圖4為本方法的檢測(cè)方法在具體實(shí)施例的方法流程圖。圖5為本方法中通過canny算子提取邊緣的方法流程圖。圖6為本方法中雙線性插值法示意圖。圖7為本方法中輪廓誤差示意圖。具體實(shí)施方式以下結(jié)合說明書附圖和具體實(shí)施例對(duì)本方法作進(jìn)一步描述。如圖1所示，本實(shí)施例公開了一種用于汽車玻璃檢測(cè)的圖像配準(zhǔn)方法，包括步驟：s01、通過卷積計(jì)算將待配準(zhǔn)的汽車玻璃圖像和標(biāo)準(zhǔn)汽車玻璃圖像進(jìn)行降采樣來構(gòu)建圖像金字塔；圖像金字塔的層數(shù)l由圖像的分辨率決定，金字塔如圖3所示；s02、對(duì)頂層的圖像用相似性度量公式計(jì)算在所有可能的位姿的相似度量，并運(yùn)用加速中止策略對(duì)遍歷計(jì)算進(jìn)行加速；s03、將配準(zhǔn)結(jié)果映射到圖像金字塔的下一層，并將配準(zhǔn)結(jié)果周圍的區(qū)域確定為新的搜索區(qū)域；s04、重復(fù)步驟s02到s03，直到映射到金字塔的底層，配準(zhǔn)結(jié)束，輸出配準(zhǔn)結(jié)果。本方法的用于汽車玻璃檢測(cè)的圖像配準(zhǔn)方法，利用形狀模板相似度量和圖像金字塔相結(jié)合，將標(biāo)準(zhǔn)汽車玻璃輪廓和待檢測(cè)汽車玻璃輪廓進(jìn)行配準(zhǔn)，計(jì)算待檢測(cè)玻璃與模板玻璃的誤差，此種配準(zhǔn)方法可以有效提高配準(zhǔn)速度和配準(zhǔn)精度，從而提高玻璃檢測(cè)效率及精度。如圖2所示，本實(shí)施例中，步驟s02具體包括：s21、將一個(gè)圖像模板定義為點(diǎn)集pi＝(ri。非接觸柔性汽車玻璃面形檢測(cè)，檢測(cè)速度4秒每片，在線高速檢測(cè)。深圳曲度玻璃面型檢測(cè)咨詢

    ci)t，(i＝1，…，n)，并由canny算子濾波可得到其每個(gè)像素點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的方向向量di＝(ti，ui)t(i＝1，…，n)；s22、對(duì)模板做仿射變換，并將經(jīng)過仿射變換后所有平移部分從模板中分離，計(jì)算公式如下：p′i＝apid′i＝(a-1)t其中θ為旋轉(zhuǎn)角度；s23、在對(duì)待搜索圖像中的某個(gè)像素點(diǎn)q＝(r，c)t進(jìn)行搜索時(shí)，可以通過計(jì)算仿射變換后的模板中所有像素點(diǎn)的方向向量與待搜索圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)***向向量的點(diǎn)積總和，再對(duì)其進(jìn)行歸一化處理，可以得到變換后的模板在點(diǎn)q處的相似度量，下式為相似度量計(jì)算公式：將相似度量進(jìn)行歸一化之后會(huì)返回一個(gè)比1小的數(shù)值，這個(gè)數(shù)值則作為潛在的匹配對(duì)象的匹配分值，分值越接近于1，表示匹配結(jié)果越好。s24、預(yù)先自定義一個(gè)匹配分值的閾值smin，在配準(zhǔn)時(shí)會(huì)對(duì)圖像所有的像素點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，但其中的極大部分像素點(diǎn)并不能滿足預(yù)先設(shè)定的閾值smin。當(dāng)使用上述相似度量算子進(jìn)行計(jì)算時(shí)，sj表示累計(jì)到匹配模板的第j個(gè)元素時(shí)所有向量點(diǎn)積的總和，計(jì)算公式如下：由于總和里剩下的n-j項(xiàng)都小于或等于1，因此，若sj本實(shí)施例中，金字塔圖像采用的卷積方式為卷積核為2×2的均值濾波器。如圖4所示，本實(shí)施例公開了一種基于機(jī)器視覺的汽車玻璃檢測(cè)方法。南通大面幅玻璃面型檢測(cè)公司汽車玻璃面形、反射面曲率，在線、高精度、光學(xué)方法檢測(cè)。

