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機器視覺光源檢測在很多地方都有應用，其中邊緣檢測也是重要的應用之一。今天介紹下邊緣檢測算法的流程是什么?
機器視覺光源邊緣檢測算法的過程如下:
1.濾波:邊緣檢測算法是基于圖像強度的一階和二階導數，但導數的核算對噪聲非常敏感，因此需要使用濾波器來改善邊緣檢測器與噪聲相關的功能。指出大多數濾波器還會隨著下降噪聲造成邊緣強度的損失，因此應加強邊緣和下降噪聲之間的需求折衷。
2.增強:邊緣增強的基礎是圖像中各點鄰域強度的變化值。增強算法可以突出顯示鄰域(或部分)強度值發生明顯變化的點。邊緣增強通常通過計算梯度幅度來完成。
3.檢測:圖像中有很多梯度幅度較大的點，但這些點并不都是特定應用類別中的邊緣，所以要用一些方法來確定哪些點是邊緣點。簡單的邊緣檢測準則是梯度幅度閾值準則。
4.定位:如果某個應用場所要求某個邊緣方向，可以在亞像素分辨率下估計邊緣方向，也可以估計邊緣方向。
邊緣檢測是一種基于機器視覺的光源檢測技術。在邊緣檢測算法中，前三個過程被廣泛使用。這是因為在大多數地方，只需要邊緣檢測器指出邊緣出現在圖像的某個像素點的左側和附近，而不需要指出邊緣的精確方位或方向。
邊緣檢測的本質是選擇一種算法來提取圖像中目標和景物之間的邊界線。讓我們將邊界定義為圖像中灰度急劇變化的區域的邊界。圖像灰度的變化可以通過圖像灰度分布的梯度來反映，因此可以利用部分圖像微分技術來獲得邊緣檢測算子。經典的邊緣檢測方法是通過原始圖像中像素的小鄰域結構的邊緣檢測算子來檢測邊緣。
邊緣檢測是主要應用:檢測芯片引腳是否可以定期切割、意圖定位、存在/缺陷檢測等。邊緣檢測技術的應用為高精度檢測和尺寸測量提供了強有力的技術支持。
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