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    但对被测零件的尺寸和材料都有一定限制，对运行环境要求较高，现有仪器测量精度较低。探针三维扫描探测法，采用探针对被测自由曲面样品表面进行逐点定位，通过测量各个位置点的坐标重构得到样品表面形貌，通常由坐标测量机驱动探针进行探测，该方法具有测量精度高、适用范围广等优势，已逐渐成为自由曲面测量的主流技术。传统的探针三维扫描测量方法包括：清晰度法、飞行时间法和共焦定位法。其中，清晰度法利用数字图像处理技术，对光学系统的成像质量进行判定，寻找成像为清晰的点作为定焦位置，但受衍射限制十分明显，瞄准定位灵敏度较低，定位精度为微米量级。飞行时间法测量原理简单,不需要图像处理，但分辨率较低，不适用于精密测量环境中。干涉方法的灵敏度很高，其轴向定位精度为纳米级，但是对测量环境要求苛刻，并且容易受到样品表面的倾角、粗糙度等特性差异影响，实际工程应用受到较大限制。共焦法定焦精度较高，抗环境干扰能力强，并且对样品表面属性差异影响具有一定的抑制能力，但同样容易受到样品表面的倾角、粗糙度等特性差异影响。综上所述，现有测量方法测量精度受样品表面粗糙度、起伏、倾角等特性差异的影响大。软件技术：人工智能之图像深度学习，将检测玻璃面型向数字化、标准化发展。常州平坦度玻璃面型检测公司

    本方法进一步公开了一种用于汽车玻璃检测的图像配准装置，包括：***模块，用于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；第二模块，用于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；第三模块，用于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；第四模块，用于重复步骤s02到s03，直到映射到金字塔的底层，配准结束，输出配准结果。本方法还公开了一种基于机器视觉的汽车玻璃检测装置，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；边缘提取模块，用于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；亚像素定位模块，用于对像素级边缘轮廓进行亚像素定位，得到各汽车玻璃图像的亚像素边缘轮廓；如上所述的用于汽车玻璃检测的图像配准装置，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。本方法进一步公开了一种计算机存储介质，其上储存有计算机程序，其特征在于。杭州工业玻璃面型检测供应商家汽车玻璃的外沿、外边、边框检测设备。

    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，计算公式如下：p′i＝apid′i＝(a-1)t其中θ为旋转角度；s23、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，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。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，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本实施例中，金字塔图像采用的卷积方式为卷积核为2×2的均值滤波器。如图4所示，本实施例公开了一种基于机器视觉的汽车玻璃检测方法。

    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。飞行器类玻璃质量检测，精度1μm。

    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。我公司在线高精度玻璃检测，解决工厂玻璃检具精度不够的市场问题，向高效生产改良。扬州翘曲度玻璃面型检测供应商

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    而简单热熔炉，由于沒有温度曲线，因此必须人工控制温度。二、热熔玻璃检测影响因素：退火工艺玻璃热融成形后的降热全过程，即退火。退火不太好，玻璃在炉中就会崩裂或热融进行后冷爆，缘故是退火不彻底，使玻璃吸引力出现了改变。玻璃退火到300摄氏上下**非常容易崩裂，因而在300摄氏上下，退火时温度要按段：升高－降低－再升高开展退火。有温度曲线的热熔炉，按设置的温度曲线退火就能，沒有温度曲线的热熔炉，在手工制作操纵温度退火时要非常小心三、热熔玻璃检测影响因素：热融磨具用以热熔玻璃生产加工的磨具，一般选用耐热沒有热变形转变的原材料，如保温材料，保温隔热板等或和玻璃热膨胀系数相距并不大的原材料，如石英沙，生铁不锈钢板棉等。四、热熔玻璃检测影响因素：线膨胀系数即物块在加温和水冷却的全过程中常造成的缩水率。用以热熔玻璃的磨具，热膨胀系数和玻璃基本上相距并不大，不然，会导致玻璃的崩裂或无法出模。五、热熔玻璃检测影响因素：玻璃检测仪玻璃检测仪用以检验玻璃正反两面的仪器设备。因为浮法玻璃成形时高溫玻璃带飘浮在熔化的锡表面，玻璃下表层因而渗透到一定量的锡。此渗锡面具备很多独特特性，对玻璃进一步生产加工有***的危害。常州平坦度玻璃面型检测公司

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