荣旭自动化(图)|工业镜头|机器视觉

   边缘检测是机器视觉检测技术的一种，在边缘检测算法中，*个步骤用得十分普遍。这是因为大多数场合下，仅仅需要边缘检测器指出边缘出现在图像某一像素点的附近，而没有必要指出边缘的jing确位置或方向。那机器视觉边缘检测算法步骤有哪些呢？

   1、滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来****与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。

   2、增强：增强边缘的基础是确定图像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。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。

   3、检测：在图像中有许多点的梯度幅值比较大，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。****简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。

    4、*：如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。

      在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证*的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。

       流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、****的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大****生产效率和生产的自动化程度。

       我国的机器人产业化必须由市场来拉动，机器人作为高新技术，它的发展与社会的生产、经济状况密切相关。机器人的研制、开发只有从技术上实现可能性大为原则选择机器人优先应用的领域，并以此为突破口，向其他领域渗透、扩散至为重要。

      随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。

      机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给*的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。