用于對(duì)汽車玻璃的尺寸進(jìn)行檢測(cè)，包括步驟：1)獲取標(biāo)準(zhǔn)汽車玻璃圖像和待檢測(cè)的汽車玻璃圖像；2)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；3)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；4)按如上所述的配準(zhǔn)方法對(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)；5)計(jì)算待檢測(cè)玻璃的誤差尺寸，通過(guò)誤差尺寸確定待檢測(cè)的汽車玻璃是否合格。本方法的基于機(jī)器視覺(jué)的汽車玻璃檢測(cè)方法，首先獲取汽車玻璃的圖像，再對(duì)獲取到的汽車玻璃圖像進(jìn)行系列處理，計(jì)算得到玻璃的尺寸信息，根據(jù)設(shè)置的公差判斷生產(chǎn)的玻璃是否合格，此種非接觸式測(cè)量方法，耗時(shí)較短，測(cè)量精度高，可以**提高工廠的生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)玻璃制造行業(yè)的快速高效發(fā)展。本實(shí)施例中，在步驟2)中，通過(guò)canny算子對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行邊緣提取，對(duì)應(yīng)步驟為：)用一維高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波，高斯函數(shù)g(x，y)表示如下：用高斯函數(shù)g(x，y)對(duì)原始圖像f(x，y)進(jìn)行卷積計(jì)算，得到平滑圖像i(x,y)：i(x,y)＝g(x,y)*f(x,y))用2×2鄰域內(nèi)的一階偏導(dǎo)的有限差分對(duì)平滑圖像i(x,y)進(jìn)行梯度計(jì)算。在線高精度光學(xué)測(cè)量玻璃面型。常州在線玻璃面型檢測(cè)公司

    作為上述技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，步驟s22具體包括：s221、將一個(gè)圖像模板定義為點(diǎn)集pi=(ri,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)；s222、對(duì)模板做仿射變換，并將經(jīng)過(guò)仿射變換后所有平移部分從模板中分離；s223、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)，通過(guò)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；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；s224、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；當(dāng)使用相似度量算子進(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，若sj＜smin-1+j/n，匹配分?jǐn)?shù)必定會(huì)小于smin，匹配分?jǐn)?shù)必定會(huì)比閾值smin小，可以在第j個(gè)元素后結(jié)束當(dāng)前匹配。本產(chǎn)品進(jìn)一步公開(kāi)了一種汽車玻璃亞像素輪廓提取裝置，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；預(yù)處理模塊，用于對(duì)各汽車玻璃圖像進(jìn)行預(yù)處理。蘇州翹曲度玻璃面型檢測(cè)質(zhì)量好價(jià)格憂的廠家用于汽車玻璃、高鐵玻璃、特種玻璃的玻璃檢測(cè)設(shè)備。

    y)步驟)用2×2鄰域內(nèi)的一階偏導(dǎo)的有限差分對(duì)平滑圖像i(x,y)進(jìn)行梯度計(jì)算，一階偏導(dǎo)表達(dá)式如下：梯度幅值的計(jì)算公式為：梯度方向的計(jì)算公式為：步驟)對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制，目的是為了提高邊緣定位的精度。由于圖像中灰度變化的區(qū)域都較為集中，將一定范圍內(nèi)梯度方向上灰度變化大的點(diǎn)保留，將灰度變化不是大的點(diǎn)剔除，可以剔除很大一部分點(diǎn)，提高邊緣定位的精度。點(diǎn)(x,y)處的梯度幅值為p(x,y)，若p(x,y)在3×3鄰域內(nèi)大于相鄰兩個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值，則將該點(diǎn)保留，這個(gè)點(diǎn)是所求的邊緣點(diǎn)：否則該點(diǎn)不是所求邊緣點(diǎn)，將該點(diǎn)剔除。步驟)對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制只是對(duì)圖像邊緣進(jìn)行了粗提取，提取到了圖像中所有潛在的邊緣點(diǎn)，需要這些潛在邊緣點(diǎn)進(jìn)行精確定位，從而確定真正的邊緣點(diǎn)。分別用高閾值th和低閾值tl對(duì)步驟)中提取到的所有潛在邊緣點(diǎn)進(jìn)行判斷，點(diǎn)(x,y)處的梯度幅值為p(x,y)，若p(x,y)＞th，則該點(diǎn)一定是邊緣點(diǎn)，且是強(qiáng)邊緣點(diǎn)；若p(x,y)＜tl，則該點(diǎn)一定不是所求邊緣點(diǎn)；若tl＜p(x,y)＜th，則該點(diǎn)是弱邊緣點(diǎn)，需要進(jìn)一步進(jìn)行判斷，尋找該點(diǎn)鄰域內(nèi)時(shí)候有大于th的點(diǎn)，如果有，則該點(diǎn)是邊緣點(diǎn)，如果沒(méi)有，則該點(diǎn)不是邊緣點(diǎn)；將得到的邊緣點(diǎn)進(jìn)行連接。

