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CN116710758A - 用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的方法和系统 - Google Patents

用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的方法和系统 Download PDF

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CN116710758A
CN116710758A CN202280006486.2A CN202280006486A CN116710758A CN 116710758 A CN116710758 A CN 116710758A CN 202280006486 A CN202280006486 A CN 202280006486A CN 116710758 A CN116710758 A CN 116710758A
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CN
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glass windshield
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CN202280006486.2A
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T·雷巴奇克
L·雷缪尔
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Saint Gobain Safety Glass Co In France
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Saint Gobain Glass France SAS
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Abstract

公开了用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的方法和系统。一种用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的计算机实现的方法。方法将通过所述玻璃风挡观察到的周期性图案的主要图像和重影图像之间的角距离的映射、通过所述玻璃风挡观察到的周期性图案的图像、以及周期性图案的各单独特征的至少一个形状参数作为输入。方法提供玻璃风挡内的光学缺陷的图像作为输出。

Description

用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的方法和系统
技术领域
本公开涉及用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的方法和系统。
背景技术
玻璃风挡被广泛地使用在运输工业——例如汽车、轨道运输和航空——之中。它们是驾驶员通过其观察前方内容——例如道路、轨道、景观...——的玻璃窗。它们通常由层压有聚合物中间层的两个弯曲的矿物玻璃片材制成。
出于安全原因，通过风挡看到的对象的失真应当尽可能低，其至少不应当使驾驶员困扰。在这种情形下，风挡的光学质量必须满足在联合国欧洲经济委员会(UN/ECE)的43号规章的附录3的9.2节中详述的特定要求。
在本领域中描述了若干种方法和仪器，它们可以旨在在43号规章的框架中测量风挡的光学失真。
US 2009282871A1描述了一种用于从透射通过玻璃片材的点矩阵图像测量所述玻璃片材中的透射光学失真的装置和方法。
WO 2014/191401描述了一种用于从出现在通过风挡获取的线栅格的图像中的几何形变确定所述风挡的屈光度的方法。
WO 2010/037958A1描述了一种用于从通过风挡获取的栅格图像上的测量的相位偏移分析所述风挡的光学失真的设备和方法。
WO 2009/065740A1描述了一种用于对放置在周期性图案前面的相位和幅度对象进行光学检查的偏折测量系统和方法，其基于通过所述对象的所述周期性图案的图像的两步骤的傅立叶变换和逆傅立叶变换。
EP 0463940A1描述了一种用于基于阴影照明来测量风挡的光学质量的处理。
WO 9817993A2、GB 2152210A和EP 1061357A2描述了一种用于通过透射或反射的图案的图像分析来测量风挡的光学失真的方法。
WO 2017/008159A1描述了一种通过色差的合成图像的分析来检测风挡中的光学缺陷的方法。
WO 2018/024550A1描述了一种用于确定通过风挡观察的多个点状光源的初级图像和次级图像的位置之间的角距离的装置和方法。
发明内容
技术问题
虽然本领域中描述的方法可能是高效的，但是它们可能无法检测一些特殊的光学缺陷(被称为细丝)，在玻璃工业中，这些特殊的光学缺陷可能看起来类似于所谓的波筋缺陷，但是更细得多并且经常实质上沿着风挡的纵向轴定向。
