無錫翹曲度玻璃面型檢測

    分別計算這四個相鄰像素點到插值點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)重進行插值計算，便可得到插值點p(x,y)的灰度值；設(shè)像素點的灰度值用函數(shù)g表示，首先在x方向上進行插值計算，計算公式如下：然后對y方向進行線性插值計算，可得到插值點p(x,y)像素的灰度值，化簡得：再將所有的插值點進行連接，便可得到亞像素閾值分割后的邊緣輪廓。本產(chǎn)品還公開了一種基于機器視覺的汽車玻璃檢測方法，包括步驟：s01、按如上所述的汽車玻璃亞像素輪廓提取方法，提取各汽車玻璃圖像的亞像素邊緣輪廓；s02、對得到的標準汽車玻璃輪廓和待檢測汽車玻璃輪廓進行配準；s03、計算待檢測玻璃的誤差尺寸。作為上述技術(shù)方案的進一步改進，步驟s02中的圖像配準方法的具體步驟如下：s21、對標準汽車玻璃輪廓圖像和待檢測汽車玻璃輪廓圖像進行降采樣來構(gòu)建圖像金字塔；s22、對頂層的圖像用相似性度量公式計算在所有可能的位姿的相似度量，并運用加速中止策略對遍歷計算進行加速；s23)將配準結(jié)果映射到圖像金字塔的下一層，并將配準結(jié)果周圍的區(qū)域確定為新的搜索區(qū)域；s24)重復(fù)步驟s22到步驟s23，直到映射到金字塔的底層，配準結(jié)束，輸出配準結(jié)果。我們的汽車檢測設(shè)備能夠幫助用戶提高車輛的性能和駕駛體驗。無錫翹曲度玻璃面型檢測

放置在收集透鏡14焦點處的眼兒15以及光電探測器16組成。并且，光電探測器16的安裝位置須保證其能夠收集透過眼兒15的全部光強；通過光束位移模塊產(chǎn)生的光束離軸效果如圖2和圖6所示，其中x光學(xué)平板6和y光學(xué)平板8的轉(zhuǎn)動角度越大，根據(jù)平板的折射作用，光束的離軸量r越大，那么，離軸準直光束經(jīng)過物鏡10匯聚后仍然聚焦于物鏡10焦點，但由于離軸準直光束的平面光斑22不充滿物鏡的入瞳21，匯聚光束的角度變?yōu)棣?，與自由曲面樣品11在測量點m的法線方向一致，即可實現(xiàn)對自由曲面樣品11的法向跟蹤。紹興平坦度玻璃面型檢測價格汽車邊窗及后擋一般都是鋼化玻璃。

   用于對汽車玻璃的尺寸進行檢測，包括步驟：1)獲取標準汽車玻璃圖像和待檢測的汽車玻璃圖像；2)對各汽車玻璃圖像進行邊緣提取，得到各汽車玻璃圖像的像素級邊緣輪廓；3)對像素級邊緣輪廓進行亞像素定位，得到各汽車玻璃圖像的亞像素邊緣輪廓；4)按如上所述的配準方法對得到的標準汽車玻璃輪廓和待檢測汽車玻璃輪廓進行配準；5)計算待檢測玻璃的誤差尺寸，通過誤差尺寸確定待檢測的汽車玻璃是否合格。本方法的基于機器視覺的汽車玻璃檢測方法，首先獲取汽車玻璃的圖像，再對獲取到的汽車玻璃圖像進行系列處理，計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，此種非接觸式測量方法，耗時較短，測量精度高，可以**提高工廠的生產(chǎn)效率，實現(xiàn)玻璃制造行業(yè)的快速高效發(fā)展。本實施例中，在步驟2)中，通過canny算子對預(yù)處理后的圖像進行邊緣提取，對應(yīng)步驟為：)用一維高斯函數(shù)對圖像進行平滑濾波，高斯函數(shù)g(x，y)表示如下：用高斯函數(shù)g(x，y)對原始圖像f(x，y)進行卷積計算，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)的有限差分對平滑圖像i(x,y)進行梯度計算。

