包括激光二極管光源1、準直鏡2、a分光鏡3、b分光鏡4、x電機5、x光學平板6、y電機7、y光學平板8、物鏡驅動器9、物鏡10、自由曲面樣品11、二維精密位移臺12、四象限探測器13、收集透鏡14、眼兒15、光電探測器16、法向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca17、軸向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca18和掃描60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca19；按照圖3所示的控制框圖，法向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca17采集四象限探測器13的信號，并根據四象限探測器13上的光斑位置對x電機5和y電機7進行反饋控制，確保返回光束始終處于四象限探測器13的中心；軸向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca18控制物鏡驅動器9進行往復掃描，在物鏡驅動器9驅動下，物鏡10的焦點在自由曲面樣品11表面前后進行軸向掃描，軸向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca18同時記錄物鏡驅動器9的軸向位置和光電探測器16的信號強度，得到共焦軸向強度曲線20并提取信號峰值，得到峰值對應的軸向焦點位置，該位置即為測量點m的軸向位置；掃描60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca19控制二維精密位移臺12進行二維掃描運動，并讀取軸向60bf8332-d34a-4b4a-a33c-ca18經過共焦處理得到的測量點m軸向位置坐標。公司技術：人工智能應用于圖像深度學習，檢測玻璃面型的在線設備。東莞大面幅玻璃面型檢測推薦

    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域確定為新的搜索區域；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。南京大面幅玻璃面型檢測咨詢汽車玻璃的曲度檢測設備。

    一、3D曲面玻璃及其輪廓度3D曲面玻璃擁有輕薄、透明、防炫、抗指紋和不易刮劃等優勢，同時在熱彎成型階段可選擇多種石墨模具，可制作大R角和多形狀的曲面玻璃，使得產品具有新穎外觀和出色觸控手感3D曲面玻璃除了在外觀和觸感方面獨具優勢之外，還因其對手機信號屏蔽小的特性，成為現在乃至5G通信時代手機背板材料的熱門選擇。5G通信時代更高的網絡傳輸速率要求手機背板對信號的屏蔽盡可能降低，而金屬材料背板對信號的屏蔽性較高。3D曲面玻璃對信號的影響極小，因此成為取代金屬材料背板的內容。相較于2D屏幕，、拋光和絲印等工序，3D曲面屏則是在。3D曲面玻璃的生產工藝包括原材料CNC——3D熱彎成型——曲面拋光——曲面印刷——曲面貼合等工序。在3D曲面玻璃的熱彎成型工序中，由于石墨模具設計和壓制過程中的溫度控制等問題，3D曲面玻璃可能存在“翹角”不良或翹曲問題。這將**影響之后的曲面貼合工序效率，若不能完全貼合，3D屏可能存在觸控問題。因此需要對3D曲面玻璃的輪廓度進行測量，確保實際輪廓線在公差帶范圍內。二、測量難點1.反光3D曲面玻璃表面光滑，反光強，若采用激光三角和結構光測量方法，反光表面的漫反射信號將對測量信號造成嚴重干擾。

    是3C領域對檢測要求極高的門類，包括玻璃外形打孔、鋼化、拋光、絲印、鍍膜、清潔等諸多復雜環節。而每一個生產環節都涉及玻璃質量檢測，工序多達10余道。目前幾乎所有的流程都是人工檢測。以全球**大的手機玻璃面板生產商伯恩光學為例，其14萬余員工中，有超過40%的人在進行蓋板玻璃人工檢測。另有數據統計顯示，目前中國手機蓋板玻璃檢測領域專職檢測人員達到10余萬人，每年工資支出超100億人民幣。即便是在大量人力成本的投入下，玻璃質檢合格率依舊很難保障。據了解，由于玻璃檢測過程中的強光照射，工人3個月視力即下降至，導致從業人員平均月流失率達到20%。進一步加劇了質檢員水平的波動，導致良率難以提升。受限于技術突破，困擾手機蓋板檢測的行業痛點，成為了中國手機制造業升級發展掣肘。而隨著機械、光學、人工智能算法的進步，如何攻克AOI（自動光學檢查）檢測技術的效率與準確率，實現品質的在線控制，有效降低成本，一直是從業者的未解難題。在此背景下，部分廠商開始嘗試采購海外設備，卻要為之負擔高額的技術引進和服務成本。為了實現內核技術自主可控，研發出世界前端的新型工業化檢測設備，國內各科研院所、高校和企業進行了大量探索。我公司基于相位偏折光學的在線高精度玻璃面型檢測，代替30個人工，節約企業成本。

    )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，將得到的邊緣點進行連接，得到目標圖像的像素級邊緣。作為上述技術方案的進一步改進，在步驟)中，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：作為上述技術方案的進一步改進，在步驟)中，潛在邊緣點的判斷方法為：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)作為上述技術方案的進一步改進，在步驟3)中，采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，具體為：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)，設亮度函數在這個四鄰域內的亮度函數是線性變化的，分別計算這四個相鄰像素點到插值點p(x，y)的水平距離和垂直距離，并用距離作為它們灰度值的權重進行插值計算，便可得到插值點p(x,y)的灰度值；設像素點的灰度值用函數g表示，首先在x方向上進行插值計算，計算公式如下：然后對y方向進行線性插值計算，可得到插值點p(x,y)像素的灰度值，化簡得：再將所有的插值點進行連接，便可得到亞像素閾值分割后的邊緣輪廓。特種設備外觀質量、玻璃面型檢測，精度1μm。紹興異形玻璃面型檢測咨詢

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    2017年8月在中科院自動化所精密感知與控制研究中心研究員張正濤帶領實驗室的科技成果產業化團隊中科慧遠，研發出了中國首臺AOI智能檢測設備，后續又迅速開發出面向更多應用的系列設備，經過兩年的在線運行與驗證，達到了客戶工業，也是目前中國屈指可數可提供整機設備的供貨商。在中科院自動化所的人工智能機器學習算法技術積累下，中科慧遠團隊結合信息處理、智能控制方法、精密機構設計與集成等，提出了基于顯微視覺的精密檢測技術與方法，成功應用于我國“神光”項目重大裝置中，在此基礎上，中科慧遠又把其轉化在了蓋板玻璃行業全自動化生產線上。通過該項技術，在蓋板玻璃行業難管控的頭色印刷工序與鏡面銀印刷工序中，可以將品質全檢漏檢率嚴格控制在了1%以下，過檢率控制在了2%以下，遠低于行業實行人工全檢下仍普遍高于5%的誤判率。降低了人力成本，提升了良品率，助力行業邁向更高。在解決了光學玻璃檢測難題之外，中科慧遠目前已在光、機、電、軟、算方面已經形成良好的解決能力，尤其注重在工業檢測前中后期工業大數據挖掘與分析，進而形成數據閉環，實現無縫工藝品質全流程監控。東莞大面幅玻璃面型檢測推薦

    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天安數碼城內獨棟12-2#寫字樓。我們的種子企業“ling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、科技型中小型企業、江蘇省民營科技企業、雛鷹企業。知識產權80余項（發明專利8項）。內核團隊：教授2名、博士2名、行業渠道關鍵人4人。長期穩定與復旦大學、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（發光器件、透明顯示、微型投影）。是做一件“利用光學進行工業質量檢測設備的生產和制造”。自主開發光學系統和底層內核算法，擁有十年以上行業經驗，主要應用于：汽車玻璃檢測行業、片材檢測行業、半導體材料檢測行業，我們的戰略新產品：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，公司不斷的夯實自身技術基礎，愿成為中國工業發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。