对于驾驶员和/或乘客来说可能仅在特定角度或不同的观察角度下可见的这些特殊的光学缺陷可能被生产线上的检查系统完全忽略。特别是，基于偏折测量的系统和方法可能无法检测它们，因为在整个风挡的光学失真映射中可能没有留下这些缺陷的痕迹。
特别是，细丝似乎能够以电流检查系统不再检测到信号这样的方式干扰由所述检查系统获取的电磁信号。检查系统于是不能区分这种信号的缺失是来自真实的光学缺陷还是来自经常装饰风挡的一些要素(例如垫圈、掩蔽釉质...)，或者甚至来自掩蔽标记，例如在为了操作所述检查系统而在风挡的表面上制成的墨标记。
直接的并且负面的结果是，最初被认为满足了技术规格的风挡可能随后被客户拒绝。然后可能发生抱怨和生产损失。
在这种情形下，存在针对如下的需要：一种用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的新颖的容易实现的方法，所述光学缺陷特别是那些被称为细丝的特殊光学缺陷，其可能不被当前的检查系统检测到，但是可能仍然对于人类驾驶员可见。
对技术问题的解决方案
在本公开的第一方面中，提供了一种如权利要求1中描述的用于检测风挡内的光学缺陷的计算机实现的方法，从属权利要求是有利的实施例。
在本发明的第二方面中，提供了一种如权利要求6至8中描述的用于实现第一方面的方法的数据处理设备、计算机程序和计算机可读介质。
在本发明的第三方面中，提供了一种如权利要求9中描述的用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的处理。
在本发明的第四方面中，提供了一种如权利要求10中描述的用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的检查系统，从属权利要求是有利的实施例。
根据本公开的方法、处理和检查系统可以被使用在风挡的制造处理中。
本发明的优点
本发明的第一个突出的益处是，其允许检测玻璃风挡内的光学缺陷(特别是细丝)，所述光学缺陷可能仍然不被大多数常见的检查系统检测到，但是仍然可能被人眼(例如驾驶员和/或乘客的眼睛)看到。
第二个优点是本发明是在现有的制造处理中相对容易实现的，因而其要求很少的适配(如果有的话)。更准确地，计算机实现的本发明和根据本发明的处理可以受益于在生产线和/或控制质量处理中已经可用的用于获取光焦度的数字图像映射的设施。
附图说明
图1是用于通过玻璃风挡获取周期性图案的图像的检查系统的示意性概略图。
图2是通过风挡获取的周期性图案的单独特征的叠加的主要图像和重影图像的示例。
图3是通过风挡获取的周期性图案的失真的单独特征的叠加的主要图像和重影图像的示例。
图4是由根据本发明的第一方面的方法作为输出提供的风挡内的光学缺陷的图像映射的示例。
图5是根据本发明的第一方面的一个实施例的用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的计算机实现的方法的数据流程图。
图6是根据本发明的第二方面的一个实施例的数据处理系统。
具体实施方式
在本公开的上下文中，“信号伪影”应当是根据信号处理领域中的通常限定理解的。其可以被理解为表示不同于所意图或预期的活动或现象的信号的非预期的、不想要的或意外的变更。例如，其可以是信号的缺失或异常值，即与信号的其余的主要部分显著不同的所述信号的部分。
参照图1，用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的检查系统1000包括被放置在玻璃风挡1002后面的数字图像记录设备1001。数字图像记录设备被配置用于获取放置在风挡1001前面并且被通过其进行观察的周期性图案1003的图像。一旦被获取，就对图像进行处理以便找出当电磁信号(例如光)穿过所述风挡时由风挡生成的光学失真。
大多数处理方法依赖于将所获取的图像(即通过风挡1002观察到的图像)内的周期性图案1003的各单独特征1003a-n与原始周期性图案10003的那些特征进行比较。该比较允许检测呈现失真的各单独特征1003a-n并且计算相关的光学参数(例如相位偏移、光焦度...)以生成风挡1002的光学失真或角距离的映射。
当前的检查设备和方法无法检测玻璃风挡内的被称为细丝的特殊光学缺陷。细丝可能看起来类似于波筋缺陷，但是更细得多，并且经常是实质上沿着风挡1002的纵向轴(B)定向的。它们似乎能够干扰例如光的入射电磁信号——该入射电磁信号随后由数字图像记录设备1001获取——从而例如在它们的位置处未计算出角距离并且于是光学失真未被报告。
直接的负面结果是，当前的检查系统和方法可能受到困扰，因为不能确定没有信号检测的来源以及经常将其与装饰风挡并且不涉及诸如细丝的光学缺陷的其它要素关联。
作为说明性的示例，参照图2，可以根据周期性图案1003的在通过所述风挡1002观察的所述图案1003的主要图像上呈现为2001的单独特征(例如1003a)和在所述图案的重影图像中呈现为偏移的2002的同一单独特征(例如1003a)之间的距离来计算在风挡的一个位置处的角距离。针对周期性图案1003的每个单独特征1003a-n执行角距离的计算，从而对于整个或部分风挡生成角距离的映射。
