機器視覺（jiào）如何檢測產品邊緣（yuán）?

機（jī）器視覺如何檢測產（chǎn）品邊緣（yuán）?

1.濾波:邊（biān）緣檢測算法主要（yào）基於圖像強（qiáng）度的一級和二級導數，但導（dǎo）數的計算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波（bō）器來提高與噪聲相關的邊緣檢測器的性能。需要指出的是，大（dà）多數濾波器在降低噪聲的同時也會導致邊緣強度的損失，因此（cǐ）需要（yào）在增強邊緣和降低噪聲之間折中。

2.增強:增強邊緣的基礎是確定圖像各點鄰域強度的變化值。增強算法可以突出鄰域(或局部)強度（dù）值的顯著變化。邊緣增強通常通過計算（suàn）梯度幅值來完成。

3.檢測:圖像中有很多點的梯（tī）度幅值比較大，這些點在特定的應（yīng）用領域並不都是邊緣，所以要用某種方法來確（què）定哪些點是邊緣點。簡單的邊緣檢測判據是梯度幅值閾值判據。

4.定位:如果需要在（zài）某個應用場合確定邊緣位置，可以在子像素分辨率上估計邊緣位置，也可以估計（jì）邊緣方位（wèi）。

機器（qì）視覺檢測。

邊緣檢測是一種機器視覺檢測技術，在邊緣檢（jiǎn）測算法中廣泛使用前三步。這是因為在大多數情況下，隻需要邊緣檢測器（qì）指出邊緣出現在圖（tú）像某（mǒu）個像素點附近，而不需要指出邊緣的準確位置或方向。

邊緣檢測的本質是（shì）利用某（mǒu）種算法提取圖像中對象（xiàng）和背景問題的界限。我們將邊緣（yuán）定義為圖像中灰度急劇變化的（de）區域邊界。圖（tú）像灰（huī）度的變化可以通過圖像灰度分布的梯度來反映，所以我們可以使用局（jú）部圖像微分技術（shù）來獲得邊緣檢測算子。經典的邊緣檢測方法是通過（guò）在原始圖像中像素的某個小領域構建邊緣檢（jiǎn）測算子來檢測（cè）邊緣。

邊緣檢測。

邊緣檢測的主要應用包括（kuò）:檢（jiǎn）測芯片針腳是否規則整齊、目標定（dìng）位和存在/缺陷檢測。基於邊緣檢測（cè）技術的應用，為高精（jīng）度檢測和尺寸測量提（tí）供了強有（yǒu）力的技（jì）術支（zhī）持。