邊緣是指圖像局部亮度變化較顯著的部分。邊緣主要存在于目標與目標、目標與背景、區(qū)域與區(qū)域之間,是圖像分割、紋理特征提取及形狀特征提取和圖像分析的基礎(chǔ)。產(chǎn)品邊緣輪廓檢測是機器視覺中必不可少的環(huán)節(jié),是一種重要的圖像預(yù)處理技術(shù)。產(chǎn)品邊緣輪廓在線檢測系統(tǒng)圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測,它在圖像處理與計算機視覺中占有特殊位置,它是底層處理中較重要的環(huán)節(jié)之一，往往檢測出邊緣的圖象就可以進行特征提取和形狀分析。

邊緣的形成是由于物體的材料不同或表面的朝向不同,引起圖像中的邊緣處存在明暗、色彩、紋理的變化。因此反過來在圖像中檢查不同灰度、色彩等特性區(qū)域的交界處就可得到邊緣。邊緣輪廓是人類識別物體形狀的重要因素,也是圖像處理中重要的處理對象。邊緣檢測主要采用各種算法來發(fā)現(xiàn)、強化圖像中那些可能存在邊緣的像素點。

由于邊緣是灰度值不連續(xù)的結(jié)果，這種不連續(xù)常可以利用求導(dǎo)數(shù)方便的檢測到，一般選擇一階和二階導(dǎo)數(shù)來檢測邊緣。在機器視覺檢測中，產(chǎn)品邊緣輪廓檢測可以借助空域微分算子通過卷積完成。實際上數(shù)字圖像處理中求導(dǎo)數(shù)是利用差分近似微分來進行的。常用的微分算子有梯度算子和拉普拉斯算子。

產(chǎn)品邊緣輪廓在線檢測系統(tǒng)算法的基本步驟如下：

1、濾波:邊緣檢測算法主要是基于圖象強度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計算對噪聲很敏感，因此須使用濾波器來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測器的性能。

2、增強:增強邊緣的基礎(chǔ)是確定圖象各點鄰域強度的變化值。增強算法可以將鄰域(或局部)強度值有顯著變化的點突顯出來。

3、檢測:在圖象中有許多點的梯度幅值比較大，而這些點在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣，所以應(yīng)該用某種方法來確定哪些點是邊緣點。常采用梯度幅值Ill值判據(jù)。

4、定位:如果某一應(yīng)用場合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子象素分辨率上來估計，邊緣的方位也可以被估計出來。

在用機器視覺進行尺寸測量時，這四步必不可少，尤其須指出邊緣的精確位置和方位。機器視覺檢測技術(shù)，以其強大的性能優(yōu)勢，使得產(chǎn)品質(zhì)量標準化，檢測速度快，檢測結(jié)果可靠、穩(wěn)定，并且可以長時間檢測，廣泛應(yīng)用于各大領(lǐng)域。我們在機器視覺檢測領(lǐng)域有多年的經(jīng)驗，如果您在產(chǎn)品邊緣輪廓檢測方面有需求，可以直接來問我們