重影图像是光学中熟知的现象，并且是由光学系统(例如风挡)的表面之间的光的内反射引起的，从而对象可能以取决于光学系统的折射率和所述对象的观察角度的空间偏移呈现两次。
参照图3，在风挡1002内的光学缺陷(例如细丝)可能干扰光路径，从而周期性图案1003的单独特征(例如1003a)的重影图像不再被检测到，而单独特征(例如1003a)仍然保持高度失真3001。这样的信号伪影——例如没有信号检测或针对重影图像的异常值——可能是由于如下所致：重影图像缺失从而例如风挡的光学系统可能被认为是完美的；主要图像和重影图像之间的偏移太小从而未偏移的特征和偏移的特征叠加并且不能被分辨；或者偏移太高从而偏移的特征在获取系统的视场之外。
直接的负面结果是，在光学缺陷的位置处角距离接近于零。因此角映射不承载任何缺陷迹象而单独特征仍然是失真的并且清楚地表明存在光学缺陷。
在本上下文中，参照图1至图4，在本发明的第一方面中，提供了一种用于检测玻璃风挡1002内的光学缺陷的计算机实现的方法4000，其中所述方法采用如下作为输入：通过所述玻璃风挡观察到的周期性图案1003的主要图像和重影图像之间的角距离的映射I4001；通过所述玻璃风挡1002观察到的周期性图案1003的图像I4002；以及周期性图案1003的各单独特征1003a-1003n的至少一个形状参数I4003；
其中所述方法4000提供光学缺陷的图像O2001作为输出，
其中所述方法4000包括以下步骤：
(a)在输入的所述角距离的映射I4001内搜索S4001信号伪影；
(b)在输入的周期性图案1003的图像I4002的区带中搜索S4002周期性图案1003的单独特征1003a-1003n，其中所述区带与在步骤(a)中搜索到的信号伪影的区带匹配；
(c)通过图像处理描绘S4003所搜索的各单独特征1003a-1003n的相应的形状；
(d)将输入的周期性图案1003的各单独特征1003a-1003n的形状参数I4003与步骤(c)的所描绘的形状的对应的形状参数进行比较S4004；
(e)从输入的周期性图案1003的图像I4002生成S4005图像，其中输入的周期性图案1003的各单独特征1003a-1003n的形状参数I4003与所描绘的形状的对应的形状参数不匹配，生成的所述图像是光学缺陷的图像。
在优选实施例中，在步骤S4001处，搜索到的信号伪影是没有信号检测或针对角距离的映射I4001的重影图像的信号异常值。没有信号检测或信号异常值可能是由于如下所致：不存在重影图像从而光学系统(例如风挡)可以被认为是完美的；主要图像和重影图像之间的偏移太小从而未偏移的特征和偏移的特征叠加并且不能被分辨；或者偏移太高从而偏移的特征在获取系统的视场之外。
单独特征1003a-1003n的形状参数I4001和所描绘的形状中的对应的一个可以是用于测量或量化单独特征和所描绘的形状的至少一个形态学性质的任何形态学参数。
因此，在特定的实施例中，形状参数I4001是从如下中选择的：面积、圆度、密实性、短轴、长轴、周长、费雷特直径或其组合。
在步骤S4002处，对于描绘操作而言，可以使用图像处理领域中可用的任何描绘操作，诸如图像分段。例如，其可以是阈值化分段、分水岭分段或随机游走分段。
在步骤S2005中，参照图5作为说明性示例实施例，从步骤S2002的所描绘的区域生成光学缺陷5001的图像映射O2001。在图5中，检测到的玻璃缺陷5001是所谓的细丝，其是沿着风挡的纵向轴(B)定向的细长的玻璃缺陷。作为根据本发明的第一方面的方法能够检测这样的细的玻璃缺陷，其不能检测非光学透明的玻璃缺陷，例如装饰要素5002a-c，诸如在玻璃风挡的表面上制成的墨标记、釉质、垫圈...。
在优选的实施例中，如在图1中图示那样，周期性图案1003可以是点矩阵。在更优选的实施例中，点矩阵中的点可以是点状光源，例如点状LED。利用点状源可以获得最精确的结果，特别是对于细长的光学缺陷(例如细丝)而言。
在本发明的第二方面中，参照图6，提供了一种数据处理系统6000，其包括：用于执行根据本发明的第一方面的任何一个实施例的方法2000的部件；以及计算机程序I6001，其包括指令，所述指令在由计算机执行时引起计算机执行根据本发明的第一方面的任何一个实施例的方法。
数据处理系统6000包括用于执行根据本发明的第一方面和第二方面的任何实施例的方法的部件6001。用于执行方法的部件6001的示例可以是能够被指令以自动地执行算术或逻辑运算的序列以执行任务或动作的设备。还被称为计算机的这样的设备可以包括一个或多个中央处理单元(CPU)和至少一个控制器设备，其被适配为执行那些运算。
其可以进一步包括其它电子组件，如输入/输出接口6003、非易失性或易失性存储设备6002和作为用于计算机内的组件之间或计算机之间的数据传递的通信系统的总线。输入/输出设备之一可以是用于人机交互的用户界面，例如用以显示人类可理解的信息的图形用户界面。
由于计算可能要求许多计算力来处理大量数据，因此数据处理系统可以有利地包括一个或多个图形处理单元(GPU)，其并行结构使它们比CPU更高效，特别是对于光线追踪中的图像处理而言。
关于计算机程序I6001，可以使用任何种类的编程语言——无论是编译的还是解释的——来实现本发明的方法的步骤。计算机程序I6001可以是软件解决方案的一部分，即可执行指令、代码、脚本等和/或数据库的集合的一部分。
