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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。機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡等)。一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。機器視覺系統基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適于人工作業的危險工作環境或者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，在大批量重復性工業生產過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。檢測任務：檢測計算器鍵盤的表面缺陷。檢測任務：缺陷包括：印刷不良（多印、少印、印刷不正）、刮傷、異物等所有缺陷系統說明：一直以來機器視覺在生產中的應用主要集中在定位方面。而在表面檢測方面，由于種種原因機器視覺一直都得不到很好的應用，不難發現導致機器視覺不能很好發揮其功能的原因主要有以下幾個方面：1.待檢產品的表面缺陷不易被檢測到2.待檢產品的表面缺陷位置不易確定3.待檢產品的表面缺陷的大小有一定要求4.待檢產品的光線條件要求很高5.待檢產品往往印刷的顏色多樣