    屬于不合格產(chǎn)品。本實(shí)施例中，在步驟1)與步驟2)之間，還包括步驟1a)：對(duì)各汽車玻璃圖像進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括sigma濾波、中值濾波和圖像增強(qiáng)；其中sigma濾波處理為：用一個(gè)n×n(n＝3，5，7，…，)的窗口在圖像上滑動(dòng)濾波，首先計(jì)算濾波窗口中所有像素灰度值的標(biāo)準(zhǔn)差σ，設(shè)中心點(diǎn)像素灰度值為p，根據(jù)v＝[p-2σ，p+2σ]計(jì)算置信區(qū)間范圍，選擇所有在置信區(qū)間范圍內(nèi)的窗口像素的灰度值用于計(jì)算其平均值，得到的平均值作為窗口中心點(diǎn)像素灰度值的濾波值。如果沒有像素點(diǎn)的灰度值在置信區(qū)間內(nèi)，則中心點(diǎn)像素的灰度值保持不變。中值濾波處理為：用一個(gè)n×n(n＝3，5，7，…，)的窗口在圖像上滑動(dòng)濾波，將窗口中所有像素點(diǎn)的灰度值按照升序或降序排列，取排列的中值作為窗口中心點(diǎn)像素灰度值的濾波值。圖像增強(qiáng)的處理為：首先用低通濾波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波，得到原圖像的灰度平均值，根據(jù)下式計(jì)算**終的灰度值；g(x，y)＝[f(x,y)-m(x,y)]×factor+f(x,y)其中，f(x,y)為原始灰度值，g(x,y)為增強(qiáng)后的灰度值，m(x,y)為灰度平均值，factor為對(duì)比度度量因子。通過對(duì)原始汽車玻璃圖像進(jìn)行預(yù)處理，將原始圖像中的噪聲去除，使圖像更清晰；其中利用圖像增強(qiáng)技術(shù)，增強(qiáng)圖像的邊緣信息。

    然后用測(cè)量尺或小型測(cè)量?jī)x進(jìn)行測(cè)量。三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x是采用探針分別測(cè)量模板玻璃和待檢測(cè)玻璃各個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)位置，根據(jù)這些點(diǎn)的空間坐標(biāo)值，根據(jù)擬合計(jì)算，可以得到模板玻璃和待檢測(cè)玻璃的幾何尺寸、形狀和位置公差。上述測(cè)量方法都是接觸式測(cè)量方法，人工手動(dòng)檢測(cè)根據(jù)檢測(cè)人的不同會(huì)得到不同的檢測(cè)結(jié)果，難以客觀衡量檢測(cè)結(jié)果的好壞，三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x每次測(cè)量時(shí)需要獲取滿足一定數(shù)量的點(diǎn)進(jìn)行擬合計(jì)算，因此測(cè)量耗時(shí)較長(zhǎng)，不利于工廠的自動(dòng)化生產(chǎn)。利用機(jī)器視覺對(duì)圖像進(jìn)行尺寸檢測(cè)，圖像配準(zhǔn)是其中關(guān)鍵步驟之一，圖像配準(zhǔn)指的是將相同場(chǎng)景下由不同傳感器或相同傳感器在不同時(shí)間內(nèi)獲取的兩幅或多幅圖像在空間上進(jìn)行校準(zhǔn)，使得模板圖像和待匹配圖像的對(duì)應(yīng)像素在空間上所表達(dá)的信息是一致的。圖像配準(zhǔn)的運(yùn)算速度主要是由以下三個(gè)要素來決定的：相似性度量、搜索策略、特征空間。在圖像配準(zhǔn)過程中，主要采用的是遍歷的形式，由于使用的是計(jì)算復(fù)雜度較低的相關(guān)系數(shù)作為代價(jià)函數(shù)，所以亞像素精度不高，對(duì)于分辨率較大的圖像配準(zhǔn)搜索速度較慢，或容易陷入局部**優(yōu)，從而導(dǎo)致無法準(zhǔn)確地配準(zhǔn)圖像，影響檢測(cè)的精度。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本方法要解決的技術(shù)問題就在于：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問題。特種設(shè)備外觀質(zhì)量、玻璃面型檢測(cè)，精度1μm。

    使圖像邊緣信息更清晰以便于提取。本方法進(jìn)一步公開了一種用于汽車玻璃檢測(cè)的圖像配準(zhǔn)裝置，包括：***模塊，用于對(duì)標(biāo)準(zhǔn)汽車玻璃輪廓圖像和待檢測(cè)汽車玻璃輪廓圖像進(jìn)行降采樣來構(gòu)建圖像金字塔；第二模塊，用于對(duì)頂層的圖像用相似性度量公式計(jì)算在所有可能的位姿的相似度量，并運(yùn)用加速中止策略對(duì)遍歷計(jì)算進(jìn)行加速；第三模塊，用于將配準(zhǔn)結(jié)果映射到圖像金字塔的下一層，并將配準(zhǔn)結(jié)果周圍的區(qū)域確定為新的搜索區(qū)域；第四模塊，用于重復(fù)步驟s02到s03，直到映射到金字塔的底層，配準(zhǔn)結(jié)束，輸出配準(zhǔn)結(jié)果。本方法還公開了一種基于機(jī)器視覺的汽車玻璃檢測(cè)裝置，包括：圖像獲取模塊，用于獲取標(biāo)準(zhǔn)汽車玻璃圖像和待檢測(cè)的汽車玻璃圖像；邊緣提取模塊，用于對(duì)各汽車玻璃圖像進(jìn)行邊緣提取，得到各汽車玻璃圖像的像素級(jí)邊緣輪廓；亞像素定位模塊，用于對(duì)像素級(jí)邊緣輪廓進(jìn)行亞像素定位，得到各汽車玻璃圖像的亞像素邊緣輪廓；如上所述的用于汽車玻璃檢測(cè)的圖像配準(zhǔn)裝置，用于對(duì)得到的標(biāo)準(zhǔn)汽車玻璃輪廓和待檢測(cè)汽車玻璃輪廓進(jìn)行配準(zhǔn)；計(jì)算模塊，用于計(jì)算待檢測(cè)玻璃的誤差尺寸。本方法進(jìn)一步公開了一種基于機(jī)器視覺的汽車玻璃檢測(cè)系統(tǒng)，包括***程序模塊。相位偏折光學(xué)的高精度面形檢測(cè)設(shè)備用于國(guó)家天文的MPO鏡片面形檢測(cè)，PV精度100nm。深圳曲度玻璃面型檢測(cè)咨詢

