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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。汽车挡风玻璃在线高精度质量检测，精度10μm。东莞翘曲度玻璃面型检测咨询

    使图像边缘信息更清晰以便于提取。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基于机器视觉的汽车玻璃检测系统，包括***程序模块。南京曲度玻璃面型检测推荐厂家我公司在线高精度玻璃平面度、轮廓、裂纹等缺陷检测。

    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。

    所述步骤s5中滤波处理为通过ua3p处理软件对扫描测量取点进行粗差滤波处理。推荐的，所述步骤s5中测量结果包括模具超精密配件扩展式多项次自由曲面的加工与设计理论值差异的三维轮廓面精度。需更进一步的解释，本公司方法通过构建参数公式并采用c++编程导入ua3p建立设计扩展式多次项自由曲面模型，确保加工的自由曲面工件得以检测及测量结果精度高误差小（精度精确到），弥补了市面上以往没有办法检测解析扩展式多项次自由曲面，只有通过实际组装来判定加工的东西是否符合标准的空白。以上结合附图对本公司方法进行了示例性描述。显然，本公司方法具体实现并不受上述方式的限制。只要是采用了本公司方法的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进；或未经改进，将本公司方法的上述构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本公司方法的保护范围之内。汽车玻璃的平整度检测设备。

    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。汽车玻璃的弧度检测设备。扬州平坦度玻璃面型检测哪家好

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    )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，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)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：作为上述技术方案的进一步改进，在步骤)中，潜在边缘点的判断方法为：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)作为上述技术方案的进一步改进，在步骤3)中，采用双线性插值的方法对步骤2)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，分别计算这四个相邻像素点到插值点p(x，y)的水平距离和垂直距离，并用距离作为它们灰度值的权重进行插值计算，便可得到插值点p(x,y)的灰度值；设像素点的灰度值用函数g表示，首先在x方向上进行插值计算，计算公式如下：然后对y方向进行线性插值计算，可得到插值点p(x,y)像素的灰度值，化简得：再将所有的插值点进行连接，便可得到亚像素阈值分割后的边缘轮廓。东莞翘曲度玻璃面型检测咨询

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