邊緣是圖像局部亮度變化更重要的部分。邊緣主要位于目標(biāo)和目標(biāo)、目標(biāo)和背景、區(qū)域和區(qū)域之間，是圖像分割、紋理特征提取和形狀特征提取和圖像分析的基礎(chǔ)。產(chǎn)品邊緣輪廓檢測是機(jī)器視覺中不可缺少的一部分，是重要的圖像預(yù)處理技術(shù)。產(chǎn)品邊緣輪廓在線檢測系統(tǒng)圖像分析和理解的一階段往往是邊緣檢測，在圖像處理和計算機(jī)視覺中占據(jù)特殊位置，是基本處理中更重要的部分之一，經(jīng)常檢測邊緣的圖像可以進(jìn)行特征提取和形狀分析。
邊緣的形成是因為物體的材質(zhì)不同或表面的方向不同，所以圖像的邊緣會發(fā)生著色、顏色和紋理的變化。因此，相反，可以檢查圖像中其他灰度、顏色等特性區(qū)域的邊界，以獲得邊緣。邊緣輪廓是人類識別物體形狀的重要因素，也是圖像處理中的重要處理對象。邊緣檢測主要使用多種算法來查找和增強圖像中可能有邊緣的像素點。
因為邊緣是灰度值不連續(xù)的結(jié)果，所以這種不連續(xù)往往可以利用求出導(dǎo)數(shù)的方便檢測，一般選擇一階和二階導(dǎo)數(shù)來檢測邊緣。機(jī)器視覺檢查中，產(chǎn)品邊緣輪廓檢測可以通過空域微分算子通過卷積進(jìn)行。實際上，在數(shù)字圖像處理中求得導(dǎo)數(shù)是利用差分近似微分進(jìn)行的。常用的微分算子是梯度算子和拉普拉斯算子。
產(chǎn)品邊緣輪廓在線檢測系統(tǒng)算法的基本步驟如下。
1、濾波器：邊緣檢測算法主要基于圖像強度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)計算對噪音敏感，因此需要使用濾波器來提高與噪音相關(guān)的邊緣探測器的性能。
2、增強的：增強邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點鄰居強度的變化值。增強算法強調(diào)相鄰(或局部)強度值發(fā)生重大變化的點。
3、在檢測3360圖像中，很多點的漸變振幅比較大，這些點在特定應(yīng)用領(lǐng)域都不是邊緣，因此要用什么方法來確定哪些點是邊緣點。經(jīng)常使用漸變幅度Ill值標(biāo)準(zhǔn)。
4、如果需要在定位3360應(yīng)用程序中確定邊緣位置，則可以推測邊緣的位置為子像素分辨率，還可以推測邊緣的方向。
這四個階段是用機(jī)器視覺測量尺寸時必不可少的。特別是要指向邊的確切位置和方向。機(jī)器視覺檢查技術(shù)具有強大的性能優(yōu)勢，能夠標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品質(zhì)量，提高測試速度，測試結(jié)果可靠性，可靠性，長期測試，廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。
