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。采用溶胶凝胶法，在玻璃表面形成一层含氟化合物薄膜，增大玻璃对水的接触角，水珠迅速滑去。绍兴视觉玻璃面型检测电话

    本产品主要涉及汽车玻璃检测技术领域，具体涉及一种汽车玻璃亚像素轮廓提取方法、基于机器视觉的汽车玻璃检测方法及装置。背景技术：近年来，我国对汽车产品的需求量日益增大，在汽车生产过程中，汽车玻璃是重要的材料之一，随着生产技术的不断发展，汽车产品对汽车玻璃的质量要求也越来越高，汽车玻璃的形状质量和外观尺寸都是衡量汽车玻璃生产是否合格的重要指标。在现有的玻璃生产技术中，首先通过延压工序使玻璃成型，再根据尺寸进行裁剪，获取玻璃原片，这种玻璃原片的形状质量和外观尺寸是达不到用户装配所需质量要求的。因此，在后续生产过程中需要对玻璃原片进行磨边处理，从而得到满足用户需求的玻璃。在磨边处理过程中，由于磨边机器机械磨损，尺寸错误等问题，会出现玻璃尺寸不合格的情况，需要将这种有瑕疵的玻璃挑选出来，再进行后续处理。在现有技术中，目前工厂对玻璃尺寸的检测主要采取的是人工手动测量或采用三坐标测量仪测量，这些测量方法都是接触式测量方法。人工手动测量采取的是三点测量法，首先取一块模板玻璃，用三个定位块在玻璃的两条基准边上取三点定位，固定好位置后将待测量的玻璃放到模板玻璃上，将两块玻璃对准并固定好位置。绍兴视觉玻璃面型检测电话钢化玻璃是经过高温处理后，再快速冷却形成的刚强度玻璃。

    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。

    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；s224、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＜smin-1+j/n，匹配分数必定会小于smin，匹配分数必定会比阈值smin小，可以在第j个元素后结束当前匹配。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-步骤s23，直到映射到金字塔的底层，配准结束，输出配准结果。本实施例中，在步骤s03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。玻璃面型检测重要检测安全玻璃上3C认证标志，因为按照规定,安全玻璃上必须要3C认证标志。

但能抑制液晶层中的不良状况的发生，同时能容易地进行切取多块用玻璃母材50的分割。在本实施方式中同样，改性线20与上述图2的(a)所示同样，呈具有多个贯通孔或者改性层的穿孔状。改性线20具有比切取多块用玻璃母材50中的其他部位更容易被蚀刻的性质。当然，改性线20的形状不限于该形状，还可以呈除此以外的形状。在切取多块用玻璃母材50中沿形状切断预定线形成有改性线20后，切取多块用玻璃母材50如图8的(a)以及图8的(b)所示，在两个主面粘贴具有耐蚀刻性的耐蚀刻膜16。在此，作为耐蚀刻膜16，采用了厚度为50～75μm的聚乙烯。但耐蚀刻膜16的构成不限于此。例如，若是像聚丙烯、聚氯乙烯、烯烃系树脂等那样具有对用于蚀刻玻璃的蚀刻液的耐性的材料，则还能酌情选择采用。若耐蚀刻膜16的粘贴完成，则接下来如图8的(c)所示，沿与要取出的液晶面板10的形状对应的形状切断预定线来进行激光束对耐蚀刻膜16的扫描。通过该激光束的扫描，沿形状切断预定线去除耐蚀刻膜16。而且，沿形状切断预定线形成耐蚀刻膜16的开口部，其结果是，与图2的(c)所示的构成同样，切取多块用玻璃母材50的改性线20的形成位置将露出至外部。若上述激光加工结束，则如图9所示我们的产品具有高度的安全性和稳定性，能够保护用户的数据和设备安全。苏州玻璃面型检测咨询

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。绍兴视觉玻璃面型检测电话

    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。本实施例中，步骤s02中的图像配准方法的子步骤如下：s21、通过卷积计算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，图像金字塔的层数l由图像的分辨率决定，金字塔如图6所示；采用的卷积方式为卷积核为2×2的均值滤波器；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；具体地，步骤s22中相似度量计算的子步骤如下：s221、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)；s222、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；s223、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。绍兴视觉玻璃面型检测电话