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    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：)对梯度幅值进行非极大值抑制，目的是为了提高边缘定位的精度。由于图像中灰度变化的区域都较为集中，将一定范围内梯度方向上灰度变化**大的点保留，将灰度变化不是**大的点剔除，可以剔除很大一部分点，提高边缘定位的精度。点(x,y)处的梯度幅值为p(x，y)，若p(x，y)在3×3邻域内大于相邻两个像素点的梯度幅值，则将该点保留，这个点是所求的边缘点：否则该点不是所求边缘点，将该点剔除。)对梯度幅值进行非极大值抑制只是对图像边缘进行了粗提取，提取到了图像中所有潜在的边缘点，需要这些潜在边缘点进行精确定位，从而确定真正的边缘点。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，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)本实施例中，步骤3)利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，具体地，步骤3)中双线性插值法的**思想是分别对x和y方向进行插值计算。如图6所示，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)。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。南通视觉玻璃面型检测报价

    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。南通视觉玻璃面型检测报价玻璃面型检测设备，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。

    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。

    由自由曲面样品反射的光束依次经过物镜、y光学平板和x光学平板后，一部分经由b分光镜反射，由四象限探测器进行光斑位置探测，一部分经由a分光镜反射，由激光共焦探测模块进行样品的轴向焦点位置探测；其中，x光学平板和y光学平板的旋转使入射光束产生离轴量r，法向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca根据四象限探测器的探测信号对x电机和y电机进行伺服控制，使得返回光的光束中心位置始终处于四象限探测器的中心，即使得物镜斜照明聚焦光束的倾斜方向与自由曲面样品在该点的法线方向一致，从而使照射至自由曲面样品的探测光束按照原光路返回至激光共焦探测模块；步骤三：轴向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca控制物镜驱动器进行往复扫描，在物镜驱动器的驱动下，物镜的焦点在自由曲面样品表面前后进行轴向扫描，轴向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca同时记录物镜驱动器的轴向位置和光电探测器的信号强度，得到共焦轴向强度曲线并提取信号峰值，得到峰值对应的轴向焦点位置。即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；其中的，共焦模块由收集透镜、放置在收集透镜焦点处的眼儿以及光电探测器组成。并且。特种设备外观质量、玻璃面型检测，精度1μm。

    使图像边缘信息更清晰以便于提取。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基于机器视觉的汽车玻璃检测系统，包括***程序模块。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。东莞曲度玻璃面型检测生产厂家

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    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。南通视觉玻璃面型检测报价

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