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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。玻璃面型检测设备，可达2500万点，实现奔驰、宝马、奥迪汽车玻璃标准化作业及生产。常州在线玻璃面型检测报价

    通过扫描坐标与轴向位置数据重建出自由曲面样品11的三维轮廓；其中，自由曲面样品11置于二维精密位移台12上，由扫描60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca19驱动二维精密位移台12按照图4所示扫描路径进行运动；光束位移模块由x光学平板6、y光学平板8及x电机5、y电机7组成；x光学平板6固定于x电机5转轴上，y光学平板8固定于y电机7转轴上，x电机5和y电机7的放置均垂直于准直镜2的光轴，保证x电机5和y电机7正交，且准直镜2的准直光束通过x光学平板6和y光学平板8产生离轴位移；通过所述x电机和y电机带动x光学平板和y光学平板旋转，对准直光束的离轴量进行调节；共焦模块由收集透镜14、放置在收集透镜14焦点处的眼儿15以及光电探测器16组成。并且，光电探测器16的安装位置须保证其能够收集透过眼儿15的全部光强；通过光束位移模块产生的光束离轴效果如图2和图6所示，其中x光学平板6和y光学平板8的转动角度越大，根据平板的折射作用，光束的离轴量r越大，那么，离轴准直光束经过物镜10汇聚后仍然聚焦于物镜10焦点，但由于离轴准直光束的平面光斑22不充满物镜的入瞳21，汇聚光束的角度变为β，与自由曲面样品11在测量点m的法线方向一致，即可实现对自由曲面样品11的法向跟踪。上海视觉玻璃面型检测原有汽车玻璃生产工厂用检具检测只能达到几十个点位，我公司设备检测可达2500万点。

    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。

    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。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。

    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。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。南京工业玻璃面型检测价格

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