边缘检测可看作是处理许多复杂问题的关键 ， 是图象分析和理解的第一步 ， 检测出边缘的图象就可以进行特征提取和形状分析 。
由于边缘是灰度值不连续的结果 ， 这种不连续常可以利用求导数方便的检测到 ， 一般选择一阶和二阶导数来检测边缘 。 在[url=]机器视觉[/url]检测中 ， 常常借助空域微分算子(实际上是微分算子的差分近似)利用卷积来实现 。 常用的微分算子有梯度算子和拉普拉斯算子 。
边缘检测可以借助空域微分算子通过卷积完成 。 实际上数字[url=]图像处理[/url]中求导数是利用差分近似微分来进行的 。 常用的微分算子有梯度算子和拉普拉斯算子 。
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边缘检测算法的基本步骤如下：
1、滤波:边缘检测算法主要是基于图象强度的一阶和二阶导数 ， 但导数的计算对噪声很敏感 ， 因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能 。
2、增强:增强边缘的基础是确定图象各点邻域强度的变化值 。 增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来 。
3、检测:在图象中有许多点的梯度幅值比较大 ， 而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘 ， 所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点 。 常采用梯度幅值Ill值判据 。
【视觉|机器视觉在检测技术在图像边缘检测方面的应用】4、定位:如果某一应用场合要求确定边缘位置 ， 则边缘的位置可在子象素分辨率上来估计 ， 边缘的方位也可以被估计出来 。
在用机器视觉进行尺寸测量时 ， 这四步必不可少 ， 尤其必须指出边缘的精确位置和方位 。 [url=]机器视觉[/url]检测技术 ， 以其强大的性能优势 ， 使得产品质量标准化 ， 检测速度快 ， 检测结果可靠、稳定 ， 并且可以长时间检测 ， 广泛应用于各大领域 。
盈泰德科技（深圳）有限公司有着多年的机器视觉行业经验 ， 在机器视觉的应用领域上积累了丰富的经验 ， 有着不少成功的案例和解决方案 。 盈泰德科技一直以来致力于机器视觉产品的生产、开发、应用以及销售 ， 为客户提供整体机器视觉解决方案及服务 ， 把机器视觉技术应用到智能生产中 。
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