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機(jī)器視覺如何檢測產(chǎn)品邊緣?

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度的一級和二級導(dǎo)數(shù),但導(dǎo)數(shù)的計算對噪聲很敏感,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)致邊緣強度的損失,因此需要在增強邊緣和降低噪聲之間折中。

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

3.檢測:圖像中有很多點的梯度幅值比較大,這些點在特定的應(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是邊緣點。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邊緣位置,也可以估計邊緣方位。

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。這是因為在大多數(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有力的技術(shù)支持。


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