當(dāng)限位柱62的端頭抵觸在緊固螺絲41的螺帽上時(shí)，限位板61兩側(cè)的固定螺栓63穿過(guò)安裝孔并于***連接基臺(tái)3內(nèi)通過(guò)鎖緊螺母64鎖緊。較佳的，每個(gè)固定螺栓63上可以螺紋連接有兩個(gè)鎖緊螺母64，兩個(gè)鎖緊螺母64可以增長(zhǎng)固定螺栓63的有效連接長(zhǎng)度，使得限位組件6在連接基臺(tái)上固定的更加牢固。同時(shí)，兩個(gè)固定螺栓63的設(shè)置也提高了連接基臺(tái)承受橫向沖擊載荷的能力，使得整個(gè)幕墻的連接結(jié)更穩(wěn)定。參照?qǐng)D4和圖5，緊固螺絲41的螺帽上開(kāi)設(shè)有限位槽411，限位柱62的端頭插入到限位槽411內(nèi)。這里可以將限位槽411設(shè)置成十字槽，相應(yīng)的，限位柱62的端頭設(shè)置成與十字槽相匹配的十字頭621，緊固螺絲41松動(dòng)時(shí)會(huì)從螺絲柱31內(nèi)向外旋出，當(dāng)限位組件6壓持在緊固螺絲41上時(shí)，限位板61的兩端通過(guò)固定螺栓63鎖緊在連接基臺(tái)上，限位柱62的端頭插入到緊固螺絲41的限位槽411內(nèi)并限制緊固螺絲41周向運(yùn)動(dòng)，從而能夠防止緊固螺絲41向外旋出，進(jìn)一步增強(qiáng)了幕墻連接結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。本具體實(shí)施方式的實(shí)施例均為本實(shí)用新型的較佳實(shí)施例，并非依此限制本實(shí)用新型的保護(hù)范圍，故：凡依本實(shí)用新型的結(jié)構(gòu)、形狀、原理所做的等效變化，均應(yīng)涵蓋于本實(shí)用新型的保護(hù)范圍之內(nèi)。玻璃面型檢測(cè)設(shè)備是用于汽車玻璃質(zhì)量檢測(cè)的設(shè)備，主要檢測(cè)汽車玻璃外部劃痕，內(nèi)部暗傷。

    此種配準(zhǔn)方法可以有效提高配準(zhǔn)速度，從而提高檢測(cè)速度。附圖說(shuō)明圖1為本產(chǎn)品的提取方法在實(shí)施例的方法流程圖。圖2為本產(chǎn)品中通過(guò)canny算子提取邊緣的方法流程圖。圖3為本產(chǎn)品中雙線性插值法示意圖。圖4為本產(chǎn)品的檢測(cè)方法在具體實(shí)施例的方法流程圖。圖5為本產(chǎn)品中配準(zhǔn)的方法流程圖。圖6為本產(chǎn)品中圖像金字塔示意圖。圖7為本產(chǎn)品中輪廓誤差示意圖。具體實(shí)施方式以下結(jié)合說(shuō)明書(shū)附圖和具體實(shí)施例對(duì)本產(chǎn)品作進(jìn)一步描述。如圖1所示，本實(shí)施例的汽車玻璃亞像素輪廓提取方法，包括以下步驟：步驟1)獲取標(biāo)準(zhǔn)汽車玻璃圖像和待檢測(cè)的汽車玻璃圖像；步驟2)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)；步驟3)對(duì)預(yù)處理后的各汽車玻璃圖像進(jìn)行邊緣提取，得到各汽車玻璃圖像的像素級(jí)邊緣輪廓；步驟4)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。本實(shí)施例中，步驟2)中的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。鋼化玻璃是經(jīng)過(guò)高溫處理后，再快速冷卻形成的剛強(qiáng)度玻璃。紹興玻璃面型檢測(cè)報(bào)價(jià)

設(shè)備是用于汽車玻璃的吻合度曲率的檢測(cè)。常州在線玻璃面型檢測(cè)公司

    得到目標(biāo)圖像的像素級(jí)邊緣。本實(shí)施例中，步驟4)利用雙線性插值的方法對(duì)步驟3)得到的像素級(jí)邊緣輪廓進(jìn)行亞像素定位，具體地，步驟4)中雙線性插值法的思想是分別對(duì)x和y方向進(jìn)行插值計(jì)算。如圖3所示，選取點(diǎn)p(x,y)為插值點(diǎn)，以插值點(diǎn)位中心，選取四個(gè)相鄰像素點(diǎn)p11(x1,y1)、p12(x1,y2)、p21(x2,y1)和p22(x2,y2)，設(shè)亮度函數(shù)在這個(gè)四鄰域內(nèi)的亮度函數(shù)是線性變化的，雙線性插值法分別計(jì)算這四個(gè)相鄰點(diǎn)到插值點(diǎn)p(x,y)的水平距離和垂直距離，并用距離作為它們灰度值的權(quán)重進(jìn)行插值計(jì)算，便可得到插值點(diǎn)p(x,y)的灰度值。設(shè)像素點(diǎn)的灰度值用函數(shù)g表示，首先在x方向上進(jìn)行插值計(jì)算，計(jì)算公式如下：然后對(duì)y方向進(jìn)行線性插值計(jì)算，可得到插值點(diǎn)p(x,y)像素的灰度值，化簡(jiǎn)得，通過(guò)雙線性插值法得到的插值點(diǎn)的灰度值g(x,y)通常為浮點(diǎn)數(shù)，對(duì)其進(jìn)行四舍五入取整，再將所有的插值點(diǎn)進(jìn)行連接，便可得到亞像素閾值分割后的邊緣輪廓。本產(chǎn)品利用canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣粗提取，再利用雙線性插值方法進(jìn)行亞像素定位，得到汽車玻璃的亞像素輪廓信息，用于后續(xù)的圖像配準(zhǔn)尺寸檢測(cè)工作，提高檢測(cè)精度。如圖4所示，本產(chǎn)品還公開(kāi)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的汽車玻璃檢測(cè)方法。常州在線玻璃面型檢測(cè)公司