可以得到變換后的模板在點q處的相似度量；s24、預先自定義一個匹配分值的閾值smin，在配準時會對圖像所有的像素點進行計算；當使用相似度量算子進行計算時，sj表示累計到匹配模板的第j個元素時所有向量點積的總和，若sj在步驟s01中，采用的卷積方式為卷積核為2×2的均值濾波器。本方法還公開了一種基于機器視覺的汽車玻璃檢測方法，包括以下步驟：1)獲取標準汽車玻璃圖像和待檢測的汽車玻璃圖像；2)對各汽車玻璃圖像進行邊緣提取，得到各汽車玻璃圖像的像素級邊緣輪廓；3)對像素級邊緣輪廓進行亞像素定位，得到各汽車玻璃圖像的亞像素邊緣輪廓；4)按如上所述的用于汽車玻璃檢測的圖像配準方法，對得到的標準汽車玻璃輪廓和待檢測汽車玻璃輪廓進行配準；5)計算待檢測玻璃的誤差尺寸。作為上述技術方案的進一步改進，在步驟2)中，通過canny算子對預處理后的圖像進行邊緣提取，具體步驟為：)用一維高斯函數對圖像進行平滑濾波，高斯函數g(x，y)表示如下：用高斯函數g(x，y)對原始圖像f(x，y)進行卷積計算，得到平滑圖像i(x，y)：i(x，y)＝g(x,y)*f(x,y))用一階偏導的有限差分對平滑圖像i(x,y)進行梯度計算；)對梯度幅值進行非極大值抑制，以提高邊緣定位的精度。我公司在線高精度光學汽車玻璃面缺陷檢測。深圳翹曲度玻璃面型檢測品牌

    所述步驟s5中濾波處理為通過ua3p處理軟件對掃描測量取點進行粗差濾波處理。推薦的，所述步驟s5中測量結果包括模具超精密配件擴展式多項次自由曲面的加工與設計理論值差異的三維輪廓面精度。需更進一步的解釋，本公司方法通過構建參數公式并采用c++編程導入ua3p建立設計擴展式多次項自由曲面模型，確保加工的自由曲面工件得以檢測及測量結果精度高誤差?。ň染_到），彌補了市面上以往沒有辦法檢測解析擴展式多項次自由曲面，只有通過實際組裝來判定加工的東西是否符合標準的空白。以上結合附圖對本公司方法進行了示例性描述。顯然，本公司方法具體實現并不受上述方式的限制。只要是采用了本公司方法的方法構思和技術方案進行的各種非實質性的改進；或未經改進，將本公司方法的上述構思和技術方案直接應用于其它場合的，均在本公司方法的保護范圍之內。寧波在線玻璃面型檢測聯系方式汽車擋風玻璃在線高精度質量檢測，精度10μm。

    圖4為本方法的檢測方法在具體實施例的方法流程圖。圖5為本方法中通過canny算子提取邊緣的方法流程圖。圖6為本方法中雙線性插值法示意圖。圖7為本方法中輪廓誤差示意圖。具體實施方式以下結合說明書附圖和具體實施例對本方法作進一步描述。如圖1所示，本實施例公開了一種用于汽車玻璃檢測的圖像配準方法，包括步驟：s01、通過卷積計算將待配準的汽車玻璃圖像和標準汽車玻璃圖像進行降采樣來構建圖像金字塔；圖像金字塔的層數l由圖像的分辨率決定，金字塔如圖3所示；s02、對頂層的圖像用相似性度量公式計算在所有可能的位姿的相似度量，并運用加速中止策略對遍歷計算進行加速；s03、將配準結果映射到圖像金字塔的下一層，并將配準結果周圍的區(qū)域確定為新的搜索區(qū)域；s04、重復步驟s02到s03，直到映射到金字塔的底層，配準結束，輸出配準結果。本方法的用于汽車玻璃檢測的圖像配準方法，利用形狀模板相似度量和圖像金字塔相結合，將標準汽車玻璃輪廓和待檢測汽車玻璃輪廓進行配準，計算待檢測玻璃與模板玻璃的誤差，此種配準方法可以有效提高配準速度和配準精度，從而提高玻璃檢測效率及精度。如圖2所示，本實施例中，步驟s02具體包括：s21、將一個圖像模板定義為點集pi＝(ri。

    一階偏導表達式如下：梯度幅值的計算公式為：梯度方向的計算公式為：)對梯度幅值進行非極大值抑制，目的是為了提高邊緣定位的精度。由于圖像中灰度變化的區(qū)域都較為集中，將一定范圍內梯度方向上灰度變化**大的點保留，將灰度變化不是**大的點剔除，可以剔除很大一部分點，提高邊緣定位的精度。點(x,y)處的梯度幅值為p(x，y)，若p(x，y)在3×3鄰域內大于相鄰兩個像素點的梯度幅值，則將該點保留，這個點是所求的邊緣點：否則該點不是所求邊緣點，將該點剔除。)對梯度幅值進行非極大值抑制只是對圖像邊緣進行了粗提取，提取到了圖像中所有潛在的邊緣點，需要這些潛在邊緣點進行精確定位，從而確定真正的邊緣點。分別用高閾值th和低閾值tl對步驟)中提取到的所有潛在邊緣點進行判斷，點(x,y)處的梯度幅值為p(x,y)，若p(x,y)>th，則該點一定是邊緣點，且是強邊緣點；若p(x,y)本實施例中，步驟3)利用雙線性插值的方法對步驟2)得到的像素級邊緣輪廓進行亞像素定位，具體地，步驟3)中雙線性插值法的**思想是分別對x和y方向進行插值計算。如圖6所示，選取點p(x,y)為插值點，以插值點位中心，選取四個相鄰像素點p11(x1，y1)、p12(x1,y2)、p21(x2,y1)和p22(x2,y2)。軟件技術：人工智能之圖像深度學習，將檢測玻璃面型向數字化、標準化發(fā)展。

