【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种玻璃制造技术，特别涉及一种基于局部轮廓的形状匹配方法。
技术介绍
1、大尺寸钢化玻璃需要进行高精度的抛边处理。特点其一是尺寸大，其二是在玻璃钢化过程中会发生膨胀现象，即实际尺寸会比标准尺寸稍大。该需求要求视觉定位精度较高，并且还需要计算出相对应的膨胀系数。现有的基于形状匹配算法已经不满足于实现该需求——其一般要求完整的模板和完整的目标图像，而当前需求由于其大尺寸和高精度特点，不能拍整体物体。所以目前需要开发出一种适应该需求的玻璃加工方法，能够根据实际尺寸调整加工路径。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于局部轮廓的形状匹配方法，用语解决上述现有技术的问题。
2、本专利技术一种玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其中，包括：读取文件中的轮廓数据，绘制玻璃理想轮廓图，文件中的轮廓数据到玻璃理想轮廓图的转换矩阵为sm1，对该理想玻璃轮廓图进行l次连续降采样，获得金字塔图层a表示各次降采样后的图像，定义为a[0]、a[1]…a[l-1]以及a[l]，其中，a[l]为进行了l次降采样后的该理想玻璃轮廓图；将采集到的各玻璃轮廓点绘制在一玻璃实际轮廓图中，采集到的各玻璃轮廓点到玻璃实际轮廓图的转换矩阵为sm2，对该玻璃实际轮廓图进行l次连续降采样，在每次降采样过程中，记录多个玻璃轮廓点降采样到一个点的玻璃轮廓点个数，获得金字塔图层b表示各次降采样后的图像，定义为b[0]、b[1]…b[l-1]、b[l]，其中，b[l]为进行了l次降采样后的该玻璃实际轮
3、根据本专利技术的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法的一实施例，其中，根据获得玻璃加工参数生成玻璃加工程序包括：根据计算得出的玻璃加工参数以及该玻璃实际轮廓图的轮廓点，在未拍摄到的轮廓处进行样条曲线拟合，从而拟合出整个玻璃的轮廓，生成玻璃加工程序，以进行加工玻璃。
4、根据本专利技术的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法的一实施例，其中，玻璃加工参数包括：缩放比例、相对角度和工件零点相对偏移。
5、根据本专利技术的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法的一实施例，其中，绘制玻璃理想轮廓图包括：
6、通过表示玻璃理想轮廓的dxf文件，玻璃以给定的间隔解析出玻璃轮廓点的位置坐标，其中，玻璃坐标系是以玻璃理想轮廓的中间点作为原点坐标；通过坐标变换使得玻璃轮廓点的位置坐标均正数，并依据新的轮廓点的位置坐标绘制出该玻璃理想轮廓图，计算出转换矩阵sm1。
7、根据本专利技术的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法的一实施例，其中，将金字塔图层a的各次降采样后的图像与金字塔图层b的各次降采样后的图像进行匹配，包括：在a[l]中通过遍历的方法，获取到所有轮廓点两点之间连接与x轴的角度angs和距离dists的数据，形成angs数据集和dists数据集；在b[l]中检索记录了最多玻璃轮廓点的点的坐标，记录为pos0，以及离pos0最远的玻璃轮廓点，记录为pos1，计算pos0到pos1的距离targetdist和与x轴角度targetang；targetdist在dists数据集进行匹配，x轴点角度targetang在angs数据集进行匹配；如匹配成功，设匹配到的点为pos0`和pos1`，通过将pos0和pos1转换成pos0`和pos1`求得初级映射矩阵；基于初级映射矩阵对本层级的图像数据进行拟合，以求得精确的映射矩阵；将层数l减1，根据上一层获取的精确映射矩阵，以及设定的降采样，得到本层级的初级映射矩阵，基于本层级的初级映射矩阵对本层级的图像数据进行拟合，以求得本层级精确的映射矩阵，重复本步骤，直至l为0，在获得b[0]到a[0]的初级映射矩阵后，将b[0]依据映射矩阵与a[0]拟合。
8、根据本专利技术的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法的一实施例，其中，上一层中的一个像素对应本层级2x2的像素区域，将上一层坐标信息乘2，计算出本层的初步映射矩阵，包括：
9、假设l层的映射矩阵为：
10、
11、其中，m00，m01，m10以及m11表示理想轮廓图到实际轮廓图的相对角度和缩放比例信息；m02和m12表示理想轮廓图的工件零点相对偏移到实际轮廓图的工件零点相对偏移的平移距离；则l-1层的映射矩阵为：
12、
13、其中，根据映射矩阵对本层级的图像数据进行拟合，求得本层精确的映射矩阵。
