常州大面幅玻璃面型检测

    所述立杆31的顶端焊接有法兰盘32，方管30与立杆31结合，能够提高整体的稳定性，减轻了活动板7和旋转支座8的晃动。具体的，所述旋转支座8包括轴承座80、圆板81、阻尼垫82和万向轮，所述轴承座80焊接在活动板7的顶壁，所述轴承座80的内圈焊接有圆柱，圆柱的顶端通过螺栓固定有圆板81，所述圆板81的底壁安装有多组万向轮，所述圆板81的侧壁开设有多组卡槽，所述圆板81的顶壁粘接有阻尼垫82，圆板81、圆柱、轴承座80与万向轮结合，能够对玻璃进行旋转，以调节玻璃的位置，利于对玻璃的不同部位进行检测。具体的，所述锁件9包括连接块90、螺杆91、卡块92、螺纹柱93和挤压块94，所述连接块90为倒置的t形块结构，所述连接块90的水平段的四角处均钻设有通孔，所述螺杆91和螺纹柱93均与连接块90的竖直段螺纹连接，所述螺杆91位于螺纹柱93的上方，所述螺杆91的一端焊接有卡块92，所述卡块92远离螺杆91的一侧粘接有橡胶垫，所述螺纹柱93的一端焊接有挤压块94，所述挤压块94的侧壁一体成型有多组与圆板81侧壁的卡槽啮合的凸起，旋转螺杆91，能够对不同尺寸的玻璃进行固定，旋转螺纹柱93，使挤压块94侧壁的凸起插入圆板81侧壁的卡槽，从而对圆板81进行固定，防止玻璃移动。动车外观及前挡风玻璃质量检测，精度10μm。常州大面幅玻璃面型检测

    属于不合格产品。本实施例中，在步骤1)与步骤2)之间，还包括步骤1a)：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；其中sigma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，首先计算滤波窗口中所有像素灰度值的标准差σ，设中心点像素灰度值为p，根据v＝[p-2σ，p+2σ]计算置信区间范围，选择所有在置信区间范围内的窗口像素的灰度值用于计算其平均值，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。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。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。通过对原始汽车玻璃图像进行预处理，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。苏州在线玻璃面型检测质量好价格忧的厂家汽车玻璃的外沿、外边、边框检测设备。

    可以得到变换后的模板在点q处的相似度量；s24、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；当使用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，若sj在步骤s01中，采用的卷积方式为卷积核为2×2的均值滤波器。本方法还公开了一种基于机器视觉的汽车玻璃检测方法，包括以下步骤：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)按如上所述的用于汽车玻璃检测的图像配准方法，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。作为上述技术方案的进一步改进，在步骤2)中，通过canny算子对预处理后的图像进行边缘提取，具体步骤为：)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))用一阶偏导的有限差分对平滑图像i(x,y)进行梯度计算；)对梯度幅值进行非极大值抑制，以提高边缘定位的精度。

    本方法实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一个计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现各种功能。存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其它易失性固态存储器件等。汽车侧面玻璃平面度、轮廓、裂纹等缺陷检测，在线检测，高精度检测，减少人工，节约成本。

    本方法提供一种配准速度快的用于汽车玻璃检测的图像配准方法及装置，并相应提供一种检测精度高、检测效率高的基于机器视觉的汽车玻璃检测方法及装置。为解决上述技术问题，本方法提出的技术方案为：一种用于汽车玻璃检测的图像配准方法，包括以下步骤：s01、通过卷积计算将待配准的汽车玻璃图像和标准汽车玻璃图像进行降采样来构建图像金字塔；s02、对顶层的图像用相似性度量公式计算在所有可能的位姿的相似度量，并运用加速中止策略对遍历计算进行加速；s03、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；s04、重复步骤s02到s03，直到映射到金字塔的底层，配准结束，输出配准结果。作为上述技术方案的进一步改进，所述步骤s02具体包括：s21、将一个图像模板定义为点集pi＝(ri,ci)t，(i＝1，…，n)，并由canny算子滤波可得到其每个像素点相对应的方向向量di＝(ti，ui)t(i＝1，…，n)；s22、对模板做仿射变换，并将经过仿射变换后所有平移部分从模板中分离；s23、在对待搜索图像中的某个像素点q＝(r，c)t进行搜索时，通过计算仿射变换后的模板中所有像素点的方向向量与待搜索图像中对应点***向向量的点积总和，再对其进行归一化处理。动车、高铁的外观及前挡风玻璃质量检测，精度10μm。南通特殊玻璃面型检测推荐

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    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。常州大面幅玻璃面型检测

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