    本方法提供一種配準速度快的用于汽車玻璃檢測的圖像配準方法及裝置，并相應提供一種檢測精度高、檢測效率高的基于機器視覺的汽車玻璃檢測方法及裝置。為解決上述技術問題，本方法提出的技術方案為：一種用于汽車玻璃檢測的圖像配準方法，包括以下步驟：s01、通過卷積計算將待配準的汽車玻璃圖像和標準汽車玻璃圖像進行降采樣來構建圖像金字塔；s02、對頂層的圖像用相似性度量公式計算在所有可能的位姿的相似度量，并運用加速中止策略對遍歷計算進行加速；s03、將配準結果映射到圖像金字塔的下一層，并將配準結果周圍的區(qū)域確定為新的搜索區(qū)域；s04、重復步驟s02到s03，直到映射到金字塔的底層，配準結束，輸出配準結果。作為上述技術方案的進一步改進，所述步驟s02具體包括：s21、將一個圖像模板定義為點集pi＝(ri,ci)t，(i＝1，…，n)，并由canny算子濾波可得到其每個像素點相對應的方向向量di＝(ti，ui)t(i＝1，…，n)；s22、對模板做仿射變換，并將經過仿射變換后所有平移部分從模板中分離；s23、在對待搜索圖像中的某個像素點q＝(r，c)t進行搜索時，通過計算仿射變換后的模板中所有像素點的方向向量與待搜索圖像中對應點***向向量的點積總和，再對其進行歸一化處理。汽車玻璃面形檢測檢測速度4s，非接觸柔性在線高速檢測。無錫高鐵玻璃面型檢測品牌

業(yè)界首臺基于相位偏折光學的高精度面形檢測設備，用于國家天文的MPO鏡片，PV精度100nm。深圳翹曲度玻璃面型檢測品牌

    本方法實現上述實施例方法中的全部或部分流程，也可以通過計算機程序來指令相關的硬件來完成，計算機程序可存儲于一個計算機可讀存儲介質中，該計算機程序在被處理器執(zhí)行時，可實現上述各個方法實施例的步驟。其中，計算機程序包括計算機程序代碼，計算機程序代碼可以為源代碼形式、對象代碼形式、可執(zhí)行文件或某些中間形式等。計算機可讀介質可以包括：能夠攜帶計算機程序代碼的任何實體或裝置、記錄介質、u盤、移動硬盤、磁碟、光盤、計算機存儲器、只讀存儲器(rom，read-onlymemory)、隨機存取存儲器(ram，randomaccessmemory)、電載波信號、電信信號以及軟件分發(fā)介質等。存儲器可用于存儲計算機程序和/或模塊，處理器通過運行或執(zhí)行存儲在存儲器內的計算機程序和/或模塊，以及調用存儲在存儲器內的數據，實現各種功能。存儲器可以包括高速隨機存取存儲器，還可以包括非易失性存儲器，例如硬盤、內存、插接式硬盤，智能存儲卡(smartmediacard,smc)，安全數字(securedigital，sd)卡，閃存卡(flashcard)、至少一個磁盤存儲器件、閃存器件、或其它易失性固態(tài)存儲器件等。深圳翹曲度玻璃面型檢測品牌

    領先光學技術（江蘇）有限公司成立于2019年，公司總部地址位于武進區(qū)天安數碼城內獨棟12-2#寫字樓。我們的種子企業(yè)“l(fā)ing先光學技術（常熟）有限公司”成立于2014年，是國家高新技術企業(yè)、科技型中小型企業(yè)、江蘇省民營科技企業(yè)、雛鷹企業(yè)。知識產權80余項（發(fā)明專利8項）。內核團隊：教授2名、博士2名、行業(yè)渠道關鍵人4人。長期穩(wěn)定與復旦大學、大連理工大學合作。底層技術包括：光學（相位偏折、白光干涉、白光共焦、深度學習）；MicroLED（發(fā)光器件、透明顯示、微型投影）。是做一件“利用光學進行工業(yè)質量檢測設備的生產和制造”。自主開發(fā)光學系統(tǒng)和底層內核算法，擁有十年以上行業(yè)經驗，主要應用于：汽車玻璃檢測行業(yè)、片材檢測行業(yè)、半導體材料檢測行業(yè)，我們的戰(zhàn)略新產品：微米級光刻機已經完成版流片，也正在一步步趨于穩(wěn)定和成熟。公司在科技的浪潮中，已經具有將內核技術轉化為產品的經驗與能力。公司是高科技、高成長性企業(yè)，公司不斷的夯實自身技術基礎，愿成為中國工業(yè)發(fā)展中奠基石的一份子，打破國外的智能裝備的，樹名族自有高技術品牌。