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。我國的機器人產業化必須由市場來拉動，機器人作為高新技術，它的發展與社會的生產、經濟狀況密切相關。機器人的研制、開發只有從技術上實現可能性大為原則選擇機器人優先應用的領域，并以此為突破口，向其他領域滲透、擴散至為重要。隨著工業4.0時代的到來，機器視覺在智能制造業領域的作用越來越重要，能讓更多用戶獲取機器視覺的相關基礎知識，包括機器視覺技術是工作的、它為是實現流程自動化和質量改進的正確選擇等。機器視覺是一門學科技術，廣泛應用于生產制造檢測等工業領域，用來產品質量，控制生產流程，感知環境等。機器視覺系統是將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。機器視覺的特點⒈攝像機的拍照速度自動與被測物的速度相匹配，拍攝到理想的圖像；⒉零件的尺寸范圍為2.4mm到12mm，厚度可以不同；⒊系統根據操作者選擇不同尺寸的工件，調用相應視覺程序進行尺寸檢測，并輸出結果；⒋針對不同尺寸的零件，排序裝置和輸送裝置可以jing確調整料道的寬度，使零件在固定路徑上運動并進行視覺檢測；⒌機器視覺系統分辨率達到2448×2048，動態檢測精度可以達到0.02mm；⒍廢品漏檢率為0；⒎本系統可通過顯示圖像監視檢測過程，也可通過界面顯示的檢測數據動態查看檢測結果；⒏具有對錯誤工件及時準確發出剔除控制信號、剔除廢品的功能；⒐系統能夠自檢其主要設備的狀態正常，配有狀態指示燈；同時能夠設置系統維護人員、使用人員不同的操作權限；⒑實時顯示檢測畫面，中文界面，可以瀏覽幾次不合格品的圖像，具有能夠存儲和實時察看錯誤工件圖像的功能；⒒能生成錯誤結果信息文件，包含對應的錯誤圖像，并能打印輸出。