机器视觉边缘检测相关算法的步骤有哪些（机器视觉边缘检测相关算法的步骤包括）

边缘检测相关算法的步骤如下：

1.滤波：边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶导数，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边缘检测器与噪声相关的性能。需要注意的是，大多数滤波器在降低噪声的同时也会造成边缘强度的损失，因此边缘增强和噪声降低之间需要进行权衡。

2、增强：边缘增强的基础是确定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（或局部）强度值发生显着变化的点。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。

3.检测：图像中存在很多梯度幅值较大的点，而这些点在特定应用领域并不都是边缘，因此需要采用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测准则是梯度幅度阈值准则。

4.定位：如果应用需要确定边缘位置，则可以在亚像素分辨率下估计边缘位置，并且还可以估计边缘方向。

边缘检测是机器视觉检测技术的一种。在边缘检测算法中，前三个步骤是非常常用的。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中的某个像素附近，而不需要指出边缘的精确位置或方向。

边缘检测的本质是利用一定的算法提取图像中物体与背景之间的边界。我们将边缘定义为图像中灰度变化剧烈的区域的边界。图像灰度的变化可以通过图像灰度分布的梯度来反映，因此可以利用图像局部微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法通过对原始图像中一小部分像素邻域构造边缘检测算子来达到边缘检测的目的。

边缘检测的主要应用包括：检测芯片引脚是否规则整齐、目标定位、有无/缺陷检测等。基于边缘检测技术的应用，为高精度检测和尺寸测量提供强有力的技术支撑在行业中。

编辑：黄飞