機(jī)器視覺如何檢測產(chǎn)品邊緣?

1.濾波:邊緣檢測算法主要基于圖像強(qiáng)度的一級和二級導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計(jì)算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來提高與噪聲相關(guān)的邊緣檢測器的性能。需要指出的是，大多數(shù)濾波器在降低噪聲的同時也會導(dǎo)致邊緣強(qiáng)度的損失，因此需要在增強(qiáng)邊緣和降低噪聲之間折中。

2.增強(qiáng):增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以突出鄰域(或局部)強(qiáng)度值的顯著變化。邊緣增強(qiáng)通常通過計(jì)算梯度幅值來完成。

3.檢測:圖像中有很多點(diǎn)的梯度幅值比較大，這些點(diǎn)在特定的應(yīng)用領(lǐng)域并不都是邊緣，所以要用某種方法來確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。簡單的邊緣檢測判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。

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

機(jī)器視覺檢測。

邊緣檢測是一種機(jī)器視覺檢測技術(shù)，在邊緣檢測算法中廣泛使用前三步。這是因?yàn)樵诖蠖鄶?shù)情況下，只需要邊緣檢測器指出邊緣出現(xiàn)在圖像某個像素點(diǎn)附近，而不需要指出邊緣的準(zhǔn)確位置或方向。

邊緣檢測的本質(zhì)是利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的區(qū)域邊界。圖像灰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部圖像微分技術(shù)來獲得邊緣檢測算子。經(jīng)典的邊緣檢測方法是通過在原始圖像中像素的某個小領(lǐng)域構(gòu)建邊緣檢測算子來檢測邊緣。

邊緣檢測。

邊緣檢測的主要應(yīng)用包括:檢測芯片針腳是否規(guī)則整齊、目標(biāo)定位和存在/缺陷檢測?；谶吘墮z測技術(shù)的應(yīng)用，為高精度檢測和尺寸測量提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。