在特定的实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储或介质6002，所述指令在由计算机执行时引起计算机执行根据本发明的第一方面的任何实施例的方法。
计算机可读存储6002可以优选地是非易失性存储或存储器，例如硬盘驱动器或固态驱动器。计算机可读存储可以是可移除存储介质或作为计算机的一部分的非可移除存储介质。
替换地，计算机可读存储可以是可移除介质内的易失性存储器。
计算机可读存储6002可以是被用作为服务器的计算机的一部分，可执行指令可以被从所述服务器下载，并且当由计算机执行可执行指令时，可执行指令引起计算机执行根据在此描述的任何实施例的方法。
替换地，程序I6001可以被实现在分布式计算环境中，例如云计算中。指令可以在服务器上执行，客户端计算机可以连接到所述服务器并且提供编码数据作为对方法的输入。一旦数据被处理，输出就可以被下载并且解码到客户端计算机上，或者例如作为指令直接发送。该种类的实现可以是有利的，因为其可以被实现在诸如云计算解决方案之类的分布式计算环境中。
在本发明的第三方面中，提供了一种用于检测玻璃风挡1002内的光学缺陷的处理，其中所述处理包括以下步骤：
(a)提供玻璃风挡1002；
(b)利用检查系统1000获取通过所述玻璃风挡1002观察到的周期性图案1003的主要图像和重影图像之间的角距离的映射I4001以及通过所述玻璃风挡1002观察到的周期性图案1003的图像I4002；
(c)限定周期性图案(1003)的各单独特征(1003a-1003n)的至少一个形状参数(I4003)；
(d)执行根据本发明的第一方面的任何实施例的方法，其中提供所述角距离的映射(I4001)、所述周期性图案(1003)的图像(I4002)和所述至少一个形状参数(I4003)作为输入。
在本发明的第一方面和第二方面的上下文中详述的不同实施例的技术方面和特征也可以应用于本发明的第三方面。本领域技术人员所能及的是，在根据本发明的第三方面的处理中对这些技术方面和特征进行改变、变换或适配。
在本发明的第四方面中，参照图1和图6，提供了一种用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的检查系统1000，其中所述检查系统1000包括：
-周期性图案1003，优选地是点状光源的点矩阵；
-获取设备1001，其被配置为获取通过所述玻璃风挡1002观察到的周期性图案1003的主要图像和重影图像之间的角距离的映射I4001和通过所述玻璃风挡1002观察到的周期性图案1003的图像I4002；
-数据处理系统6000，其包括用于执行根据本发明的第一方面的任何实施例的方法4000的部件。
获取模块1001可以是数字图像记录设备，诸如矩阵相机，例如CCD或CMOS相机系统。
在特定实施例中，检查系统可以进一步包括用于显示光学缺陷的图像映射的显示模块，例如数字显示屏。
根据本公开的方法、处理和检查系统可以有利地使用在风挡的制造处理中。
在此描述的所有实施例——无论其涉及本发明的第一、第二、第三还是第四方面——可以被由本领域技术人员组合，除非它们对本领域技术人员来说呈现为在技术上不相容。
进一步地，虽然已经与优选的实施例有关地描述了本发明，但是应当理解，在不脱离如权利要求中限定的本发明的精神和范围的情况下，本领域技术人员可以对本发明作出各种修改、添加和变更。

Claims (11)

1.一种用于检测玻璃风挡(1002)内的光学缺陷的计算机实现的方法(4000)，
其中所述方法采用如下作为输入：通过所述玻璃风挡观察到的周期性图案(1003)的主要图像和重影图像之间的角距离的映射(I4001)；通过所述玻璃风挡(1002)观察到的周期性图案(1003)的图像(I4002)；以及周期性图案(1003)的各单独特征(1003a-1003n)的至少一个形状参数(I4003)；
其中所述方法(4000)提供光学缺陷的图像(O2001)作为输出，
其中所述方法(4000)包括以下步骤：
(a)在输入的所述角距离的映射(I4001)内搜索(S4001)信号伪影；
(b)在输入的周期性图案(1003)的图像(I4002)的区带中搜索(S4002)周期性图案(1003)的单独特征(1003a-1003n)，其中所述区带与在步骤(a)处搜索到的信号伪影的区带匹配；
(c)通过图像处理来描绘(S4003)所搜索到的各单独特征(1003a-1003n)的相应的形状；
(d)将输入的周期性图案(1003)的各单独特征(1003a-1003n)的形状参数(I4003)与步骤(c)的所描绘的形状的对应的形状参数进行比较(S4004)；
(e)从输入的周期性图案(1003)的图像(I4002)生成(S4005)图像，其中输入的周期性图案(1003)的各单独特征(1003a-1003n)的形状参数(I4003)与所描绘的形状的对应的形状参数不匹配，生成的所述图像是光学缺陷的图像。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法(4000)，其中搜索的信号伪影是针对角距离的映射(I4001)的重影图像的无信号检测或信号异常值。
