機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合,常用機器視覺來替代人工視覺;同時在大批量工業生產過程中,用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高,用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成,是實現計算機集成制造的基礎技術。邊緣檢測是機器視覺檢測技術的一種,在邊緣檢測算法中,個步驟用得十分普遍。這是因為大多數場合下,僅僅需要邊緣檢測器指出邊緣出現在圖像某一像素點的附近,而沒有必要指出邊緣的jing確位置或方向。那機器視覺邊緣檢測算法步驟有些呢?1、濾波:邊緣檢測算法主要是基于圖像強度的一階和二階導數,但導數的計算對噪聲很敏感,因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關的邊緣檢測器的性能。需要指出,大多數濾波器在降低噪聲的同時也導致了邊緣強度的損失,因此,增強邊緣和降低噪聲之間需要折中。2、增強:增強邊緣的基礎是確定圖像各點鄰域強度的變化值。增強算法可以將鄰域(或局部)強度值有變化的點突顯出來。邊緣增強一般是通過計算梯度幅值來完成的。3、檢測:在圖像中有許多點的梯度幅值比較大,而這些點在特定的應用領域中并不都是邊緣,所以應該用某種方法來確定些點是邊緣點。的邊緣檢測判據是梯度幅值閾值判據。4、定位:如果某一應用場合要求確定邊緣位置,則邊緣的位置可在子像素分辨率上來估計,邊緣的方位也可以被估計出來。在現代自動化生產過程中,機器視覺已經開始慢慢取代人工視覺,尤其是在工況檢測、成品檢驗、質量控制等領域,應用廣泛,隨著工業4.0時代的到來,這一趨勢不可逆轉。那人們為要用機器視覺替代人工視覺呢?原因有很多,以下列出較主要的幾點:1、從生產效率的角度來說,由于操作工在長時間工作下容易疲憊,人工視覺質量效率低下且精度不高,而機器視覺可以大大提高生產效率和自動化程度。2、從成本控制的角度來說,培訓一個合格的操作工需要企業管理者花費大量的人力物力,然而單的培訓還遠遠不夠,后續還需要花費大量的時間,使操作工的水平在實踐中得到提升。而機器視覺系統只要設計、調試和操作得當,可以在很長一段時間內不間斷使用,同時確保生產效果。3、在某些特殊工業環境中實施工況檢測,如焊接、huo藥制造等,人工視覺可能會對操作工的人身安全造成威脅,而機器視覺從某種程度上有效地規避了這些風險。