大型玻璃幕墙目前已广泛应用在城市建筑中，但由于玻璃生产加工中的问题造成玻璃不平整均匀，安装在建筑后导致严重的光学污染和安全性问题，大大影响了城市形象。本文主要介绍为读者介绍玻璃平整度实时自动检测系统，可在玻璃生产的流水线上自动定量检测每块出厂玻璃的畸变类型、位置和大小，并建立了一整套玻璃平整度检测标准，保证国内的优质玻璃生产。

    国民经济的飞速发展，大型玻璃幕墙广泛应用在城市建筑中。由于玻璃生产加工中的问题造成玻璃不平整均匀，安装在建筑后导致严重的光学污染和安全性问题，大大影响了城市形象，此外国际上和国内也没有对玻璃平整度有规范的检测标准，各种低质玻璃已经安装在众多的城市建筑上。

    本文介绍了应用特殊光路设计、自动控制技术和视频智能分析技术最新开发的玻璃平整度实时自动检测系统，在玻璃生产的流水线上自动定量检测每块出厂玻璃的畸变类型、位置和大小，并建立了一整套玻璃平整度检测标准，保证了国内的优质玻璃生产。

    由于玻璃的平整度并没有国家标准，因此已经安装在城市的建筑中的大量劣质玻璃导致很多问题：
1、劣质玻璃导致光污染
    目前国内专家对城市玻璃幕墙建筑存在光污染提出了问题，其实大量光污染的原因来自低劣的玻璃，标准的玻璃光学特征均衡、柔和。因此光污染的主要来源是劣质玻璃，图1是在北京随处拍摄的以及国内安装在建筑上的劣质玻璃。

2、劣质玻璃是悬在空中危险物
    由于劣质玻璃在平整度很差，钢化玻璃内部应力不均，在微小的外力（风压、落物、地震等）作用下容易导致破碎并高空落下，给城市居民带来危险。

3、劣质玻璃导致建筑视觉效果不佳
    由于劣质玻璃平整度的问题，本来期望采用玻璃幕墙技术获得高档、明快的视觉效果变得玻璃反射光线扭曲变形，使得建筑视觉效果变差。

    根据不完全统计，30%的玻璃幕墙大楼存在玻璃平整度问题，随着城市化建设和人口密度增加，如何解决玻璃平整度问题越来越重要。

目前玻璃平整度的检测方式
    目前少数玻璃生产厂家的玻璃表面平整度检测采用人工方式，由黑白方块相间的标准测试板、数码相机、玻璃托架组成。
测试时需要把玻璃人工放置到托架上，然后用数码相机拍摄并在计算机上进行人工判读（如图2）。[nextpage]

目前玻璃平整度检测存在的问题
    按照一个中型玻璃生产厂的规模，每条生产线每小时的玻璃生产量为500 -800块，每车间隔为5分钟。而目前的每块人工玻璃平整度判读周期需要20分钟以上，远远不能满足对每块玻璃平整度的检测要求。

    此外，玻璃平整度检测采用人工方式的工作量大，判读效率低、在实际中使用可操作性较差，而且大大增加了企业负担和成本。

玻璃平整度在线自动检测需求
    针对自动检测需要建立一套完整的玻璃平整度在线检测系统（Glass Planeness Measuring System 简称GPMS），以实现在线连续检测要求：

·玻璃出炉后在钢化炉下片台上完成检测，GPMS对每块玻璃检测周期要小于给定时间间隔；

·自动拍照，统计并标注每块玻璃发生最大畸变的方块位置、依据检测标准给出每一块玻璃的变形度级别；

·依据每块玻璃的ID号将测试结果记录在计算机内，并打印出测试结果标签，并可以随时查询；

·每块玻璃的信息包括ID号、拍照图片，检测时间、日期、测试结果。

玻璃平整度在线自动检测需要解决的问题
特殊的光路设计问题
    由于要完成玻璃平整度在线自动检测需要摄像机清晰的获取反射的标准测试板图像，过滤掉来自环境的各种反射光线的干扰（见图3）。

    但由于信噪比较低，常规的视频图像获取非常不清楚，后续无法进行视频图像处理。

视频图像识别问题
    视频智能分析技术是目前国际刚刚蓬勃兴起的最新技术，广泛的应用在银行、交通、安全等很多领域。但是在玻璃平整度上使用还是第一次，而且需要在流水线上完成在线实时检测，难度极大。

