视觉传感器为什么需要边缘检测？

边缘检测是机器视觉的重要组成部分，也是一种重要的图像预处理技术。因为边缘是不连续灰度值的结果，所以这种不连续通常可以通过寻找导数来容易地检测到。通常，选择第一和第二导数来检测边缘。在视觉传感器检测中，这种方法通常被称为边缘检测局部算子方法。

视觉传感器

Canny算法用于检测图像边缘以处理、分割和检查图像具体算法基本步骤

1.过滤

边缘检测算法主要基于图像强度的一阶导数和二阶导数，但导数的计算对噪声非常敏感，因此必须使用滤波器来提高与噪声相关的边缘检测器的性能。应该指出的是，大多数滤波器不仅降低了噪声，还导致了边缘强度的损失。因此，有必要在增强边缘和减少噪声之间做出妥协。

2.增强

边缘增强的基础是确定图像中每个点的相邻区域的强度的变化值。增强算法可以突出显示相邻区域（或局部强度值的变化点）。边缘增强通常通过计算梯度幅度来实现。

3.检测

在图像中，许多点的梯度幅度相对较大，并且这些点在特定应用领域中并不都是边缘点，因此应该使用一些方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判断是梯度幅度宽度判断。

4.定位

如果应用程序需要利用边缘位置，它可以估计边缘位置的亚像素分辨率，或者估计边缘的10000位。在边缘检测算法中，前三个步骤非常常见。这是因为在大多数情况下，边缘检测器只需要指出边缘出现在图像的像素附近，而不需要指出边缘的确切位置或方向。这四个步骤对于机器视觉的尺寸测量非常重要，尤其是边缘的准确位置和方向。机器视觉检测技术凭借其强大的性能优势，使产品质量标准化，检测速度快，检测结果可靠，检测稳定、长期，广泛应用于各个领域。