邊緣檢測是機器視覺檢測技術(shù)的一種，在邊緣檢測算法中，個步驟用得十分普遍。這是因為大多數(shù)場合下，僅僅需要邊緣檢測器指出邊緣出現(xiàn)在圖像某一像素點的附近，而沒有必要指出邊緣的jing確位置或方向。那機器視覺邊緣檢測算法步驟有些呢？1、濾波：邊緣檢測算法主要是基于圖像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(guān)的邊緣檢測器的性能。需要指出，大多數(shù)濾波器在降低噪聲的同時也導致了邊緣強度的損失，因此，增強邊緣和降低噪聲之間需要折中。2、增強：增強邊緣的基礎是確定圖像各點鄰域強度的變化值。增強算法可以將鄰域(或局部)強度值有變化的點突顯出來。邊緣增強一般是通過計算梯度幅值來完成的。3、檢測：在圖像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些點是邊緣點。的邊緣檢測判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。4、定位：如果某一應用場合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子像素分辨率上來估計，邊緣的方位也可以被估計出來。機器視覺是一項綜合技術(shù)，包括圖像處理、機械工程技術(shù)、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計算機軟硬件技術(shù)(圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡等)。一個典型的機器視覺應用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊。機器視覺系統(tǒng)基本的特點就是提高生產(chǎn)的靈活性和自動化程度。在一些不適于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重復性工業(yè)生產(chǎn)過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)的效率和自動化程度。檢測任務：檢測計算器鍵盤的表面缺陷。檢測任務：缺陷包括：印刷不良（多印、少印、印刷不正）、刮傷、異物等所有缺陷系統(tǒng)說明：一直以來機器視覺在生產(chǎn)中的應用主要集中在定位方面。而在表面檢測方面，由于種種原因機器視覺一直都得不到很好的應用，不難發(fā)現(xiàn)導致機器視覺不能很好發(fā)揮其功能的原因主要有以下幾個方面：1.待檢產(chǎn)品的表面缺陷不易被檢測到2.待檢產(chǎn)品的表面缺陷位置不易確定3.待檢產(chǎn)品的表面缺陷的大小有一定要求4.待檢產(chǎn)品的光線條件要求很高5.待檢產(chǎn)品往往印刷的顏色多樣