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机器视觉光源检测在很多地方都有应用，其中边缘检测也是重要的应用之一。今天介绍下边缘检测算法的流程是什么?
机器视觉光源边缘检测算法的过程如下:
1.滤波:边缘检测算法是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的核算对噪声非常敏感，因此需要使用滤波器来改善边缘检测器与噪声相关的功能。指出大多数滤波器还会随着下降噪声造成边缘强度的损失，因此应加强边缘和下降噪声之间的需求折衷。
2.增强:边缘增强的基础是图像中各点邻域强度的变化值。增强算法可以突出显示邻域(或部分)强度值发生明显变化的点。边缘增强通常通过计算梯度幅度来完成。
3.检测:图像中有很多梯度幅度较大的点，但这些点并不都是特定应用类别中的边缘，所以要用一些方法来确定哪些点是边缘点。简单的边缘检测准则是梯度幅度阈值准则。
4.定位:如果某个应用场所要求某个边缘方向，可以在亚像素分辨率下估计边缘方向，也可以估计边缘方向。
边缘检测是一种基于机器视觉的光源检测技术。在边缘检测算法中，前三个过程被广泛使用。这是因为在大多数地方，只需要边缘检测器指出边缘出现在图像的某个像素点的左侧和附近，而不需要指出边缘的精确方位或方向。
边缘检测的本质是选择一种算法来提取图像中目标和景物之间的边界线。让我们将边界定义为图像中灰度急剧变化的区域的边界。图像灰度的变化可以通过图像灰度分布的梯度来反映，因此可以利用部分图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法是通过原始图像中像素的小邻域结构的边缘检测算子来检测边缘。
边缘检测是主要应用:检测芯片引脚是否可以定期切割、意图定位、存在/缺陷检测等。边缘检测技术的应用为高精度检测和尺寸测量提供了强有力的技术支持。
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