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    而不是全部的实施例。基于本方法中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本方法保护的范围。除非单独定义指出的方向外，本文涉及的上、下、左、右、前、后、内和外等方向均是以本方法所示的图中的上、下、左、右、前、后、内和外等方向为准，在此一并说明。本方法提供了如图1-3所示的一种大尺寸玻璃检测装置，包括液压缸2、顶板6、旋转支座8和锁件9，所述顶板6的底壁焊接有两组侧板4，两组所述侧板4之间焊接有搁板1，所述搁板1的顶壁的**通过螺栓固定有液压缸2，液压缸2采用单活塞杆液压缸，液压缸2自带控制开关，外部的电源为其提供电能，图中未示出，所述液压缸2的活塞杆的顶端通过螺栓固定有活动板7，所述顶板6的内部挖设有与活动板7适配的通槽，所述活动板7的底壁的四角处均通过螺栓固定有调节腿3，所述活动板7的顶壁焊接有旋转支座8，所述旋转支座8的两侧均设置有锁件9，两组所述锁件9均通过螺栓固定在活动板7的顶壁。具体的，所述调节腿3包括方管30、立杆31和法兰盘32，所述方管30的两侧均一体成型有带有通孔的连接板，方管30通过螺栓与侧板4连接，所述立杆31的底端插入方管30的内部。我公司基于相位偏折光学的在线高精度玻璃面型检测，代替30个人工，节约企业成本。杭州异形玻璃面型检测电话

    所述立杆31的顶端焊接有法兰盘32，方管30与立杆31结合，能够提高整体的稳定性，减轻了活动板7和旋转支座8的晃动。具体的，所述旋转支座8包括轴承座80、圆板81、阻尼垫82和万向轮，所述轴承座80焊接在活动板7的顶壁，所述轴承座80的内圈焊接有圆柱，圆柱的顶端通过螺栓固定有圆板81，所述圆板81的底壁安装有多组万向轮，所述圆板81的侧壁开设有多组卡槽，所述圆板81的顶壁粘接有阻尼垫82，圆板81、圆柱、轴承座80与万向轮结合，能够对玻璃进行旋转，以调节玻璃的位置，利于对玻璃的不同部位进行检测。具体的，所述锁件9包括连接块90、螺杆91、卡块92、螺纹柱93和挤压块94，所述连接块90为倒置的t形块结构，所述连接块90的水平段的四角处均钻设有通孔，所述螺杆91和螺纹柱93均与连接块90的竖直段螺纹连接，所述螺杆91位于螺纹柱93的上方，所述螺杆91的一端焊接有卡块92，所述卡块92远离螺杆91的一侧粘接有橡胶垫，所述螺纹柱93的一端焊接有挤压块94，所述挤压块94的侧壁一体成型有多组与圆板81侧壁的卡槽啮合的凸起，旋转螺杆91，能够对不同尺寸的玻璃进行固定，旋转螺纹柱93，使挤压块94侧壁的凸起插入圆板81侧壁的卡槽，从而对圆板81进行固定，防止玻璃移动。广州视觉玻璃面型检测联系方式在线高精度光学方法检测汽车玻璃面形、反射面曲率。

    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)；s22、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；s23、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，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。s24、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本实施例中，金字塔图像采用的卷积方式为卷积核为2×2的均值滤波器。如图4所示，本实施例公开了一种基于机器视觉的汽车玻璃检测方法。

    利于玻璃的检测。具体的，两组所述侧板4的侧壁均一体成型有横板，两组横板的内部均钻设有多组与竖直的丝杆5适配的螺孔，多组所述丝杆5的底端均粘接有防滑垫。具体的，该大尺寸玻璃检测装置，液压缸2的活塞杆带动活动板7和旋转支座8升降，能够调节玻璃的高度，使玻璃适应不同高度的检验设备或将生产设备上的玻璃接到旋转支座8上，旋转螺杆91，能够对不同尺寸的玻璃进行固定，旋转圆板81，对玻璃进行旋转，旋转螺纹柱93，使挤压块94侧壁的凸起插入圆板81侧壁的卡槽，从而对圆板81进行固定，防止玻璃移动，利于玻璃的检测。***应说明的是：以上所述*为本方法的推荐实施例而已，并不用于限制本方法，尽管参照前述实施例对本方法进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本方法的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本方法的保护范围之内。汽车玻璃面形、反射面曲率，在线、高精度、光学方法检测。

    )分别用高阈值th和低阈值tl对步骤)中提取到的所有潜在边缘点进行判断，将得到的边缘点进行连接，得到目标图像的像素级边缘。作为上述技术方案的进一步改进，在步骤)中，一阶偏导表达式如下：梯度幅值的计算公式为：梯度方向的计算公式为：作为上述技术方案的进一步改进，在步骤)中，潜在边缘点的判断方法为：点(x，y)处的梯度幅值为p(x，y)，若p(x，y)>th，则该点一定是边缘点，且是强边缘点；若p(x，y)作为上述技术方案的进一步改进，在步骤3)中，采用双线性插值的方法对步骤2)得到的像素级边缘轮廓进行亚像素定位，具体为：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，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。相位偏折光学的高精度面形检测设备用于国家天文的MPO镜片面形检测，PV精度100nm。镇江视觉玻璃面型检测联系人

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    属于不合格产品。本实施例中，在步骤1)与步骤2)之间，还包括步骤1a)：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；其中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。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。图像增强的处理为：首先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。通过对原始汽车玻璃图像进行预处理，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。杭州异形玻璃面型检测电话

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