摄像机参数优化问题
    由于玻璃平整度在线自动检测需要高分辨率（无插值）数字摄像机，而这类摄像机往往是CMOS电路摄像机，这样就带来一个问题，CCD摄像机比CMOS电路摄像机在低照度下信噪比更好，但是CCD摄像机分辨率不符合玻璃平整度在线自动检测的定级要求。CMOS电路摄像机在低照度下噪声大容易出现杂点，这主要是因为CMOS在处理快速变化的影像时，由于电流变化过于频繁而产生热噪声，在高分辨率下尤其对杂点更为敏感，因此需要对摄像机参数进行优化。

 玻璃平整度在线自动检测原理
    根据制定了检测标准完成对玻璃平整度在线自动检测，这里分析一下检测原理。

已知：[nextpage]
L：摄像机到被测玻璃的距离；

a：被测玻璃平面被测点的倾角；

b：偏差距离。

这样就可以得到被测玻璃平面被测点的倾角a：

tg(2a) = b/L，

简化得到：
a = b/2L（如图5）。
当L=300cm时有表1的计算结果。

特殊的光路设计
    玻璃平整度在线检测系统的关键技术之一是保证摄像机获取的图像，因此过滤调不必要的光干扰，提高便准测试板反射光增益非常重要。

    光在玻璃上的入射面和出射面射是平行的时候，那么不论光线如何入射，出射光都与入射光平行，但两束光有错位，位移大小取决于玻璃的厚度；

任意形状的玻璃，要通过计算求解：
sin a x 1 =sin b×n；

sin c×n=sin d×l。

这里，a表示入射角；b表示第一次折射的折射角；n为1.46，玻璃折射率。

c表示第二次折射的入射角；d表示第二次折射的出射角。

    全反射现象光从光密媒质射入光疏媒质时，折射角大于入射角。由此可以知道，当入射角增大到某一角度时，折射角将等于90°，入射角再增大，就不再有折射光线。

    临界角折射角等于90°时的入射角叫做临界角。光线从光密媒质射入光疏媒质，当入射角大于临界角时，就发生全反射现象。

    利用光的折射定律，可以求出各种媒质对空气（或真空）的临界角．如果用C表示临界角，n表示媒质的折射率，那么，由于空气对该媒质的折射率等于1/n ，所以 sinC/sin90°=1/n， 由此可得sinC=1/n。

    光从光密媒质射到光疏媒质的界面时，折射角大于入射角。当折射角为90°时，折射光线沿媒质界面进行，这时的入射角称为“临界角”。当入射角大于临界角时，折射定律就无法适用了，而只会发生全反射现象。从玻璃进入空气的临界角，随玻璃的成分不同而异，约在30°-42°之间。利用光的折射定律可以求出其临界角。[nextpage]

光干扰的处理
    如何在视频图像中提高信噪比减少光干扰，最大的光干扰来自透过玻璃下面物体表面反射的光干扰，因此系统设计中采用对玻璃下面物体表面敷设吸波材料，使得照射在玻璃下面物体表面的光线大部分被吸波材料吸收掉，可见光的范围在38 -78μm，因此选择对38-78μm光谱范围内的吸波材料可以减少光干扰。

视频图像智能识别
    当获得了较为清晰的图像后，软件对每个像素的颜色、坐标、相关性建立数学模型，同时建立边界模型，基于参考的标准图像与采集的视频图像实时对比，从而得到采集玻璃的平整度级别。

    进行玻璃平整度的自动检测，软件必须有标准的标准检测块做为基准。从摄像机获得的图像，中心标准检测块和边缘的标准检测块在大小上是不一样的。标准测块的校正将采用三角测量方法进行校正。

    表3为视频图像智能识别软件的函数调用流程。

玻璃平整度在线自动检测系统
    玻璃平整度在线自动检测系统由高清晰度摄像系统、视频智能识别模块、打印模块、数据库和管理模块组成（如图5）。

视频智能识别模块具有如下功能：

·自动对多块玻璃尺寸识别；

·依据企业制定的玻璃平整度检测标准对被检测玻璃每个方块区域测量并确定平整度级别；

·对被检测玻璃每个方块进行自动标定；

·将每块玻璃的检测结果自动保存在硬盘里

·依据每块玻璃的ID号、日期、时间可随时调看被测玻璃的检测结果；

·留有多路检测图像接口。（本文作者黄小菲现为北京康斯环迅计算机系统工程有限公司总工程师，李仁侠为北京秦润玻璃有限公司总经理）