邊緣是指圖像局部亮度變化最顯著的部分。邊緣主要存在于目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域之間,是圖像分割、紋理特征提取及形狀特征提取和圖像分析的基礎(chǔ)。邊緣檢測是機(jī)器視覺中必不可少的環(huán)節(jié),是一種重要的圖像預(yù)處理技術(shù)。圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測,它在圖像處理與計算機(jī)視覺中占有特殊位置,它是底層處理中最重要的環(huán)節(jié)之一，往往檢測出邊緣的圖象就可以進(jìn)行特征提取和形狀分析。

邊緣的形成是由于物體的材料不同或表面的朝向不同,引起圖像中的邊緣處存在明暗、色彩、紋理的變化。因此反過來在圖像中檢查不同灰度、色彩等特性區(qū)域的交界處就可得到邊緣。邊緣輪廓是人類識別物體形狀的重要因素,也是圖像處理中重要的處理對象。邊緣檢測主要采用各種算法來發(fā)現(xiàn)、強(qiáng)化圖像中那些可能存在邊緣的像素點。

由于邊緣是灰度值不連續(xù)的結(jié)果，這種不連續(xù)?？梢岳们髮?dǎo)數(shù)方便的檢測到，一般選擇一階和二階導(dǎo)數(shù)來檢測邊緣。在機(jī)器視覺檢測中，邊緣檢測可以借助空域微分算子通過卷積完成。實際上數(shù)字圖像處理中求導(dǎo)數(shù)是利用差分近似微分來進(jìn)行的。常用的微分算子有梯度算子和拉普拉斯算子。

邊緣檢測算法的基本步驟如下：

1、濾波:邊緣檢測算法主要是基于圖象強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測器的性能。

2、增強(qiáng):增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖象各點鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以將鄰域(或局部)強(qiáng)度值有顯著變化的點突顯出來。

3、檢測:在圖象中有許多點的梯度幅值比較大，而這些點在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣，所以應(yīng)該用某種方法來確定哪些點是邊緣點。常采用梯度幅值Ill值判據(jù)。

4、定位:如果某一應(yīng)用場合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子象素分辨率上來估計，邊緣的方位也可以被估計出來。

在用機(jī)器視覺進(jìn)行尺寸測量時，這四步必不可少，尤其必須指出邊緣的精確位置和方位。機(jī)器視覺檢測技術(shù)，以其強(qiáng)大的性能優(yōu)勢，使得產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化，檢測速度快，檢測結(jié)果可靠、穩(wěn)定，并且可以長時間檢測，廣泛應(yīng)用于各大領(lǐng)域。

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