14、根据本专利技术的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法的一实施例，其中，argetdist在dists数据集进行匹配包括：先通过targetdist在dists查找合适的长度，包括：当满足条件targetdist/dists[i]>minscale&&targetdist/dists[i]<maxscale时，利用x轴点角度targetang在angs数据集进行匹配，当不满足条件时，将i加1后，再次通过targetdist在dists数据集查找；其中，dists[i]为dists数据集中第i个数据，minscale为最小缩放比例，maxscale为最大缩放比例；利用x轴点角度targetang在angs数据集进行匹配，包括：当满足条件angs[j]-targetang>minangle&&angs[j]-targetang<maxangle时，认为匹配成功，当不满足条件时，将j加1后，再次通过targetang在angs数据集查找；minangle为最小角度偏差，maxangle为最大角度偏差。
15、根据本专利技术的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法的一实施例，其中，得到的图像之间的映射矩阵后还包括：定义一个最大丢失量maxlost，maxlost＝num*(1-minsocre)，其中，minsocre为最小匹配得分，num为金字塔图层b一层级中的轮廓点总数；设当前的丢失量为lostnum，用来记录当前的丢失量；通过遍历把该金字塔图层b一层级中的轮廓点映射到对应层级的金字塔图层a中，假设轮廓点坐标为(x,y)，在该轮廓点的8邻域内寻找是否存在对应层级的金字塔图层a中的点，如果没有，则当前的该轮廓点定义为丢失，lostnum加1，当lostnum超过最大丢失量maxlost时，则认本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，根据获得玻璃加工参数生成玻璃加工程序包括：
3.如权利要求1所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，玻璃加工参数包括：缩放比例、相对角度和工件零点相对偏移。
4.如权利要求1所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，绘制玻璃理想轮廓图包括：
5.如权利要求1所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，将金字塔图层A的各次降采样后的图像与金字塔图层B的各次降采样后的图像进行匹配，包括：
6.如权利要求5所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，上一层中的一个像素对应本层级2x2的像素区域，将上一层坐标信息乘2，计算出本层的初步映射矩阵，包括：
7.如权利要求5所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，argetDist在Dists数据集进行匹配包括：
8.如权利要求5所述的钢化玻璃基于
9.如权利要求7所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，
10.如权利要求5所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，在理想轮廓图的轮廓点梯度方向上的4个像素距离内没有找到模板的玻璃轮廓点时，将该轮廓点作异常数据执行剔除。
...【技术特征摘要】
1.一种玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，根据获得玻璃加工参数生成玻璃加工程序包括：
3.如权利要求1所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，玻璃加工参数包括：缩放比例、相对角度和工件零点相对偏移。
4.如权利要求1所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，绘制玻璃理想轮廓图包括：
5.如权利要求1所述的钢化玻璃基于局部轮廓匹配的玻璃加工方法，其特征在于，将金字塔图层a的各次降采样后的图像与金字塔图层b的各次降采样后的图像进行匹配，包括：
6.如权利要求5所述的钢化玻璃基于局部轮廓...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘少君，梁俊强，黄博才，
申请(专利权)人：广州市锲致智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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