构建一个健壮的视觉流程。
  2. 高效的二次开发接口：支持C#、VB.NET进行深度集成开发，可以将检测逻辑封装成独立的软件或嵌入到更大的生产管理系统中。
  3. 工业级的稳定性和性能：其算法库经过高度优化，在Intel IPP等底层库支持下，处理速度极快，能满足在线检测的实时性要求。
  4. 丰富的几何与测量工具：在Blob定位到裂缝区域后，可以结合CogLineSegmentTool、CogDistancePointLineTool等工具，精确测量裂缝的像素宽度，再通过标定换算为物理尺寸。

因此，选择VisionPro + Blob的方案，是基于开发效率、运行稳定性、结果可解释性以及总拥有成本的综合考量。它是一个能够快速原型验证并扎实落地的高性价比方案。

2.2 硬件选型与成像要点

“工欲善其事，必先利其器。”视觉检测，七分靠成像，三分靠算法。地面裂痕检测的成像环境复杂，可能是室内厂房、室外路面，光照条件千变万化。

相机选型建议：

  • 类型：首选全局快门工业面阵相机。地面检测通常需要大视野，且可能涉及移动扫描（如车载），全局快门能有效避免因拍摄物体与相机相对运动而产生的果冻效应，确保裂痕边缘清晰。线阵相机虽然分辨率高，但需要配合精准的触发扫描，系统更复杂，适用于对分辨率要求极高的固定式检测站。
  • 分辨率：根据检测精度要求确定。若要检测0.2mm宽的裂缝，且视野要求为1米 x 1米，则相机单方向分辨率至少需要 (1000mm / 0.2mm) = 5000像素。考虑到边缘和安装误差，选择500万像素（如2592x2048）或更高分辨率的相机是稳妥的。
  • 传感器与镜头：推荐使用像元尺寸稍大的传感器（如3.45μm以上），配合低畸变工业镜头，在同等光照下能获得更好的信噪比。镜头焦距根据工作距离和视野计算，景深要足够覆盖地面的微小起伏。

照明方案是成败关键：地面裂痕是典型的低对比度、易受环境光干扰的缺陷。必须使用主动照明来压制环境光，突出特征。

  • 最佳方案：低角度环形光或条形光。将光源以近乎平行于地面的角度（5-30度）照射。这样，裂缝的凹陷部分形成阴影，在图像中呈现为明显的暗线，而平整的地面则因为漫反射光线进入镜头而较亮，从而极大地增强了裂缝与背景的对比度。这是检测划痕、裂纹、凹坑等表面缺陷的经典打光法。
  • 备选方案：同轴光。对于反光不太强烈的均匀材质地面，同轴光可以消除阴影，使表面纹理均匀，但对于凹陷型裂缝的对比度提升效果可能不如低角度光。
  • 务必避免：使用漫射顶光或依赖环境光，这会导致裂缝与污渍难以区分，图像对比度极差。

实战心得：在项目初期，千万不要吝啬在成像实验上的时间。花几天时间，用不同的光源、角度、相机参数组合拍摄几百张典型样本（包括各种裂缝、污渍、阴影、修补处），建立一个丰富的测试图库。这不仅能帮你确定最佳硬件配置，更是后续算法开发和调试的宝贵资产。

3. VisionPro Blob工具核心参数深度解析

拿到一张光照良好的图像后，就进入了核心的算法环节。VisionPro的CogBlobTool功能强大，参数繁多，调优需要深刻理解其原理。下面我们针对地面裂痕的特征，逐一拆解关键参数。

3.1 图像预处理与区域限定

在将图像送入Blob工具前，预处理能事半功倍。

  1. 感兴趣区域（ROI）：地面图像中可能包含无关的边界、设备等。首先使用CogBlobTool的Region属性，框选出需要分析的地面区域。这能显著减少计算量，避免误检。
  2. 图像滤波：如果图像噪声较多（如相机噪声或地面细微纹理），可以在Blob工具内部或之前使用CogImageSharpnessTool（增强边缘）或CogIPOneImageTool进行平滑滤波（如高斯滤波）。但要注意，滤波可能使细微裂缝变模糊，需谨慎评估。

