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    图4为本方法的检测方法在具体实施例的方法流程图。图5为本方法中通过canny算子提取边缘的方法流程图。图6为本方法中双线性插值法示意图。图7为本方法中轮廓误差示意图。具体实施方式以下结合说明书附图和具体实施例对本方法作进一步描述。如图1所示，本实施例公开了一种用于汽车玻璃检测的图像配准方法，包括步骤：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；图像金字塔的层数l由图像的分辨率决定，金字塔如图3所示；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。本方法的用于汽车玻璃检测的图像配准方法，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和配准精度，从而提高玻璃检测效率及精度。如图2所示，本实施例中，步骤s02具体包括：s21、将一个图像模板定义为点集pi＝(ri。透射式屈光度检测，应用于眼镜、光学镜片、光学玻璃行业。扬州翘曲度玻璃面型检测费用

    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。上海翘曲度玻璃面型检测费用在线高精度光学测量玻璃面型。

    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。

    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：)对梯度幅值进行非极大值抑制，目的是为了提高边缘定位的精度。由于图像中灰度变化的区域都较为集中，将一定范围内梯度方向上灰度变化**大的点保留，将灰度变化不是**大的点剔除，可以剔除很大一部分点，提高边缘定位的精度。点(x,y)处的梯度幅值为p(x，y)，若p(x，y)在3×3邻域内大于相邻两个像素点的梯度幅值，则将该点保留，这个点是所求的边缘点：否则该点不是所求边缘点，将该点剔除。)对梯度幅值进行非极大值抑制只是对图像边缘进行了粗提取，提取到了图像中所有潜在的边缘点，需要这些潜在边缘点进行精确定位，从而确定真正的边缘点。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)本实施例中，步骤3)利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，具体地，步骤3)中双线性插值法的**思想是分别对x和y方向进行插值计算。如图6所示，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)。我公司在线高精度玻璃面型检测，代替30个人工，节约企业成本。

    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。我公司基于相位偏折光学的在线高精度玻璃面型检测，代替30个人工，节约企业成本。广州高铁玻璃面型检测咨询

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    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。扬州翘曲度玻璃面型检测费用

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