计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的汽车玻璃亚像素轮廓提取方法的步骤。同时，本产品实施例还公开了一种计算机设备，包括处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的汽车玻璃亚像素轮廓提取方法的步骤。本产品实施例还公开了一种计算机可读储存介质，其上储存有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的基于机器视觉的汽车玻璃检测方法的步骤。同时，本产品实施例还公开了一种计算机设备，包括处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的基于机器视觉的汽车玻璃检测方法的步骤。本产品实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一个计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom。在两片玻璃中间加入PDLC膜，对引出端施加电压；南通平坦度玻璃面型检测采购

    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??；若d2＞0，则表示待检玻璃比模板玻璃要大。无锡玻璃面型检测采购汽车玻璃面型检测速度4s，非接触柔性在线高速检测。

    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。

    得到目标图像的像素级边缘。本实施例中，步骤4)利用双线性插值的方法对步骤3)得到的像素级边缘轮廓进行亚像素定位，具体地，步骤4)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3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)，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。本产品利用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。如图4所示，本产品还公开了一种基于机器视觉的汽车玻璃检测方法。当夹层玻璃破碎后，玻璃碎片仍然粘在PVB上不剥落，不伤人，具有安全性。

读取共焦?？橹械墓獾缣讲馄鞯氖涑鲂藕?，通过轴向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca控制物镜驱动器轴向扫描以获得共焦轴向强度曲线，并通过信号处理提取共焦轴向强度曲线的峰值，进而获得测量点m的轴向位置。扫描60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca控制二维精密位移台进行二维扫描运动，并读取轴向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca处理得到的轴向位置，通过扫描坐标与轴向位置数据重建出自由曲面样品的三维轮廓。有益效果(1)利用共焦探测技术，通过光束离轴控制实现法向跟踪，使得测量光束始终垂直汇聚于被测自由曲面样品表面，并使得反射光束与测量光束共光路，利于在大角度范围内保持共焦探测技术的高灵敏定焦能力。。我们的汽车检测设备能够帮助用户提高工作效率，减少车辆维修时间和停机损失。绍兴翘曲度玻璃面型检测价格

我们的汽车检测设备能够帮助用户提高车辆的燃油经济性和环保性能。南通平坦度玻璃面型检测采购

    预处理包括sigma滤波、中值滤波和图像增强；边缘提取模块，用于对预处理后的图像进行边缘提取，得到汽车玻璃的像素级边缘轮廓；亚像素定位模块，用于对像素级边缘轮廓进行亚像素定位，得到汽车玻璃的亚像素边缘轮廓。与现有技术相比，本产品的优点在于：(1)本产品通过对原始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，使图像边缘信息更清晰以便于提取。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，有利于实现工厂的自动化生产。(2)本产品获取汽车玻璃的图像，再对获取到的汽车玻璃图像进行系列处理，计算得到玻璃的尺寸信息，根据设置的公差判断生产的玻璃是否合格，此种非接触式测量方法，耗时较短，测量精度高，可以提高工厂的生产效率，实现玻璃制造行业的快速高效发展。(3)本产品利用形状模板相似度量和图像金字塔相结合，将标准汽车玻璃轮廓和待检测汽车玻璃轮廓进行配准，计算待检测玻璃与模板玻璃的误差。南通平坦度玻璃面型检测采购