3.2 分割参数：找到裂缝像素

这是Blob分析的第一步，也是最关键的一步，决定了哪些像素被认为是“前景”（裂缝）。

  • 分割模式（SegmentationParams.Mode）：对于光照相对均匀的场景，FixedThreshold（固定阈值）简单有效。对于光照不均（如室外有云阴影），AdaptiveThreshold（自适应阈值）或Clustering（聚类）可能更鲁棒。地面检测中，由于使用了专用照明，通常光照较均匀，首选固定阈值。
  • 阈值（SegmentationParams.FixedThreshold）：这个值需要根据你的图像灰度直方图来设定。在VisionPro的QuickBuild中，你可以实时拖动阈值滑块，观察二值化效果。目标是让裂缝像素尽可能全白（或全黑，取决于极性），而背景尽可能全黑（或全白），同时避免噪声点被误分割。通常裂缝的灰度值比正常地面低，因此极性（Polarity）常设为DarkBlobs（寻找暗斑）。
  • 软阈值（SegmentationParams.Softness）：当裂缝边缘灰度渐变时，硬阈值会导致边缘锯齿或断裂。适当增加软阈值，可以在阈值附近创建一个过渡区，使边缘更平滑，有助于保持细长裂缝的连续性。对于模糊或对比度不高的裂缝，软阈值是神器。

注意：阈值设置是门艺术。建议对多张典型图片（最亮、最暗、有污渍、有阴影）进行测试，找到一个能覆盖所有情况的折中值，或者考虑使用双阈值（CogBlobTool支持）或更高级的分割方法。

3.3 形态学与筛选：从二值图到“裂缝”对象

分割后得到的是二值图像，里面可能包含裂缝，也可能包含噪声、小污点等。需要通过形态学处理和特征筛选来“提纯”。

  • 形态学操作（MorphologyOperations）：
    • 膨胀（Dilate）：可以将断裂的裂缝片段连接起来。对于因光照不均或阈值问题导致的裂缝断裂，轻微膨胀（1-2像素）非常有效。
    • 腐蚀（Erode）：可以去除小的噪声点。但要注意，它也会让细裂缝变细甚至消失。
    • 开运算（Open）：先腐蚀后膨胀，常用于去除小物体同时保持大物体形状。
    • 闭运算（Close）：先膨胀后腐蚀，常用于连接邻近物体、填充细小空洞。
    • 针对地面裂缝：常用的流程是：先进行轻微的闭运算（如1像素）连接断裂处，再进行开运算（如1像素）去除孤立噪声点。这个顺序和参数需要根据实际图像微调。
  • Blob特征筛选（Filter）：这是剔除误检的核心。CogBlobTool可以基于Blob的几十种特征进行筛选。对于裂缝，最有效的筛选器包括：
    • 面积（Area）：设置一个最小面积，过滤掉灰尘、像素噪声等微小斑点。
    • 长宽比（AspectRatio）：裂缝通常是细长的。可以设置AspectRatio > 3（甚至更高）来筛选出长条状区域，排除近似圆形的污渍或水迹。
    • 紧密度（Compactness）：描述形状接近圆形的程度。圆形为1，线条状接近0。裂缝的紧密度通常很低，可以设置Compactness < 0.2进行筛选。
    • 实际使用中：往往会组合多个筛选条件，例如Area > 50 AND AspectRatio > 4 AND Compactness < 0.3。筛选条件可以在工具中直接设置，非常直观。

实操技巧：在QuickBuild中，充分利用CogBlobResultGraphic可视化功能。你可以用不同颜色高亮显示被筛选掉的Blob和保留下来的Blob，实时观察每个参数调整的效果，这是快速调参的捷径。

4. 从像素到物理尺寸：标定与测量

检测出裂缝Blob只是第一步，客户更需要知道这条裂缝实际有多长、多宽。这就需要将像素坐标转换到物理坐标。

4.1 九点标定建立映射关系

VisionPro提供了CogCalibNPointToNPointTool（N点标定工具），最常用的就是九点标定。其原理是通过建立图像像素坐标系与机械运动坐标系（或实际物理坐标系）之间的映射关系（通常是仿射变换或透视变换）。

  1. 制作标定板：使用一个带有精确已知间距特征点（如圆点）的标定板，或直接在地面上放置一个已知尺寸的网格纸。
  2. 采集标定点：移动相机或标定板，确保标定点覆盖整个检测视野。在多个位置采集图像，并记录每个特征点在图像中的像素坐标和对应的物理坐标（单位：毫米）。
  3. 运行标定工具：将点对数据输入标定工具，它会计算出一个变换矩阵（CogTransform2DLinear或CogTransform2DLinear）。
  4. 集成到流程：在VisionPro Job中，将标定工具放在Blob工具之前。Blob工具输出的像素坐标结果（如裂缝端点的坐标），可以通过这个变换矩阵，自动转换为物理坐标。

