機器視覺如何檢測產品邊緣?

機器視覺（jiào）如何檢測產（chǎn）品邊緣?

1.濾波:邊緣檢測算法主要基於圖像強度的一級和二（èr）級導數，但導數的計算對（duì）噪聲很敏感，因此必須使（shǐ）用濾波器來提高與噪聲相關的邊緣檢測器的性能。需要指（zhǐ）出的是，大多數濾波器在降低噪聲的同時也（yě）會導致邊緣強度的損失，因此需要在增強邊緣和降低噪聲之間折中。

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

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

4.定位:如果（guǒ）需（xū）要在某個應用場合確定邊緣位置，可以在子像素分辨（biàn）率上估計邊緣位置，也可以估計邊緣方位。

機器視覺檢測。

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

邊緣檢測的本質是利用某種算法提取圖像中對象和背（bèi）景問題的界限。我們將邊緣定義為圖像中灰度急劇（jù）變化的區域邊界。圖像灰度的變化可以通過圖（tú）像灰度分（fèn）布的梯度來反映，所以我們可以使（shǐ）用局部圖像微分技術來獲得邊緣檢測算（suàn）子。經典的邊緣檢測方法（fǎ）是通過（guò）在原始圖（tú）像中像素的某個小領域構（gòu）建邊緣檢測算子（zǐ）來檢測邊緣。

邊緣檢測。

邊緣（yuán）檢測（cè）的主要應用包括:檢測芯（xīn）片針腳是否規則整齊、目標定位和存在/缺陷檢測。基於邊緣檢測技術的應用，為高精度檢測和尺寸測量提供了強有力的技術支持。