    此種配準方法可以有效提高配準速度，從而提高檢測速度。附圖說明圖1為本產(chǎn)品的提取方法在實施例的方法流程圖。圖2為本產(chǎn)品中通過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)品的檢測方法在具體實施例的方法流程圖。圖5為本產(chǎn)品中配準的方法流程圖。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。具體實施方式以下結(jié)合說明書附圖和具體實施例對本產(chǎn)品作進一步描述。如圖1所示，本實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)獲取標準汽車玻璃圖像和待檢測的汽車玻璃圖像；步驟2)對各汽車玻璃圖像進行預(yù)處理，預(yù)處理包括sigma濾波、中值濾波和圖像增強；步驟3)對預(yù)處理后的各汽車玻璃圖像進行邊緣提取，得到各汽車玻璃圖像的像素級邊緣輪廓；步驟4)對像素級邊緣輪廓進行亞像素定位，得到各汽車玻璃圖像的亞像素邊緣輪廓。本實施例中，步驟2)中的sigma濾波處理為：用一個n×n(n=3,5,7,…,)的窗口在圖像上滑動濾波，首先計算濾波窗口中所有像素灰度值的標準差σ，設(shè)中心點像素灰度值為p，根據(jù)v=[p-2σ,p+2σ]計算置信區(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算其平均值。汽車玻璃按照功能屬性分為：鍍膜、HUD、隔音、憎水、調(diào)光、加熱等。

    然后用測量尺或小型測量儀進行測量。三坐標測量儀是采用探針分別測量模板玻璃和待檢測玻璃各個點的坐標位置，根據(jù)這些點的空間坐標值，根據(jù)擬合計算，可以得到模板玻璃和待檢測玻璃的幾何尺寸、形狀和位置公差。上述測量方法都是接觸式測量方法，人工手動檢測根據(jù)檢測人的不同會得到不同的檢測結(jié)果，難以客觀衡量檢測結(jié)果的好壞，三坐標測量儀每次測量時需要獲取滿足一定數(shù)量的點進行擬合計算，因此測量耗時較長，不利于工廠的自動化生產(chǎn)。技術(shù)實現(xiàn)要素：本產(chǎn)品要解決的技術(shù)問題就在于：針對現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問題，本產(chǎn)品提供一種檢測精度高、處理速度快、持續(xù)時間長的基于機器視覺的汽車玻璃亞像素輪廓提取方法及提取裝置，并相應(yīng)提供一種檢測精度高、檢測效率高的汽車玻璃檢測方法。為解決上述技術(shù)問題，本產(chǎn)品提出的技術(shù)方案為：一種汽車玻璃亞像素輪廓提取方法，包括以下步驟：步驟1)獲取標準汽車玻璃圖像和待檢測的汽車玻璃圖像；步驟2)對各汽車玻璃圖像進行預(yù)處理，預(yù)處理包括sigma濾波、中值濾波和圖像增強；步驟3)對預(yù)處理后的各汽車玻璃圖像進行邊緣提取，得到各汽車玻璃圖像的像素級邊緣輪廓；步驟4)對像素級邊緣輪廓進行亞像素定位。鍍膜玻璃采用磁控真空濺射技術(shù)。東莞不規(guī)則玻璃面型檢測聯(lián)系人

玻璃面型檢測檢測玻璃可檢測光學(xué)性能:透過率、折射率、遮陽系數(shù)。無錫翹曲度玻璃面型檢測

    可以得到變換后的模板在點q處的相似度量，下式為相似度量計算公式：將相似度量進行歸一化之后會返回一個比1小的數(shù)值，這個數(shù)值則作為潛在的匹配對象的匹配分值，分值越接近于1，表示匹配結(jié)果越好；s224、預(yù)先自定義一個匹配分值的閾值smin，在配準時會對圖像所有的像素點進行計算，但其中的極大部分像素點并不能滿足預(yù)先設(shè)定的閾值smin。當使用上述相似度量算子進行計算時，sj表示累計到匹配模板的第j個元素時所有向量點積的總和，計算公式如下：由于總和里剩下的n-j項都小于或等于1，因此，若sj＜smin-1+j/n，匹配分數(shù)必定會小于smin，匹配分數(shù)必定會比閾值smin小，可以在第j個元素后結(jié)束當前匹配。s23、將配準結(jié)果映射到圖像金字塔的下一層，并將配準結(jié)果周圍的區(qū)域確定為新的搜索區(qū)域；s24、重復(fù)步驟s22-步驟s23，直到映射到金字塔的底層，配準結(jié)束，輸出配準結(jié)果。本實施例中，在步驟s03中，在圖像匹配完成后，就可以計算兩個玻璃輪廓之間的誤差，玻璃輪廓是玻璃邊緣上所有點的點集。假設(shè)待檢測玻璃上有一點p，它到模板玻璃輪廓上的短距離就是該點的誤差，如圖7所示，d2為所求誤差，若d2＜0，則表示待檢玻璃比模板玻璃要??；若d2＞0，則表示待檢玻璃比模板玻璃要大。無錫翹曲度玻璃面型檢測