4.2 裂缝几何参数计算

获得物理坐标后，就可以进行精确测量：

  1. 长度计算：对于弯曲的裂缝，Blob工具提供的Perimeter（周长）或PrincipalAxisLength（主轴长度）可以作为长度的近似。但对于更精确的长度，通常需要先对裂缝Blob进行骨架化（细化）得到中心线，然后计算中心线的像素长度，再通过标定转换为物理长度。VisionPro本身不直接提供骨架化工具，但可以通过CogIPOneImageTool结合自定义算法，或利用Blob的GetBoundary()方法获取边界点后拟合中心线来实现。
  2. 宽度测量：这是关键指标。一种实用方法是：
    • 在裂缝Blob上，沿着其大致走向，等间隔选取多个测量点。
    • 在每个测量点处，做一条垂直于裂缝局部走向的短线。
    • 使用CogDistancePointLineTool或其他几何工具，计算这条短线与裂缝Blob边界两个交点之间的距离，即为该点的裂缝宽度像素值。
    • 对所有测量点的宽度取平均值或最大值，再通过标定转换为物理宽度。
  3. 结果输出：将计算出的长度、最大宽度、平均宽度、面积、位置等信息，通过VisionPro的CogResults接口输出，可以显示在UI上，也可以保存到数据库或文本文件中，用于生成检测报告。

避坑指南：标定的精度直接决定测量精度。务必确保标定板平整、特征点清晰、坐标采集准确。对于大视野或存在镜头畸变的情况，考虑使用CogCalibCheckerboardTool（棋盘格标定）来进行非线性校正，精度更高。

5. 工程化落地与二次开发实战

QuickBuild适合原型验证，但要部署成稳定、带友好界面的可执行程序，必须进行二次开发。这里以C# WinForms为例，讲解核心步骤。

5.1 开发环境搭建与框架设计

  1. 引用VisionPro程序集：在Visual Studio项目中，添加对Cognex.VisionPro.dll、Cognex.VisionPro.Core.dll、Cognex.VisionPro.Blob.dll等必要程序集的引用。
  2. 设计主流程：创建一个CogJobManager来管理视觉作业（Job）。将我们在QuickBuild中调试好的.vpp作业文件加载进来。这样，算法逻辑在QuickBuild中维护，开发专注于业务流和UI。
  3. UI设计：主界面通常包含：图像显示控件（CogRecordDisplay）、参数配置面板、结果列表、开始/停止按钮、图像/结果保存路径设置等。

5.2 核心代码：运行作业与处理结果

// 假设 cogJobManager 已加载了包含Blob工具的Job private void btnRunInspection_Click(object sender, EventArgs e) { try { // 1. 设置输入图像 ICogImage inputImage = CogImageConverter(cogAcqFifo.CompleteAcquire()); // 从相机采集 cogJobManager.Job(0).VisionTool.Inputs["InputImage"].Value = inputImage; // 2. 运行Job cogJobManager.Job(0).Run(); // 3. 获取结果 if (cogJobManager.Job(0).Result.ResultCode == CogToolResultConstants.Accept) { // 获取Blob工具的结果 CogBlobTool blobTool = cogJobManager.Job(0).VisionTool.Tools["CogBlobTool1"] as CogBlobTool; CogBlobResults blobResults = blobTool.Results; if (blobResults != null && blobResults.GetBlobs().Count > 0) { List<CrackInfo> detectedCracks = new List<CrackInfo>(); foreach (ICogBlob blob in blobResults.GetBlobs()) { // 应用标定变换，将像素坐标转为物理坐标 CogTransform2DLinear pixToPhysTransform = GetCalibrationTransform(); // 从标定工具获取 double areaMm2 = blobResults.PixelAreaScaling * blob.Area; // 假设已通过标定设置缩放因子 // 计算中心物理坐标 double centerXmm, centerYmm; pixToPhysTransform.MapPoint(blob.CenterX, blob.CenterY, out centerXmm, out centerYmm); // 计算长度和宽度（此处需调用自定义的几何计算函数） double lengthMm = CalculateCrackLength(blob, pixToPhysTransform); double maxWidthMm = CalculateCrackMaxWidth(blob, pixToPhysTransform); CrackInfo crack = new CrackInfo { Id = detectedCracks.Count + 1, Area = areaMm2, Length = lengthMm, MaxWidth = maxWidthMm, CenterX = centerXmm, CenterY = centerYmm }; detectedCracks.Add(crack); // 在Display上绘制Blob轮廓和测量线 DrawGraphicsOnDisplay(blob, lengthMm, maxWidthMm); } // 4. 更新UI和保存结果 dataGridViewResults.DataSource = detectedCracks; SaveResultsToCSV(detectedCracks, inputImage); } else { // 未检测到裂缝 UpdateStatus("未检测到裂缝。"); } } else { UpdateStatus($"检测失败: {cogJobManager.Job(0).Result.Message}"); } } catch (Exception ex) { MessageBox.Show($"运行错误: {ex.Message}"); } }

