企业商机
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

    本方法属于玻璃检测技术领域,具体涉及一种大尺寸玻璃检测装置。背景技术:玻璃是非晶无机非金属材料,一般是用多种无机矿物(如石英砂、硼砂、硼酸、重晶石、碳酸钡、石灰石、长石、纯碱等)为主要原料,另外加入少量辅助原料制成的。它的主要成分为二氧化硅和其他氧化物。按工艺可分为热熔玻璃、浮雕玻璃、锻打玻璃、晶彩玻璃、琉璃玻璃、夹丝玻璃等。为保证产品的生产质量,需要将玻璃放置在检验台上进行检验,遇到尺寸和质量较大的玻璃时,一般的检验台不利于对尺寸较大的玻璃的位置进行调节,因此不利于对玻璃的不同部位进行检测。因此针对这一现状,迫切需要设计和生产一种大尺寸玻璃检测装置,以满足实际使用的需要。技术实现要素:本方法的目的在于提供一种大尺寸玻璃检测装置,以解决上述背景技术中提出的问题。为实现上述目的,本方法提供如下技术方案:一种大尺寸玻璃检测装置,包括液压缸、顶板、旋转支座和锁件,所述顶板的底壁固定有两组侧板,两组所述侧板之间固定有搁板,所述搁板的顶壁的**固定有液压缸,所述液压缸的活塞杆的顶端固定有活动板,所述顶板的内部挖设有与活动板适配的通槽,所述活动板的底壁的四角处均固定有调节腿。汽车玻璃的弧度检测设备。苏州工业玻璃面型检测公司

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    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。广州高铁玻璃面型检测采购飞行器类玻璃质量检测,精度1μm。

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    本公司方法涉及光学模具技术领域,具体涉及扩展式多次项自由曲面检测方法。背景技术:随着近代工业的发展,科技的进步,光学模具的结构越来越复杂,传统非球面已经满足不了市面上的需求;所以有了自由曲面,也就是非对称复杂光学设计表面。针对自由曲面的测量,可以分为接触式测量与非接触式测量两大类。目前,基于坐标测量机的接触式测量在自由曲面零件的测量中得到了较为多数的应用,但它价格昂贵,难于检测易碎、易变形或不能直接接触的物体,而曲面的非接触式测量以其速度高、无磨损、不需要进行测头半径补偿,且特别适合于易碎、易变形材料的测量等优点而受到越来越多的关注。自由曲面的非接触测量主要使用光电技术,典型的方法是用结构光机制通过对被测量体的视觉扫描,运用图像处理技术,获取被测物体的表面3d点云数据,经曲面拟合,就可以得到测量对象物体表面的3d描述。从而可以进行这种物体的结构、性能分析;外形结构重建;cad设计模型匹配、更新与修改;加工质量评估和工艺设计、加工过程控制等。非接触测量已成为自由曲面测量的一个重要发展方向。现有技术还没有办法对这种扩展式自由曲面超高精密配件进行检测,无法判定其加工精度。

    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: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。

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    设亮度函数在这个四邻域内的亮度函数是线性变化的,双线性插值法分别计算这四个相邻点到插值点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,通过双线性插值法得到的插值点的灰度值g(x,y)通常为浮点数,对其进行四舍五入取整,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。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。本实施例中,在步骤5)中,在图像匹配完成后,就可以计算两个玻璃轮廓之间的误差,玻璃轮廓是玻璃边缘上所有点的点集。假设待检测玻璃上有一点p,它到模板玻璃轮廓上的**短距离就是该点的误差,如图7所示,d2为所求误差,若d2<0,则表示待检玻璃比模板玻璃要小;若d2>0,则表示待检玻璃比模板玻璃要大;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。我公司基于相位偏折光学的在线高精度光学汽车玻璃面缺陷检测。常州大面幅玻璃面型检测品牌

我公司在线高精度玻璃平面度、轮廓、裂纹等缺陷检测。苏州工业玻璃面型检测公司

    是3C领域对检测要求极高的门类,包括玻璃外形打孔、钢化、抛光、丝印、镀膜、清洁等诸多复杂环节。而每一个生产环节都涉及玻璃质量检测,工序多达10余道。目前几乎所有的流程都是人工检测。以全球**大的手机玻璃面板生产商伯恩光学为例,其14万余员工中,有超过40%的人在进行盖板玻璃人工检测。另有数据统计显示,目前中国手机盖板玻璃检测领域专职检测人员达到10余万人,每年工资支出超100亿人民币。即便是在大量人力成本的投入下,玻璃质检合格率依旧很难保障。据了解,由于玻璃检测过程中的强光照射,工人3个月视力即下降至,导致从业人员平均月流失率达到20%。进一步加剧了质检员水平的波动,导致良率难以提升。受限于技术突破,困扰手机盖板检测的行业痛点,成为了中国手机制造业升级发展掣肘。而随着机械、光学、人工智能算法的进步,如何攻克AOI(自动光学检查)检测技术的效率与准确率,实现品质的在线控制,有效降低成本,一直是从业者的未解难题。在此背景下,部分厂商开始尝试采购海外设备,却要为之负担高额的技术引进和服务成本。为了实现内核技术自主可控,研发出世界前端的新型工业化检测设备,国内各科研院所、高校和企业进行了大量探索。苏州工业玻璃面型检测公司

    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。

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无锡翘曲度玻璃面型检测公司 2025-10-15

测量数据精度较差。而我公司的测量技术利用表面反光进行测量,适合玻璃表面的测量任务。2.大角度弧面3D曲面玻璃在两面或四面采用热弯成型,R角为20度至40度不等,大角度的弧面要求我公司的传感器拥有较大的可测倾角。我公司的传感器因其光学系统设计所限,大的可测倾角和大的量程范围不可兼得,一般适用于3D曲面玻璃的传感器型号量程为1400~4000微米,与之匹配的角度则为±25~±21度。因此为了测量大角度的弧面,需要利用我公司的传感器搭建测量模块。3.在线测量为了控制良品率,3D曲面玻璃需要在线测量。测量单块3D曲面玻璃的长、宽、高、R角和轮廓度等多个项目的在线测量时间为3-10秒,对测量系统效率提出...

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