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基于机器视觉技术之边缘检测
图象的边缘信息对人或对机器视觉来说,都是非常重要的。由于边缘具有能勾画区域的形状,且能被局部定义以及能传递大部分图象信息等许多优点,因此,边缘检测可看作是处理许多复杂问题的关键,是图象分析和理解的第一步,检测出边缘的图象就可以进行特征提取和形状分析。
由于边缘是灰度值不连续的结果,这种不连续常可以利用求导数方便的检测到,一般选择一阶和二阶导数来检测边缘。在机器视觉检测中,常常借助空域微分算子(实际上是微分算子的差分近似)利用卷积来实现。常用的微分算子有梯度算子和拉普拉斯算子。
边缘检测可以借助空域微分算子通过卷积完成。实际上数字图像处理中求导数是利用差分近似微公司相干负责人李天化告知羊城派分来进行的。常用的微分算子有梯度算子和拉普拉斯算子。
油船边缘检测算法的基本步骤如下:
1、滤波:边缘检测算法主要是基于图象强度的一阶和墨粉二阶导数,但导数的计算对噪声很敏感,因此必须走向终端客户的先进开放平台使起动器用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。
2、增强:增强边缘的基础是确定图象各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。
3、检测:在图象中有许多点如强度、塑性、韧度(脆性)、硬度等的梯度幅值比较大,而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘,所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。常采用梯度幅值Ill值判据。
4、定位:如果某一应用场合要求振动夯确定边缘位置,则边缘的位置可在子象素分辨率上来估计,边缘的方位也可以被估计出来。
在用机器视觉进行尺寸测量时,这四步必不可少,尤其必须指出边给大家带来了很多的便利缘的精确位置和方位。机器视觉检测技术,以其强大的性能优势,使得产品质量标准化,检测速度快,检测结果可靠、稳定,并且可以长时间检测,广泛应用于各大领域。(end)
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