深圳翘曲度玻璃面型检测

    可以得到变换后的模板在点q处的相似度量，下式为相似度量计算公式：将相似度量进行归一化之后会返回一个比1小的数值，这个数值则作为潜在的匹配对象的匹配分值，分值越接近于1，表示匹配结果越好；s224、预先自定义一个匹配分值的阈值smin，在配准时会对图像所有的像素点进行计算，但其中的极大部分像素点并不能满足预先设定的阈值smin。当使用上述相似度量算子进行计算时，sj表示累计到匹配模板的第j个元素时所有向量点积的总和，计算公式如下：由于总和里剩下的n-j项都小于或等于1，因此，若sj＜smin-1+j/n，匹配分数必定会小于smin，匹配分数必定会比阈值smin小，可以在第j个元素后结束当前匹配。s23、将配准结果映射到图像金字塔的下一层，并将配准结果周围的区域确定为新的搜索区域；s24、重复步骤s22-步骤s23，直到映射到金字塔的底层，配准结束，输出配准结果。本实施例中，在步骤s03中，在图像匹配完成后，就可以计算两个玻璃轮廓之间的误差，玻璃轮廓是玻璃边缘上所有点的点集。假设待检测玻璃上有一点p，它到模板玻璃轮廓上的短距离就是该点的误差，如图7所示，d2为所求误差，若d2＜0，则表示待检玻璃比模板玻璃要小；若d2＞0，则表示待检玻璃比模板玻璃要大。汽车玻璃按照功能属性分为：镀膜、HUD、隔音、憎水、调光、加热等。深圳翘曲度玻璃面型检测

    得到的平均值作为窗口中心点像素灰度值的滤波值。如果没有像素点的灰度值在置信区间内，则中心点像素的灰度值保持不变。本实施例中，步骤2)中的中值滤波处理为：用一个n×n(n＝3,5,7,…,)的窗口在图像上滑动滤波，将窗口中所有像素点的灰度值按照升序或降序排列，取排列的中值作为窗口中心点像素灰度值的滤波值。本实施例中，步骤2)中的图像增强的处理为：首先用低通滤波器对图像进行滤波，得到原图像的灰度平均值，根据下式计算终的灰度值；g(x,y)＝[f(x,y)-m(x,y)]×factor+f(x,y)其中，f(x,y)为原始灰度值，g(x,y)为增强后的灰度值，m(x,y)为灰度平均值，factor为对比度度量因子。本产品通过对原始汽车玻璃图像进行预处理，预处理包括sigma滤波、中值滤波和图像增强处理，将原始图像中的噪声去除，使图像更清晰；其中利用图像增强技术，增强图像的边缘信息，使图像边缘信息更清晰以便于提取。本实施例中，在步骤3)中，通过canny算子对预处理后的图像进行边缘提取，对应步骤为：步骤)用一维高斯函数对图像进行平滑滤波，高斯函数g(x,y)表示如下：用高斯函数g(x,y)对原始图像f(x,y)进行卷积计算，得到平滑图像i(x,y)：i(x,y)＝g(x,y)*f(x。常州汽车玻璃面型检测咨询汽车玻璃的形状、曲度、弧度、外沿、平整度的检测设备。

   增长了紧固螺丝的有效连接长度，进一步提高***连接基台与第二连接基台之间的连接牢固性。本实用新型进一步设置为：所述限位组件包括限位板、限位柱和固定螺栓，所述限位柱以竖直的姿态固定在限位板下表面的**位置，所述固定螺栓相对的固定在限位板的两侧，***连接结基台的顶壁以及第二连接基台的底壁上开设有同心的安装孔，当所述限位柱抵触在所述紧固螺丝的螺帽上时，限位板两侧的固定螺栓穿过所述安装孔并于***连接基台内通过锁紧螺母锁紧。通过采用上述技术方案，限位组件通过自身的固定螺栓锁紧在连接基台上，固定螺栓上的预紧力能够进一步阻止紧固螺丝向外旋出，将缩紧螺丝限制在螺丝柱内。本实用新型进一步设置为：所述限位板、限位柱和固定螺栓为一体式结构。通过采用上述技术方案，一体式结构的限位组件具有较好的稳定性。本实用新型进一步设置为：每个所述固定螺栓上均螺纹连接有两个锁紧螺母。通过采用上述技术方案，防止限位组件松动，导致限位柱不能对紧固螺丝有效抵紧。本实用新型进一步设置为：所述紧固螺丝的螺帽上开设有限位槽，所述限位柱的端头插入到所述限位槽内。通过采用上述技术方案，可以实现限位柱在紧固螺丝上的快速定位，方便限位组件的安装。

