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器視覺光源邊緣檢測算法.png)
機(jī)器視覺光源檢測在很多地方都有應(yīng)用，其中邊緣檢測也是重要的應(yīng)用之一。今天介紹下邊緣檢測算法的流程是什么?
機(jī)器視覺光源邊緣檢測算法的過程如下:
1.濾波:邊緣檢測算法是基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的核算對噪聲非常敏感，因此需要使用濾波器來改善邊緣檢測器與噪聲相關(guān)的功能。指出大多數(shù)濾波器還會隨著下降噪聲造成邊緣強(qiáng)度的損失，因此應(yīng)加強(qiáng)邊緣和下降噪聲之間的需求折衷。
2.增強(qiáng):邊緣增強(qiáng)的基礎(chǔ)是圖像中各點鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以突出顯示鄰域(或部分)強(qiáng)度值發(fā)生明顯變化的點。邊緣增強(qiáng)通常通過計算梯度幅度來完成。
3.檢測:圖像中有很多梯度幅度較大的點，但這些點并不都是特定應(yīng)用類別中的邊緣，所以要用一些方法來確定哪些點是邊緣點。簡單的邊緣檢測準(zhǔn)則是梯度幅度閾值準(zhǔn)則。
4.定位:如果某個應(yīng)用場所要求某個邊緣方向，可以在亞像素分辨率下估計邊緣方向，也可以估計邊緣方向。
邊緣檢測是一種基于機(jī)器視覺的光源檢測技術(shù)。在邊緣檢測算法中，前三個過程被廣泛使用。這是因為在大多數(shù)地方，只需要邊緣檢測器指出邊緣出現(xiàn)在圖像的某個像素點的左側(cè)和附近，而不需要指出邊緣的精確方位或方向。
邊緣檢測的本質(zhì)是選擇一種算法來提取圖像中目標(biāo)和景物之間的邊界線。讓我們將邊界定義為圖像中灰度急劇變化的區(qū)域的邊界。圖像灰度的變化可以通過圖像灰度分布的梯度來反映，因此可以利用部分圖像微分技術(shù)來獲得邊緣檢測算子。經(jīng)典的邊緣檢測方法是通過原始圖像中像素的小鄰域結(jié)構(gòu)的邊緣檢測算子來檢測邊緣。
邊緣檢測是主要應(yīng)用:檢測芯片引腳是否可以定期切割、意圖定位、存在/缺陷檢測等。邊緣檢測技術(shù)的應(yīng)用為高精度檢測和尺寸測量提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。
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