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。前挡风玻璃国家强制规定必须是夹层玻璃。东莞不规则玻璃面型检测供应商家
从切取多块用玻璃母材4取出多个玻璃面板2。此外,关于蚀刻步骤中所使用的构成等,在后述的液晶面板的制造时合起来进行说明,因此在此省略其说明。接着,说明本发明所涉及的液晶面板的制造方法的一实施方式。图17的(a)示出了本发明的一实施方式所涉及的液晶面板10的概略构成。如同图所示,液晶面板10将阵列基板12以及彩色滤光片基板14包夹液晶层地进行贴合而构成。阵列基板12以及彩色滤光片基板14的构成能采用与公知的构成同样的构成,因此在此省略说明。阵列基板12具有被设置为从与彩色滤光片基板14贴合的区域延伸出来的电极端子部122。在该电极端子部122连接有多个电气电路,液晶面板10和这些电气电路收纳于框体,从而构成例如图17的(b)所示那样的智能手机100。接着,针对制造液晶面板10的方法的一例进行说明。如图18的(a)以及图18的(b)所示,一般而言,液晶面板10制作成含有多个液晶面板10的切取多块用玻璃母材50的形态,并对切取多块用玻璃母材50进行分割,从而得到单个液晶面板10。虽然在本实施方式中,为了方便,说明对将6个液晶面板10配置为3行2列的矩阵状的切取多块用玻璃母材50的处理,但切取多块用玻璃母材50中所含的液晶面板10的数量能适当增减。南京平面度玻璃面型检测推荐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。
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
在准直镜和光束位移模块之间依次放置a分光镜和b分光镜,在b分光镜的反射光束光轴上放置四象限探测器,在a分光镜的反射光束光轴上依次配置有收集透镜、收集透镜焦点处的眼儿以及光电探测器,光电探测器的安装位置须保证其能够收集透过眼儿的全部光强,以构成共焦探测模块;法向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca采集四象限探测器的信号,并根据四象限探测器上的光斑位置对x电机和y电机进行反馈控制,确保光束始终处于四象限探测器的中心;轴向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca飞行器类玻璃质量检测,精度1um。
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。玻璃面型检测检测玻璃外观性光洁度、表面平整度等。南京高铁玻璃面型检测供应商家
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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。东莞不规则玻璃面型检测供应商家