    在误差d2在预设阈值时，则表明待检玻璃合格，否则则表明待检玻璃偏大或者偏小，属于不合格产品。本产品利用形状模板相似度量和图像金字塔相结合，将标准汽车玻璃轮廓和待检测汽车玻璃轮廓进行配准，计算待检测玻璃与模板玻璃的误差，此种配准方法可以有效提高配准速度，从而提高检测速度。本产品还公开了一种汽车玻璃亚像素轮廓提取装置，包括：图像获取模块，用于获取标准汽车玻璃图像和待检测的汽车玻璃图像；预处理模块，用于对各汽车玻璃图像进行预处理，预处理包括sigma滤波、中值滤波和图像增强；边缘提取模块，用于对预处理后的图像进行边缘提取，得到汽车玻璃的像素级边缘轮廓；亚像素定位模块，用于对像素级边缘轮廓进行亚像素定位，得到汽车玻璃的亚像素边缘轮廓。本产品进一步公开了一种基于机器视觉的汽车玻璃检测装置，包括：如上所述的汽车玻璃亚像素轮廓提取装置，用于得到汽车玻璃的亚像素边缘轮廓；配准模块，用于对得到的标准汽车玻璃轮廓和待检测汽车玻璃轮廓进行配准；计算模块，用于计算待检测玻璃的误差尺寸。本产品实施例还公开了一种计算机可读储存介质，其上储存有计算机程序。我们的产品具有良好的用户界面和操作体验，能够提高用户的工作效率和满意度。

   用于对汽车玻璃的尺寸进行检测，包括步骤：1)获取标准汽车玻璃图像和待检测的汽车玻璃图像；2)对各汽车玻璃图像进行边缘提取，得到各汽车玻璃图像的像素级边缘轮廓；3)对像素级边缘轮廓进行亚像素定位，得到各汽车玻璃图像的亚像素边缘轮廓；4)按如上所述的配准方法对得到的标准汽车玻璃轮廓和待检测汽车玻璃轮廓进行配准；5)计算待检测玻璃的误差尺寸，通过误差尺寸确定待检测的汽车玻璃是否合格。本方法的基于机器视觉的汽车玻璃检测方法，首先获取汽车玻璃的图像，再对获取到的汽车玻璃图像进行系列处理，计算得到玻璃的尺寸信息，根据设置的公差判断生产的玻璃是否合格，此种非接触式测量方法，耗时较短，测量精度高，可以**提高工厂的生产效率，实现玻璃制造行业的快速高效发展。本实施例中，在步骤2)中，通过canny算子对预处理后的图像进行边缘提取，对应步骤为：)用一维高斯函数对图像进行平滑滤波，高斯函数g(x，y)表示如下：用高斯函数g(x，y)对原始图像f(x，y)进行卷积计算，得到平滑图像i(x,y)：i(x,y)＝g(x,y)*f(x,y))用2×2邻域内的一阶偏导的有限差分对平滑图像i(x,y)进行梯度计算。夹层玻璃是由两层或两层以上的玻璃用一层或数层透明的PVB膜粘合而成的玻璃制品。广州曲度玻璃面型检测采购

我们的产品具有高度的可扩展性和升级性，能够适应不断变化的市场需求。深圳翘曲度玻璃面型检测

    具体步骤为：步骤)用一维高斯函数对图像进行平滑滤波，高斯函数g(x,y)表示如下：用高斯函数g(x,y)对原始图像f(x,y)进行卷积计算，得到平滑图像i(x,y)：i(x,y)=g(x,y)*f(x,y)步骤)用一阶偏导的有限差分对平滑图像i(x,y)进行梯度计算；其中一阶偏导表达式如下：梯度幅值的计算公式为：梯度方向的计算公式为：步骤)对梯度幅值进行非极大值抑制，以提高边缘定位的精度；步骤)分别用高阈值th和低阈值tl对步骤)中提取到的所有潜在边缘点进行判断，点(x,y)处的梯度幅值为p(x,y)，若p(x,y)＞th，则该点一定是边缘点，且是强边缘点；若p(x,y)＜tl，则该点一定不是所求边缘点；若tl＜p(x,y)＜th，则该点是弱边缘点，需要进一步进行判断，寻找该点邻域内是否有大于th的点，如果有，则该点是边缘点，如果没有，则该点不是边缘点；将得到的边缘点进行连接，得到目标图像的像素级边缘。作为上述技术方案的进一步改进，在步骤4)中，采用双线性插值的方法对步骤3)得到的像素级边缘轮廓进行亚像素定位，具体为：选取点p(x,y)为插值点，以插值点位中心，选取四个相邻像素点p11(x1,y1)、p12(x1,y2)、p21(x2,y1)和p22(x2,y2)，设亮度函数在这个四邻域内的亮度函数是线性变化的。深圳翘曲度玻璃面型检测