5.3 参数持久化与配方管理

不同的地面类型（沥青、水泥、环氧地坪）可能需要不同的Blob参数。我们需要实现配方（Recipe）管理功能。

  1. 定义参数类：创建一个类，封装Blob工具的关键参数（阈值、软阈值、形态学参数、筛选条件等）。
  2. 序列化保存：使用XML或JSON序列化将参数类保存到文件中。每个文件对应一个“配方”，如“沥青路面.vpr”、“室内环氧地坪.vpr”。
  3. 动态加载：在UI上提供配方下拉框。用户选择后，程序读取对应的文件，并反序列化参数，然后通过代码动态赋值给CogBlobTool的相应属性。
blobTool.SegmentationParams.FixedThreshold = recipe.FixedThreshold; blobTool.MorphologyOperations = recipe.MorphOps; // ... 设置其他参数

这样，操作员无需懂技术，即可切换不同的检测方案。

6. 常见问题排查与性能优化实录

在实际部署中，你一定会遇到各种意想不到的问题。下面是我踩过坑后总结的“排错手册”。

6.1 检测不稳定：时好时坏

  • 现象：同一位置，有时能检出裂缝，有时检不出或误检。
  • 排查：
    1. 首要怀疑光照：检查光源供电是否稳定？环境光是否有变化（如窗户阳光、其他设备灯光）？室外项目要特别关注天气和时段影响。解决方案：加固光源遮光罩，使用恒定电流驱动的光源，或增加光强反馈控制。
    2. 相机曝光或增益波动：自动曝光或增益会导致图像整体亮度变化，影响固定阈值效果。解决方案：在成像条件可控的情况下，务必锁定相机的曝光时间和增益，设置为手动模式。
    3. 地面反射率不均：潮湿、油污区域反射率不同。解决方案：尝试使用AdaptiveThreshold分割模式，或在预处理阶段增加CogHistogramTool进行均衡化。

6.2 误检率高：把污渍当裂缝

  • 现象：水渍、油斑、颜色较深的修补胶被误认为是裂缝。
  • 排查与解决：
    1. 优化Blob特征筛选：这是主攻方向。仔细分析误检对象的特征。如果污渍面积大但形状圆润，就加大AspectRatio（长宽比）和降低Compactness（紧密度）的筛选阈值。如果污渍是小的深色点，就提高Area（面积）下限。
    2. 利用多工具协同：Blob不是万能的。可以增加一个CogColorExtractorTool（如果使用彩色相机），检查误检区域的色相/饱和度是否与真实裂缝有差异。或者，在Blob之前增加一个CogImageSharpnessTool，因为污渍边缘可能比裂缝边缘更模糊，通过清晰度可以做一个初步区分。
    3. 形态学操作调整：尝试调整闭运算和开运算的核大小，观察是否能过滤掉特定形状的误检。

6.3 细小裂缝漏检

  • 现象：肉眼可见的细微发丝裂纹，算法检测不到。
  • 排查与解决：
    1. 检查分割阈值：阈值可能设得过高，将微弱的裂缝信号截断了。尝试降低阈值，同时配合形态学开运算来抑制因此引入的噪声。
    2. 检查图像清晰度：可能是镜头对焦不实或相机分辨率不足，导致裂缝边缘模糊，对比度下降。确保成像系统最优是根本。
    3. 尝试边缘增强：在Blob工具前，使用CogImageSharpnessTool或CogIPOneImageTool进行拉普拉斯锐化或高通滤波，可以突出边缘，让细裂缝更明显。
    4. 考虑多尺度分析：对于特别复杂的情况，可以尝试在多个不同的高斯金字塔尺度下进行Blob分析，然后将结果融合，以提高对粗细不一裂缝的检出率。

