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。我们的汽车检测设备能够帮助用户提高车辆的性能和驾驶体验。无锡翘曲度玻璃面型检测

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?？椴墓馐胫嵝Ч缤?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。绍兴平坦度玻璃面型检测价格汽车边窗及后挡一般都是钢化玻璃。

   用于对汽车玻璃的尺寸进行检测，包括步骤：1)获取标准汽车玻璃图像和待检测的汽车玻璃图像；2)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；3)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；4)按如上所述的配准方法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；5)计算待检测玻璃的误差尺寸，通过误差尺寸确定待检测的汽车玻璃是否合格。本方法的基于机器视觉的汽车玻璃检测方法，首先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。本实施例中，在步骤2)中，通过canny算子对预处理后的图像进行边缘提取，对应步骤为：)用一维高斯函数对图像进行平滑滤波，高斯函数g(x，y)表示如下：用高斯函数g(x，y)对原始图像f(x，y)进行卷积计算，得到平滑图像i(x,y)：i(x,y)＝g(x,y)*f(x,y))用2×2邻域内的一阶偏导的有限差分对平滑图像i(x,y)进行梯度计算。

    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。汽车玻璃按照功能属性分为：镀膜、HUD、隔音、憎水、调光、加热等。

    然后用测量尺或小型测量仪进行测量。三坐标测量仪是采用探针分别测量模板玻璃和待检测玻璃各个点的坐标位置，根据这些点的空间坐标值，根据拟合计算，可以得到模板玻璃和待检测玻璃的几何尺寸、形状和位置公差。上述测量方法都是接触式测量方法，人工手动检测根据检测人的不同会得到不同的检测结果，难以客观衡量检测结果的好坏，三坐标测量仪每次测量时需要获取满足一定数量的点进行拟合计算，因此测量耗时较长，不利于工厂的自动化生产。技术实现要素：本产品要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本产品提供一种检测精度高、处理速度快、持续时间长的基于机器视觉的汽车玻璃亚像素轮廓提取方法及提取装置，并相应提供一种检测精度高、检测效率高的汽车玻璃检测方法。为解决上述技术问题，本产品提出的技术方案为：一种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。镀膜玻璃采用磁控真空溅射技术。东莞不规则玻璃面型检测联系人

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    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?。蝗鬱2＞0，则表示待检玻璃比模板玻璃要大。无锡翘曲度玻璃面型检测