机器视觉定位技术之产品边缘轮廓检测

主要观点总结

本文介绍了边缘在图像处理中的重要性和作用，以及边缘检测的基本步骤和应用。文章指出边缘是图像局部亮度变化最显著的部分，存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间，是图像分割、纹理特征提取及形状特征提取和图像分析的基础。边缘检测是机器视觉中必不可少的环节，采用各种算法来发现、强化图像中的边缘像素点，一般选择一阶和二阶导数来检测边缘。常用的微分算子有梯度算子和拉普拉斯算子。文章还介绍了边缘检测算法的基本步骤，包括滤波、增强、检测和定位。

关键观点总结

关键观点1: 边缘在图像处理中的重要性

边缘是图像局部亮度变化最显著的部分，是图像分割、纹理特征提取及形状特征提取和图像分析的基础。边缘检测是机器视觉中必不可少的环节，是底层处理中最重要的环节之一。

关键观点2: 边缘检测的基本步骤

边缘检测算法的基本步骤包括滤波、增强、检测和定位。滤波是为了改善与噪声有关的边缘检测器的性能，增强是确定图象各点邻域强度的变化值，检测是用某种方法来确定哪些点是边缘点，定位是确定边缘的精确位置和方位。

关键观点3: 边缘检测在机器视觉中的应用

边缘检测是机器视觉尺寸测量中的重要环节，广泛应用于各大领域。机器视觉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。

文章预览

边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分。边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间,是图像分割、纹理特征提取及形状特征提取和图像分析的基础。边缘检测是机器视觉中必不可少的环节,是一种重要的图像预处理技术。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测,它在图像处理与计算机视觉中占有特殊位置,它是底层处理中最重要的环节之一，往往检测出边缘的图象就可以进行特征提取和形状分析。 边缘的形成是由于物体的材料不同或表面的朝向不同,引起图像中的边缘处存在明暗、色彩、纹理的变化。因此反过来在图像中检查不同灰度、色彩等特性区域的交界处就可得到边缘。边缘轮廓是人类识别物体形状的重要因素,也是图像处理中重要的处理对象。边缘检测主要采用各种算法来发现、强化图像中那些可能存在边缘的像素点。 由 ………………………………