6.4 系统运行速度慢

  • 现象：处理一帧图像耗时过长，无法达到实时帧率。
  • 性能优化技巧：
    1. 缩小ROI：严格限定检测区域，减少不必要的像素处理。
    2. 降低分辨率：在满足检测精度的前提下，通过相机Binning或软件缩放降低图像分辨率，处理速度会成平方倍提升。
    3. 优化Blob参数：复杂的形态学操作（特别是大尺寸核）和大量的筛选条件会增加计算时间。在满足检测要求的前提下，尽量简化。
    4. 利用多线程与异步：在二次开发中，将图像采集、处理、结果保存和UI更新放在不同的线程中，避免界面卡顿。CogJobManager的Run方法本身是同步的，可以将其放在Task或BackgroundWorker中执行。
    5. 硬件升级：CPU性能直接影响VisionPro的处理速度。选择高主频、大缓存的处理器，并确保启用Intel IPP库的优化。

7. 项目扩展与高级应用思路

一个基础的Blob裂缝检测系统上线后，还可以从以下几个方向进行深化和扩展，提升系统价值。

7.1 与深度学习融合：解决复杂背景问题

当面对极其复杂、纹理多变的地面（如老旧破损路面、有大量斑驳污渍的地坪）时，传统Blob方法的阈值和特征筛选可能力不从心，需要频繁调整参数。此时，可以引入深度学习作为辅助或前置分类器。

  • 方案一：深度学习分类 + Blob精确定位：使用一个轻量级的分类网络（如MobileNet）对图像块（Patch）或整图进行判断，“是否有裂缝”？如果“有”，再调用Blob工具在对应区域进行精确定位和测量。这样避免了在无裂缝区域做无用的Blob计算，也降低了误检。
  • 方案二：深度学习分割提供Blob输入：使用语义分割模型（如UNet）直接输出裂缝的像素级掩膜（Mask）。将这个掩膜作为二值图像，直接输入给CogBlobTool进行后续的几何分析和测量。这样，Blob工具不再负责艰难的分割任务，只专注于它擅长的连通域分析和测量，分工明确。VisionPro从9.0版本开始也集成了深度学习工具（CogDLTool），可以实现这种混合架构。

7.2 裂缝演变趋势分析与预测

对于长期监测点（如大坝、桥梁、重要厂房地面），单次检测的价值有限，历史数据的趋势分析更有意义。

  1. 数据关联：每次检测时，除了记录裂缝尺寸，还通过视觉定位或二维码标记，确保每次都能找到同一条裂缝。
  2. 数据库记录：将裂缝ID、位置、长度、宽度、检测时间戳存入时序数据库。
  3. 趋势可视化：开发一个看板，绘制关键裂缝的“长度-时间”或“宽度-时间”曲线图。
  4. 预警机制：设置阈值规则，例如“裂缝宽度周增长率超过10%”或“长度月增长超过50mm”，系统自动触发报警，通知维护人员。这便将一个简单的检测系统，升级为了一个预测性维护平台。

7.3 移动式巡检与系统集成

固定式检测站覆盖范围有限。可以将整套视觉系统（工业相机、镜头、光源、工控机）集成到巡检小车或无人机上。

  • 关键技术：
    • 精准触发：通过编码器或GPS/IMU，实现等距离或等时间触发拍照，确保图像拼接或分析的连续性。
    • 实时处理与离线分析：在车端进行实时处理，发现严重裂缝立即报警；同时将所有图像和原始数据回传服务器，进行更精细的离线分析和归档。
    • SLAM与定位：结合同步定位与地图构建技术，将检测到的裂缝精准标注在二维或三维地图上，生成可视化的“病害地图”。
  • 系统集成：通过VisionPro的COM接口或.NET API，将检测结果无缝对接到上层MES（制造执行系统）、EAM（企业资产管理系统）或专用的基础设施管理平台中，实现检测、报告、维修工单的闭环管理。

走到这一步，你的“VisionProBlob地面裂痕检测”就已经从一个技术Demo，蜕变为一个真正创造商业价值的工业级解决方案了。技术的深度和应用的广度，决定了项目的天花板。

http://www.jsqmd.com/news/1080945/

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