杭州大面幅玻璃面型检测供应商家

    用于获取标准汽车玻璃图像和待检测的汽车玻璃图像；第二程序模块，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；第三程序模块，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；第四程序模块，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；第五程序模块，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，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的用于汽车玻璃检测的图像配准方法的步骤。同时，本方法实施例还公开了一种计算机设备，包括处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的用于汽车玻璃检测的图像配准方法的步骤。本方法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，计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的基于机器视觉的汽车玻璃检测方法的步骤。同时，本方法实施例还公开了一种计算机设备，包括处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的基于机器视觉的汽车玻璃检测方法的步骤。高铁玻璃在线检测，节拍可达4S。杭州大面幅玻璃面型检测供应商家

    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。上海平面度玻璃面型检测采购汽车后视镜在线高精度质量检测，精度10μm。

    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。

    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。公司技术：人工智能应用于图像深度学习，检测玻璃面型的在线设备。

    所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的用于汽车玻璃检测的图像配准方法的步骤。与现有技术相比，本方法的优点在于：(1)本方法的用于汽车玻璃检测的图像配准方法及汽车玻璃检测方法，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以及配准精度，从而提高玻璃检测速度和检测精度，避免不同检测人员对检测精度的影响，有利于工厂的自动化生产。(2)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。(3)本方法利用canny算子对图像进行边缘粗提取，再利用双线性插值方法进行亚像素定位，得到汽车玻璃的亚像素轮廓信息，用于后续的图像配准尺寸检测工作，提高检测精度。附图说明图1为本方法的配准方法在具体实施例的方法流程图。图2为本方法中相似度量计算的流程图。图3为本方法中图像金字塔示意图。软件技术，加上硬件能力，达到玻璃面型检测新高度，可达2500万点。深圳视觉玻璃面型检测费用

透射式屈光度检测，应用于眼镜、光学镜片、光学玻璃行业。杭州大面幅玻璃面型检测供应商家

    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。杭州大面幅玻璃面型检测供应商家

    领先光学技术（江苏）有限公司成立于2019年，公司总部地址位于武进区天安数码城内独栋12-2#写字楼。我们的种子企业“ling先光学技术（常熟）有限公司”成立于2014年，是国家高新技术企业、科技型中小型企业、江苏省民营科技企业、雏鹰企业。知识产权80余项（发明专利8项）。内核团队：教授2名、博士2名、行业渠道关键人4人。长期稳定与复旦大学、大连理工大学合作。底层技术包括：光学（相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度学习）；MicroLED（发光器件、透明显示、微型投影）。是做一件“利用光学进行工业质量检测设备的生产和制造”。自主开发光学系统和底层内核算法，拥有十年以上行业经验，主要应用于：汽车玻璃检测行业、片材检测行业、半导体材料检测行业，我们的战略新产品：微米级光刻机已经完成版流片，也正在一步步趋于稳定和成熟。公司在科技的浪潮中，已经具有将内核技术转化为产品的经验与能力。公司是高科技、高成长性企业，公司不断的夯实自身技术基础，愿成为中国工业发展中奠基石的一份子，打破国外的智能装备的，树名族自有高技术品牌。