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與目標、目標與背景、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。邊緣檢測是機器視覺中必不可少的環(huán)節(jié),是一種重要的圖像預處理技術。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，ccd視覺檢測設備往往檢測出邊緣的圖象就可以進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)的結果，這種不連續(xù)?？梢岳们髮?shù)方便的檢測到，ccd視覺檢測設備一般選擇一階和二階導數(shù)來檢測邊緣。在機器視覺檢測中，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)字圖像處理中求導數(shù)是利用差分近似微分來進行的。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度的一階和二階導數(shù)，但導數(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的邊緣檢測器的性能。

2、增強:增強邊緣的基礎是確定圖象各點鄰域強度的變化值。增強算法可以將鄰域(或局部)強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用領域中并不都是邊緣，所以應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:如果某一應用場合要求確定邊緣位置，ccd視覺檢測設備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。

在用機器視覺進行尺寸測量時，這四步必不可少，尤其必須指出邊緣的精確位置和方位。機器視覺檢測技術，以其強大的性能優(yōu)勢，使得產(chǎn)品質量標準化，ccd視覺檢測設備檢測速度快，檢測結果可靠、穩(wěn)定，并且可以長時間檢測，廣泛應用于各大領域。