邊緣是圖像局部亮度變化更重要的部分。邊緣主要位于目標(biāo)和目標(biāo)、目標(biāo)和背景、區(qū)域和區(qū)域之間，是圖像分割、紋理特征提取和形狀特征提取和圖像分析的基礎(chǔ)。產(chǎn)品邊緣輪廓檢測(cè)是機(jī)器視覺中不可缺少的一部分，是重要的圖像預(yù)處理技術(shù)。產(chǎn)品邊緣輪廓在線檢測(cè)系統(tǒng)圖像分析和理解的一階段往往是邊緣檢測(cè)，在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中占據(jù)特殊位置，是基本處理中更重要的部分之一，經(jīng)常檢測(cè)邊緣的圖像可以進(jìn)行特征提取和形狀分析。
邊緣的形成是因?yàn)槲矬w的材質(zhì)不同或表面的方向不同，所以圖像的邊緣會(huì)發(fā)生著色、顏色和紋理的變化。因此，相反，可以檢查圖像中其他灰度、顏色等特性區(qū)域的邊界，以獲得邊緣。邊緣輪廓是人類識(shí)別物體形狀的重要因素，也是圖像處理中的重要處理對(duì)象。邊緣檢測(cè)主要使用多種算法來查找和增強(qiáng)圖像中可能有邊緣的像素點(diǎn)。
因?yàn)檫吘壥腔叶戎挡贿B續(xù)的結(jié)果，所以這種不連續(xù)往往可以利用求出導(dǎo)數(shù)的方便檢測(cè)，一般選擇一階和二階導(dǎo)數(shù)來檢測(cè)邊緣。機(jī)器視覺檢查中，產(chǎn)品邊緣輪廓檢測(cè)可以通過空域微分算子通過卷積進(jìn)行。實(shí)際上，在數(shù)字圖像處理中求得導(dǎo)數(shù)是利用差分近似微分進(jìn)行的。常用的微分算子是梯度算子和拉普拉斯算子。
產(chǎn)品邊緣輪廓在線檢測(cè)系統(tǒng)算法的基本步驟如下。
1、濾波器：邊緣檢測(cè)算法主要基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)計(jì)算對(duì)噪音敏感，因此需要使用濾波器來提高與噪音相關(guān)的邊緣探測(cè)器的性能。
2、增強(qiáng)的：增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點(diǎn)鄰居強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法強(qiáng)調(diào)相鄰(或局部)強(qiáng)度值發(fā)生重大變化的點(diǎn)。
3、在檢測(cè)3360圖像中，很多點(diǎn)的漸變振幅比較大，這些點(diǎn)在特定應(yīng)用領(lǐng)域都不是邊緣，因此要用什么方法來確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。經(jīng)常使用漸變幅度Ill值標(biāo)準(zhǔn)。
4、如果需要在定位3360應(yīng)用程序中確定邊緣位置，則可以推測(cè)邊緣的位置為子像素分辨率，還可以推測(cè)邊緣的方向。
這四個(gè)階段是用機(jī)器視覺測(cè)量尺寸時(shí)必不可少的。特別是要指向邊的確切位置和方向。機(jī)器視覺檢查技術(shù)具有強(qiáng)大的性能優(yōu)勢(shì)，能夠標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品質(zhì)量，提高測(cè)試速度，測(cè)試結(jié)果可靠性，可靠性，長(zhǎng)期測(cè)試，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。