汽車玻璃的平整度檢測(cè)設(shè)備。深圳曲度玻璃面型檢測(cè)咨詢

    用這種方法生產(chǎn)的玻璃就是區(qū)域化玻璃。全鋼化玻璃碎片二、鋼化玻璃的特性優(yōu)點(diǎn)：A、具有較高的機(jī)械強(qiáng)度a．抗沖壓強(qiáng)度鋼化玻璃的抗沖擊強(qiáng)度是相同厚度普通玻璃的5－8倍，5mm厚鋼化玻璃用227g鋼球沖擊。鋼球從2－3米高度落下玻璃不破碎，同樣厚度的玻璃在。b．抗彎強(qiáng)度抗彎強(qiáng)度比普通玻璃高3－5倍，用一片6×1250×350mm玻璃條，兩端架起來，中間加重物，中間**大彎度可達(dá)100mm不斷裂。B、具有良好的熱穩(wěn)定性熱穩(wěn)定性是指玻璃能承受劇烈溫度變化而不破壞的性能，鋼化玻璃可承受溫度變化范圍達(dá)150－320C，而普通玻璃只有70－90C，如將鋼化玻璃放在0C的冰上，澆上溶化的327C鉛水玻璃不會(huì)爆碎C、安全性能好鋼化玻璃破碎時(shí)碎片成蜂窩狀鈍角小顆粒，不易傷人。詞條圖冊(cè)更多圖冊(cè)解讀詞條背后的知識(shí)備胎說車每天60秒，輕松懂汽車車玻璃被石***了，可以補(bǔ)好再用嗎？經(jīng)常要開長(zhǎng)途的，高速也好，國(guó)道也好，就會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問題，「唰」一塊小石片飛過來，「Pia」一聲，這玻璃上面就是一個(gè)坑。這個(gè)我到底能不能修，修好了能不能完好如初，還是說我只能掏一點(diǎn)錢。深圳曲度玻璃面型檢測(cè)咨詢

    領(lǐng)先光學(xué)技術(shù)（江蘇）有限公司成立于2019年，公司總部地址位于武進(jìn)區(qū)天安數(shù)碼城內(nèi)獨(dú)棟12-2#寫字樓。我們的種子企業(yè)“l(fā)ing先光學(xué)技術(shù)（常熟）有限公司”成立于2014年，是國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)、科技型中小型企業(yè)、江蘇省民營(yíng)科技企業(yè)、雛鷹企業(yè)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)80余項(xiàng)（發(fā)明專利8項(xiàng)）。內(nèi)核團(tuán)隊(duì)：教授2名、博士2名、行業(yè)渠道關(guān)鍵人4人。長(zhǎng)期穩(wěn)定與復(fù)旦大學(xué)、大連理工大學(xué)合作。底層技術(shù)包括：光學(xué)（相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度學(xué)習(xí)）；MicroLED（發(fā)光器件、透明顯示、微型投影）。是做一件“利用光學(xué)進(jìn)行工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)設(shè)備的生產(chǎn)和制造”。自主開發(fā)光學(xué)系統(tǒng)和底層內(nèi)核算法，擁有十年以上行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，主要應(yīng)用于：汽車玻璃檢測(cè)行業(yè)、片材檢測(cè)行業(yè)、半導(dǎo)體材料檢測(cè)行業(yè)，我們的戰(zhàn)略新產(chǎn)品：微米級(jí)光刻機(jī)已經(jīng)完成版流片，也正在一步步趨于穩(wěn)定和成熟。公司在科技的浪潮中，已經(jīng)具有將內(nèi)核技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)與能力。公司是高科技、高成長(zhǎng)性企業(yè)，公司不斷的夯實(shí)自身技術(shù)基礎(chǔ)，愿成為中國(guó)工業(yè)發(fā)展中奠基石的一份子，打破國(guó)外的智能裝備的，樹名族自有高技術(shù)品牌。