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。本产品还公开了一种基于机器视觉的汽车玻璃检测方法,包括步骤:s01、按如上所述的汽车玻璃亚像素轮廓提取方法,提取各汽车玻璃图像的亚像素边缘轮廓;s02、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;s03、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,步骤s02中的图像配准方法的具体步骤如下:s21、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;s22、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;s23)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;s24)重复步骤s22到步骤s23,直到映射到金字塔的底层,配准结束,输出配准结果。汽车玻璃的形状、曲度、弧度、外沿、平整度的检测设备。佛山特殊玻璃面型检测质量好价格忧的厂家

得到各汽车玻璃图像的亚像素边缘轮廓。作为上述技术方案的进一步改进,步骤2)中的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。作为上述技术方案的进一步改进,步骤2)中的中值滤波处理为: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。作为上述技术方案的进一步改进,步骤2)中的图像增强处理为: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。作为上述技术方案的进一步改进,在步骤3)中,通过canny算子对预处理后的图像进行边缘提取。镇江平面度玻璃面型检测供应商家玻璃面型检测可以检测汽车玻璃外部缺陷及瑕疵,内部杂质等缺陷和杂质仍可检出。

此种配准方法可以有效提高配准速度,从而提高检测速度。附图说明图1为本产品的提取方法在实施例的方法流程图。图2为本产品中通过canny算子提取边缘的方法流程图。图3为本产品中双线性插值法示意图。图4为本产品的检测方法在具体实施例的方法流程图。图5为本产品中配准的方法流程图。图6为本产品中图像金字塔示意图。图7为本产品中轮廓误差示意图。具体实施方式以下结合说明书附图和具体实施例对本产品作进一步描述。如图1所示,本实施例的汽车玻璃亚像素轮廓提取方法,包括以下步骤:步骤1)获取标准汽车玻璃图像和待检测的汽车玻璃图像;步骤2)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;步骤3)对预处理后的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;步骤4)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。本实施例中,步骤2)中的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。
然后用测量尺或小型测量仪进行测量。三坐标测量仪是采用探针分别测量模板玻璃和待检测玻璃各个点的坐标位置,根据这些点的空间坐标值,根据拟合计算,可以得到模板玻璃和待检测玻璃的几何尺寸、形状和位置公差。上述测量方法都是接触式测量方法,人工手动检测根据检测人的不同会得到不同的检测结果,难以客观衡量检测结果的好坏,三坐标测量仪每次测量时需要获取满足一定数量的点进行拟合计算,因此测量耗时较长,不利于工厂的自动化生产。技术实现要素:本产品要解决的技术问题就在于:针对现有技术存在的技术问题,本产品提供一种检测精度高、处理速度快、持续时间长的基于机器视觉的汽车玻璃亚像素轮廓提取方法及提取装置,并相应提供一种检测精度高、检测效率高的汽车玻璃检测方法。为解决上述技术问题,本产品提出的技术方案为:一种汽车玻璃亚像素轮廓提取方法,包括以下步骤:步骤1)获取标准汽车玻璃图像和待检测的汽车玻璃图像;步骤2)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;步骤3)对预处理后的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;步骤4)对像素级边缘轮廓进行亚像素定位。玻璃面型检测设备是用于汽车玻璃质量检测的设备,主要检测汽车玻璃外部划痕,内部暗伤。

纤维管等小尺寸范围的透明及非透明体的直径的在线测量。?功能:信号采集处理、数字显示、报警、生产过程控制调节及计算机RS485串口通讯。?特?点:连续对被测物进行非接触、无损伤外径测量,采样速度快,精度高,性能稳定,操作简单,可设定测值界限值,超出界限值时主机自动报警。?技术参数:1、?测量范围:~10mm;2、?精度:±;2019-04-09面议/套玻璃平整度检测适用范围Application:激光板型平整度在线检测系统适用于在线检测玻璃板、钢板、铝板等各种板材的板型、平整度,具有无损伤在线实时检测、高速、精细、操作简单易学、维护费用低等特点。本系统选用多组高精度激光探头连续对被测物进行测量,工控机采集数据,具有信号采集、数据处理、在线显示平整度图形曲线、数据存储、查询、报警、彩色打印等功能。?技术指标Technicalparam2018-12-30面议/激光测厚仪?适用范围Application:激光测厚仪适用于玻璃管、玻璃板等透明管材及板材的厚度的在线测量。也适用于各种玻璃瓶、玻璃杯、灯泡、灯管等壁厚的在线或静态测量。具有信号采集处理、数字显示、报警、生产过程控制调节及计算机RS485串口通讯等功能。玻璃面型检测检测的玻璃是由SiO2、金属氧化物、碱性氧化物含量等构成。无锡平坦度玻璃面型检测联系人
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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,属于不合格产品。本产品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,从而提高检测速度。本产品还公开了一种汽车玻璃亚像素轮廓提取装置,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;预处理模块,用于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;边缘提取模块,用于对预处理后的图像进行边缘提取,得到汽车玻璃的像素级边缘轮廓;亚像素定位模块,用于对像素级边缘轮廓进行亚像素定位,得到汽车玻璃的亚像素边缘轮廓。本产品进一步公开了一种基于机器视觉的汽车玻璃检测装置,包括:如上所述的汽车玻璃亚像素轮廓提取装置,用于得到汽车玻璃的亚像素边缘轮廓;配准模块,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;计算模块,用于计算待检测玻璃的误差尺寸。本产品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。佛山特殊玻璃面型检测质量好价格忧的厂家
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...