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玻璃面型检测基本参数
  • 品牌
  • 领先光学技术公司
  • 型号
  • 00002
  • 种类
  • 玻璃成型后检测
玻璃面型检测企业商机

从切取多块用玻璃母材4取出多个玻璃面板2。此外,关于蚀刻步骤中所使用的构成等,在后述的液晶面板的制造时合起来进行说明,因此在此省略其说明。接着,说明本发明所涉及的液晶面板的制造方法的一实施方式。图17的(a)示出了本发明的一实施方式所涉及的液晶面板10的概略构成。如同图所示,液晶面板10将阵列基板12以及彩色滤光片基板14包夹液晶层地进行贴合而构成。阵列基板12以及彩色滤光片基板14的构成能采用与公知的构成同样的构成,因此在此省略说明。阵列基板12具有被设置为从与彩色滤光片基板14贴合的区域延伸出来的电极端子部122。在该电极端子部122连接有多个电气电路,液晶面板10和这些电气电路收纳于框体,从而构成例如图17的(b)所示那样的智能手机100。接着,针对制造液晶面板10的方法的一例进行说明。如图18的(a)以及图18的(b)所示,一般而言,液晶面板10制作成含有多个液晶面板10的切取多块用玻璃母材50的形态,并对切取多块用玻璃母材50进行分割,从而得到单个液晶面板10。虽然在本实施方式中,为了方便,说明对将6个液晶面板10配置为3行2列的矩阵状的切取多块用玻璃母材50的处理,但切取多块用玻璃母材50中所含的液晶面板10的数量能适当增减。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。广州特殊玻璃面型检测供应商家

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    包括步骤:s01、按如上所述的汽车玻璃亚像素轮廓提取方法,提取各汽车玻璃图像的亚像素边缘轮廓;s02、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;s03、计算待检测玻璃的误差尺寸。本实施例中,步骤s02中的图像配准方法的子步骤如下:s21、通过卷积计算对标准汽车玻璃轮廓图像和待检测汽车玻璃轮廓图像进行降采样来构建图像金字塔,图像金字塔的层数l由图像的分辨率决定,金字塔如图6所示;采用的卷积方式为卷积核为2×2的均值滤波器;s22、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;具体地,步骤s22中相似度量计算的子步骤如下:s221、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);s222、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,计算公式如下:p′i=apid′i=(a-1)t其中θ为旋转角度;s223、在对待搜索图像中的某个像素点q=(r,c)t进行搜索时,可以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。广州平坦度玻璃面型检测推荐厂家玻璃面型检测可以看到黑白相间的斑点,偏振光片可以在照相机镜头中找到玻璃问题。

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    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。

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    得到各汽车玻璃图像的亚像素边缘轮廓。作为上述技术方案的进一步改进,步骤2)中的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。作为上述技术方案的进一步改进,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。作为上述技术方案的进一步改进,步骤2)中的图像增强处理为: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。作为上述技术方案的进一步改进,在步骤3)中,通过canny算子对预处理后的图像进行边缘提取。通过调节电压使PDLC膜中的粒子按一定方向排列来改变玻璃的透光度。东莞大面幅玻璃面型检测联系人

玻璃面型检测设备是用于汽车玻璃质量检测的设备,主要检测汽车玻璃外部划痕,内部暗伤。广州特殊玻璃面型检测供应商家

    此种配准方法可以有效提高配准速度,从而提高检测速度。附图说明图1为本产品的提取方法在实施例的方法流程图。图2为本产品中通过canny算子提取边缘的方法流程图。图3为本产品中双线性插值法示意图。图4为本产品的检测方法在具体实施例的方法流程图。图5为本产品中配准的方法流程图。图6为本产品中图像金字塔示意图。图7为本产品中轮廓误差示意图。具体实施方式以下结合说明书附图和具体实施例对本产品作进一步描述。如图1所示,本实施例的汽车玻璃亚像素轮廓提取方法,包括以下步骤:步骤1)获取标准汽车玻璃图像和待检测的汽车玻璃图像;步骤2)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;步骤3)对预处理后的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;步骤4)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。本实施例中,步骤2)中的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。广州特殊玻璃面型检测供应商家

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