无锡高铁玻璃面型检测费用

    是目前提高自由曲面轮廓测量精度的主要瓶颈。技术实现要素：本公司方法的目的是为了克服现有技术的不足，提出一种基于法向跟踪的自由曲面共焦测量方法及装置。本公司方法的目的是通过下述技术方案实现的。基于法向跟踪的自由曲面共焦测量方法，利用直径小于物镜入瞳的离轴且平行于光轴的准直光束入射至物镜产生的斜照明聚焦光束来测量自由曲面样品，通过改变离轴准直光束的离轴量来控制物镜斜照明聚焦光束的倾斜角度，使物镜斜照明聚焦光束与自由曲面的法线方向一致，从而使聚焦至自由曲面的照明光束原光路返回以实现共光路，并利用激光共焦测量方法对轴向焦点位置进行测量，以获得自由曲面样品的形貌参数。具体包括以下步骤：步骤一：扫描60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca控制二维精密位移台进行横向位置扫描，对放置于二维精密位移台上的自由曲面样品的测量点m进行轴向位置测量，激光二极管光源经过准直镜准直，准直光束经过x光学平板和y光学平板折射后产生离轴量为r的离轴准直光束，离轴准直光束入射至物镜的入瞳；并且，离轴准直光束的平面光斑直径必须小于物镜的入瞳直径；步骤二：离轴准直光束经由物镜聚焦后照射至自由曲面样品。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。无锡高铁玻璃面型检测费用

    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。东莞玻璃面型检测采购汽车玻璃的弧度检测设备。

    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。

    当汇聚光束的角度与自由曲面样品11在测量点m的法线方向不一致时，返回光束经过分光镜4反射在四象限探测器13的光斑不会处于四象限探测器13的中心，因此，法向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca17根据四象限探测器13的探测信号对x电机5和y电机7进行伺服控制，使得返回光的光束中心位置始终处于四象限探测器13的中心，即说明实现了对自由曲面样品11的法向跟踪；由于已经实现了对自由曲面样品11的法向跟踪，因此探测光束沿原光路返回进入共焦探测模块，轴向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca18控制物镜驱动器9进行轴向扫描获得共焦轴向强度曲线20，共焦轴向强度曲线20的峰值点对应着物镜10的焦点，即对应自由曲面样品11的轴向坐标，实现了在法向跟踪的前提下利用激光共焦测量方法完成对测量点m的轴向位置的测量；在完成对测量点m的轴向位置测量后，扫描60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca19驱动二维精密位移台12按照图4所示扫描路径进行扫描探测，直至完成全部扫描点，进而重建出自由曲面样品11的三维轮廓。以上所述的具体描述，对公司方法的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述为本公司方法的具体实施例而已，并不用于限定本公司方法的保护范围。汽车玻璃的形状、曲度、弧度、外沿、平整度的检测设备。

    包括激光二极管光源1、准直镜2、a分光镜3、b分光镜4、x电机5、x光学平板6、y电机7、y光学平板8、物镜驱动器9、物镜10、自由曲面样品11、二维精密位移台12、四象限探测器13、收集透镜14、眼儿15、光电探测器16、法向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca17、轴向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca18和扫描60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca19；按照图3所示的控制框图，法向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca17采集四象限探测器13的信号，并根据四象限探测器13上的光斑位置对x电机5和y电机7进行反馈控制，确保返回光束始终处于四象限探测器13的中心；轴向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca18控制物镜驱动器9进行往复扫描，在物镜驱动器9驱动下，物镜10的焦点在自由曲面样品11表面前后进行轴向扫描，轴向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca18同时记录物镜驱动器9的轴向位置和光电探测器16的信号强度，得到共焦轴向强度曲线20并提取信号峰值，得到峰值对应的轴向焦点位置，该位置即为测量点m的轴向位置；扫描60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca19控制二维精密位移台12进行二维扫描运动，并读取轴向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca18经过共焦处理得到的测量点m轴向位置坐标。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。南通特殊玻璃面型检测

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    )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，将得到的边缘点进行连接，得到目标图像的像素级边缘。作为上述技术方案的进一步改进，在步骤)中，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：作为上述技术方案的进一步改进，在步骤)中，潜在边缘点的判断方法为：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)作为上述技术方案的进一步改进，在步骤3)中，采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，具体为：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)，设亮度函数在这个四邻域内的亮度函数是线性变化的，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。无锡高铁玻璃面型检测费用

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