機器視覺如何檢測產（chǎn）品邊緣?

機器視覺如何檢測產品邊緣?

1.濾波:邊緣檢測算法主要（yào）基（jī）於圖像強度的一級和（hé）二級導數，但導（dǎo）數的計（jì）算對噪聲很敏感，因此必須（xū）使（shǐ）用濾波器來提高與噪聲相關的邊（biān）緣檢測器的性（xìng）能。需要指（zhǐ）出的是，大多數濾波器在降低噪聲的同（tóng）時也會導致邊緣強（qiáng）度的損失，因此需要在增強邊（biān）緣和降低噪聲之間折中。

2.增強:增強邊緣的基礎是（shì）確定圖像各（gè）點鄰域強度的變化值。增強算（suàn）法可以突出鄰域(或（huò）局部)強度值的顯著變（biàn）化。邊（biān）緣增強通常通過計算梯度（dù）幅值來（lái）完成。

3.檢測:圖像中（zhōng）有很多點的梯（tī）度（dù）幅值比較大，這些點在特定的（de）應用領域並（bìng）不都是邊緣，所（suǒ）以要用某種方法來確定哪些點是邊緣點。簡單的邊緣檢測（cè）判據（jù）是梯度（dù）幅值閾值判據。

4.定位:如果需要在某個應用場合確定邊緣（yuán）位置（zhì），可以在子（zǐ）像素（sù）分辨率上估計邊緣位置，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，隻需要邊緣檢（jiǎn）測器指出（chū）邊緣（yuán）出現在圖像某個像素（sù）點附近，而不（bú）需要指出邊（biān）緣的準（zhǔn）確（què）位置或方向。

邊緣檢測的本質是利用某種算法提取圖（tú）像（xiàng）中對象和背景問題的界限。我們將邊緣定義為圖像中（zhōng）灰度急劇變化的區域邊界。圖像灰度（dù）的變化可以通過（guò）圖像灰度（dù）分布的梯度（dù）來反映（yìng），所以（yǐ）我們可以使用局部圖像微分技（jì）術來獲得邊緣檢測算子。經典（diǎn）的邊緣檢（jiǎn）測方（fāng）法是通過（guò）在原始圖像中像素（sù）的某個（gè）小領域構建（jiàn）邊緣檢測算子來檢測邊緣。

邊緣檢測。

邊緣檢（jiǎn）測的主要應用包（bāo）括:檢測芯片針腳是（shì）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（wéi）高精度檢測和尺（chǐ）寸測量提供了強有（yǒu）力的（de）技術支持。