3.根据权利要求1至2中的任何一项所述的计算机实现的方法，其中形状参数(I4001)是从如下中选择的：面积、圆度、密实性、短轴、长轴、周长、费雷特直径或它们的组合。
4.根据权利要求1至3中的任何一项所述的计算机实现的方法(4000)，其中周期性图案(1003)是点矩阵。
5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法(4000)，其中点矩阵的点是点状光源。
6.一种数据处理系统(6000)，包括用于执行根据权利要求1至5中的任何一项所述的方法的部件。
7.一种计算机程序(I6001)，包括指令，所述指令在程序被计算机执行时引起计算机执行根据权利要求1至5中的任何一项所述的方法。
8.一种包括指令的计算机可读介质(6002)，当所述指令被计算机执行时，程序引起计算机执行根据权利要求1至5中的任何一项所述的方法。
9.一种用于检测玻璃风挡(1002)内的光学缺陷的处理，其中所述处理包括以下步骤：
(a)提供玻璃风挡(1002)；
(b)利用检查系统(1000)获取通过所述玻璃风挡(1002)观察到的周期性图案(1003)的主要图像和重影图像之间的角距离的映射(I4001)以及通过所述玻璃风挡(1002)观察到的周期性图案(1003)的图像(I4002)；
(c)限定周期性图案(1003)的各单独特征(1003a-1003n)的至少一个形状参数(I4003)；
(d)执行根据权利要求1至5中的任何一项所述的方法，其中提供所述角距离的映射(I4001)、所述周期性图案(1003)的图像(I4002)和所述至少一个形状参数(I4003)作为输入。
10.一种用于检测玻璃风挡内的光学缺陷的检查系统(1000)，其中所述检查系统(1000)包括：
-周期性图案(1003)，其优选地为点状光源的点矩阵；
-获取设备(1001)，其被配置为获取通过所述玻璃风挡(1002)观察到的周期性图案(1003)的主要图像和重影图像之间的角距离的映射(I4001)以及通过所述玻璃风挡(1002)观察到的周期性图案(1003)的图像(I4002)；
-根据权利要求6所述的数据处理系统(6000)。
11.根据权利要求10所述的检查系统，其中显示模块用于显示光学缺陷的图像映射。
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Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5146282A (en) * 1990-06-25 1992-09-08 Saint-Gobain Vitrage International Process and device for measuring the optical quality of a glazing
US20040076340A1 (en) * 2001-12-07 2004-04-22 Frank Nielsen Image processing apparatus and image processing method, storage medium and computer program
WO2006108137A2 (en) * 2005-04-06 2006-10-12 Corning Incorporated Glass inspection systems and methods for using same
US20120098959A1 (en) * 2010-10-20 2012-04-26 Glasstech, Inc. Method and apparatus for measuring transmitted optical distortion in glass sheets
US20130099711A1 (en) * 2010-05-06 2013-04-25 Edouard Bonnefous Control circuit and method for an electric motor, in particular for driving a windshield wiper
CN103370613A (zh) * 2011-02-11 2013-10-23 标致·雪铁龙汽车公司 用于检测挡风玻璃中的光学缺陷的方法
CN105247352A (zh) * 2013-05-29 2016-01-13 伊斯拉表面视觉有限公司 用于确定透明对象的折射力的方法以及相应装置
US20160245760A1 (en) * 2013-10-07 2016-08-25 MÖLLER-WEDEL OPTICAL GmbH Device and Method for Measuring Sheets, More Particularly Windshields of Vehicles
US9470641B1 (en) * 2015-06-26 2016-10-18 Glasstech, Inc. System and method for measuring reflected optical distortion in contoured glass sheets
