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。機器視覺行業的人士都知道，機器視覺檢測系統一般是通過CCD照相機將被監測的對象轉換成圖，傳送給機器視覺是同種的圖像處理系統實現的，在這個過程中，機器視覺系統地圖像處理系統，會依據像素的分布和各個不同成像區域的亮度、顏色等不同的信息，將圖像信號再次轉化為數字化的信號。這些信號所反映出來的監測項目的特征，將作為輸出結果，為電腦或者人工判斷提供參考依據，進而達到自動化、提率的目標。機器視覺系統實現這些工作原理，需要有幾個典型結構的支持：首先就是照明系統，與機器視覺相關的照明系統，又被稱為機器視覺光源?？梢赃@么說，照明是影響機器視覺系統輸入和判斷的重要的因素之一，因為它直接影響機器視覺系統輸入數據的質量和分析依據，還有就是這個系統的實際應用效果。通常情況下，按照目前機器視覺光源行業的狀況，是沒有通用的機器視覺照明設備的，所以針對任何一個新開發的機器視覺系統，需要開發對應的機器視覺光源，找到適用的照明設備和系統。其次就是鏡頭了，鏡頭也在很大程度上決定了成像的效果，而選擇好的鏡頭，就需要關注體現鏡頭配置的幾個關鍵因素：如焦距、目標高度、影像高度、放大倍數、影像至目標的距離、中心點、節點、畸變等，這些都決定著鏡頭的質量，也關系到機器視覺系統的判讀水平。故而，選用工業鏡頭時必須考慮視野、工作距離，CCD(攝像機成像傳感器裝置的尺寸)等因素。另外，就是一些圖像采集和機器選型方面的結構了。這些典型的結構決定了機器視覺系統的整體功能特性。由此可見，機器視覺領域，重要典型的結構就是機器視覺光源和工業鏡頭了，選擇的機器視覺系統，必須先選擇相應的機器視覺光源與之搭配，同時配置好的圖像處理系統，也就是的工業相機和工業機關念頭。如今，中國正成為世界機器視覺發展活躍的地區之一，應用范圍涵蓋了工業、農業、醫藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經濟的各個行業。其重要原因是中國已經成為全球制造業的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統和應用經驗也進入了中國。經歷過長期的蟄伏，2010年中國機器視覺市場迎來了爆發式增長。數據顯示當年，中國機器視覺市場規模達到8.3億元，同比增長48.2%，其中智能相機、軟件、光源和板卡的增長幅度都達到了50%，工業相機和鏡頭也保持了40%以上的增幅，皆為2007年以來的zui高水平。2011年，中國機器視覺市場步入后增長調整期。相較2010年的高速增長，雖然增長率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中國機器視覺市場規模為10.8億元，同比增長30.1%，增速同比2010年下降18.1個百分點，其中智能相機、工業相機、軟件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也達到了28.6%的增長幅度，增幅遠高于中國整體自動化市場的增長速度。電子制造行業仍然是拉動需求高速增長的主要因素。2011年機器視覺產品電子制造行業的市場規模為5.0億人民幣，增長35.1%。市份額達到了46.3%。電子制造、汽車、制藥和包裝機械占據了近70%的機器視覺市場份額。