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。隨著機器視覺技術自身的成熟與發展,它在工業制造企業中已經得到越來越廣泛的應用。在手機電池生產過程中,對電池的正負極耳和極耳膠進行相關尺寸測量是電池封裝前一道十分重要的工序,不同規格的電池對極耳和極耳膠的尺寸都有不同的工藝要求。但是,目前針對極耳和極耳膠的尺寸檢測,在實際工業生產中,大部分企業也通常都是依賴傳統的測量方法,如利用千分尺、游標卡尺或量規等工具進行測量,而這需要依靠大量的人工完成,不僅增加人工成本和管理成本,同時由于人眼易疲勞性且具有不穩定性,故無法確保檢測的準確率;另外,隨著生產規模的擴大和生產線運行速度的提升,人工檢測在速度上存在極大限制,無法達到現代大工業生產線速度要求。針對電池尺寸檢測要實現高精度、高速度和實時性的目標,我們出具了基于機器視覺的手機電池尺寸檢測系統代替人工完成電池的尺寸檢測。利用高速觸發工業相機對生產線上的電池進行圖像采集,通過圖像處理技術進行分析,將超出上下限尺寸的電池判別為不良品,由計算機發出控制信號給機械手,將其剔出生產線。在布匹的生產過程中,像布匹質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成,在現代化流水線后面常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序,給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時,卻仍然不能的檢驗合格率(即“零缺陷”)。對布匹質量的檢測是重復性勞動,容易出錯且效率低。流水線進行自動化的改造,使布匹生產流水線變成快速、實時、準確、的流水線。在流水線上,所有布匹的顏色、及數量都要進行自動確認(以下簡稱“布匹檢測”)。采用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中,用人工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。