US20160321796A1 (en) * 2015-04-29 2016-11-03 Emhart Glass S.A. Container inspection system with individual light control
EP3293701A1 (en) * 2016-09-07 2018-03-14 Conti Temic microelectronic GmbH Method and apparatus for the compensation of static image distortions introduced by a windshield onto an adas camera
CN109716111A (zh) * 2016-08-04 2019-05-03 伊斯拉表面视觉有限公司 用于确定重影角和/或视角的设备和方法
US20200051268A1 (en) * 2018-08-07 2020-02-13 Magik Eye Inc. Baffles for three-dimensional sensors having spherical fields of view
CN113260844A (zh) * 2019-12-06 2021-08-13 法国圣戈班玻璃厂 用于测量镶玻璃的给定区域的光学质量的测量方法、相关测量装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60119404A (ja) 1983-12-01 1985-06-26 Nippon Sheet Glass Co Ltd 板ガラスの歪検査装置
DE19643017C1 (de) 1996-10-18 1998-04-23 Innomess Ges Fuer Messtechnik Verfahren für die Ermittlung von optischen Fehlern in großflächigen Scheiben
US6100990A (en) 1999-06-14 2000-08-08 Ford Motor Company Method and apparatus for determining reflective optical quality using gray-scale patterns
EP2063260A1 (en) 2007-11-19 2009-05-27 Lambda-X Fourier transform deflectometry system and method
US8049879B2 (en) 2008-04-15 2011-11-01 Glasstech, Inc. Method and apparatus for measuring transmitted optical distortion in glass sheets
FR2936605B1 (fr) 2008-10-01 2014-10-31 Saint Gobain Dispositif d'analyse de la surface d'un substrat
EP3322975A4 (en) 2015-07-14 2019-03-13 Synergx Technologies Inc. OPTICAL INSPECTION SYSTEM FOR TRANSPARENT MATERIAL

Patent Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5146282A (en) * 1990-06-25 1992-09-08 Saint-Gobain Vitrage International Process and device for measuring the optical quality of a glazing
US20040076340A1 (en) * 2001-12-07 2004-04-22 Frank Nielsen Image processing apparatus and image processing method, storage medium and computer program
CN1496535A (zh) * 2001-12-07 2004-05-12 ���ṫ˾ 图像处理装置和图像处理方法、存储介质及计算机程序
WO2006108137A2 (en) * 2005-04-06 2006-10-12 Corning Incorporated Glass inspection systems and methods for using same
CN101175986A (zh) * 2005-04-06 2008-05-07 康宁股份有限公司 玻璃检测系统及其使用方法
US20130099711A1 (en) * 2010-05-06 2013-04-25 Edouard Bonnefous Control circuit and method for an electric motor, in particular for driving a windshield wiper
