機（jī）器視覺如何檢測產品邊緣?

機器（qì）視（shì）覺如（rú）何檢測產品邊緣?

1.濾波:邊緣檢測算法主要基於圖像強度的（de）一級和二級導數，但導數的計算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來提高與（yǔ）噪聲相關的邊緣檢測器的性（xìng）能。需要指（zhǐ）出的是，大多數濾波（bō）器在降低噪聲的同時也會導致邊緣（yuán）強度的損失（shī），因此需要在增強邊緣和降低噪聲之間折（shé）中。

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

3.檢測:圖像（xiàng）中（zhōng）有很多（duō）點的梯度幅（fú）值比較（jiào）大，這些點在特定（dìng）的應用領域並不（bú）都是邊緣，所以要用某種方法來確定哪些點是邊緣點。簡單的邊緣檢測判據是（shì）梯度幅值（zhí）閾值判據。

4.定位:如果需要在某個應用場（chǎng）合確定邊（biān）緣位置，可以在子像素分辨率上（shàng）估計邊緣位（wèi）置，也可以（yǐ）估計邊緣（yuán）方位。

機器視覺檢測。

邊緣檢測是一種（zhǒng）機器視覺檢測（cè）技術，在邊緣檢測算法中廣泛使用前（qián）三步。這是因為在大多數情況下，隻需要邊緣檢測器指出邊緣出現在圖像（xiàng）某個（gè）像素（sù）點附近，而不需要指出邊緣的準確位置或方向。

邊緣檢測的本質是利（lì）用某種算法提取圖像中對象和背景問題的界限。我們將邊緣定義為圖像中灰度急劇變化（huà）的區域（yù）邊（biān）界。圖像灰度的變化可以通過圖像灰度分布的梯度來反（fǎn）映，所以我們可以使用局部圖像微分技術來（lái）獲得邊緣檢測算子。經典的邊緣檢測方法是通過在原始圖像中像（xiàng）素的某個小領域構（gòu）建邊緣檢（jiǎn）測算子來檢測邊（biān）緣。

邊緣（yuán）檢測。

邊（biān）緣檢（jiǎn）測的主要應用包括:檢測芯片針腳是否規則整齊、目標定位（wèi）和存在（zài）/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（yǒu）力的技術支持。