US20120098959A1 (en) * 2010-10-20 2012-04-26 Glasstech, Inc. Method and apparatus for measuring transmitted optical distortion in glass sheets
CN103154973A (zh) * 2010-10-20 2013-06-12 玻璃技术公司 用于测量玻璃板中透射的光学畸变的方法和装置
CN103370613A (zh) * 2011-02-11 2013-10-23 标致·雪铁龙汽车公司 用于检测挡风玻璃中的光学缺陷的方法
US20160109363A1 (en) * 2013-05-29 2016-04-21 Isra Surface Vision Gmbh Method for determining the refractive power of a transparent object, and corresponding device
CN105247352A (zh) * 2013-05-29 2016-01-13 伊斯拉表面视觉有限公司 用于确定透明对象的折射力的方法以及相应装置
US20160245760A1 (en) * 2013-10-07 2016-08-25 MÖLLER-WEDEL OPTICAL GmbH Device and Method for Measuring Sheets, More Particularly Windshields of Vehicles
US20160321796A1 (en) * 2015-04-29 2016-11-03 Emhart Glass S.A. Container inspection system with individual light control
US9470641B1 (en) * 2015-06-26 2016-10-18 Glasstech, Inc. System and method for measuring reflected optical distortion in contoured glass sheets
CN107735671A (zh) * 2015-06-26 2018-02-23 玻璃技术公司 用于测量成型玻璃板中的反射光学畸变的系统和方法
CN109716111A (zh) * 2016-08-04 2019-05-03 伊斯拉表面视觉有限公司 用于确定重影角和/或视角的设备和方法
US20190178816A1 (en) * 2016-08-04 2019-06-13 Isra Surface Vision Gmbh Apparatus and method for determining a double image angle and/or a viewing angle
EP3293701A1 (en) * 2016-09-07 2018-03-14 Conti Temic microelectronic GmbH Method and apparatus for the compensation of static image distortions introduced by a windshield onto an adas camera
US20200051268A1 (en) * 2018-08-07 2020-02-13 Magik Eye Inc. Baffles for three-dimensional sensors having spherical fields of view
CN113260844A (zh) * 2019-12-06 2021-08-13 法国圣戈班玻璃厂 用于测量镶玻璃的给定区域的光学质量的测量方法、相关测量装置
US20220412897A1 (en) * 2019-12-06 2022-12-29 Saint-Gobain Glass France Method for measuring the optical quality of a given region of a glazing unit, associated measuring device

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A. HANEL: "TOWARDS THE INFLUENCE OF A CAR WINDSHIELD ON DEPTH CALCULATION WITH A STEREO CAMERA SYSTEM", THE INTERNATIONAL ARCHIVES OF THE PHOTOGRAMMETRY, 31 December 2016 (2016-12-31) *
卢荣胜: "自动光学（视觉）检测技术及其在缺陷检测中的 应用综述", 光 学学报, 31 August 2018 (2018-08-31) *

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Publication number Publication date
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