邊緣檢測(cè)是機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的一種，在邊緣檢測(cè)算法中，個(gè)步驟用得十分普遍。這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)場(chǎng)合下，僅僅需要邊緣檢測(cè)器指出邊緣出現(xiàn)在圖像某一像素點(diǎn)的附近，而沒有必要指出邊緣的jing確位置或方向。那機(jī)器視覺邊緣檢測(cè)算法步驟有些呢？1、濾波：邊緣檢測(cè)算法主要是基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計(jì)算對(duì)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(cè)器的性能。需要指出，大多數(shù)濾波器在降低噪聲的同時(shí)也導(dǎo)致了邊緣強(qiáng)度的損失，因此，增強(qiáng)邊緣和降低噪聲之間需要折中。2、增強(qiáng)：增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以將鄰域(或局部)強(qiáng)度值有變化的點(diǎn)突顯出來。邊緣增強(qiáng)一般是通過計(jì)算梯度幅值來完成的。3、檢測(cè)：在圖像中有許多點(diǎn)的梯度幅值比較大，而這些點(diǎn)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些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。的邊緣檢測(cè)判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。4、定位：如果某一應(yīng)用場(chǎng)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(jì)，邊緣的方位也可以被估計(jì)出來。隨著機(jī)器視覺技術(shù)自身的成熟與發(fā)展，它在工業(yè)制造企業(yè)中已經(jīng)得到越來越廣泛的應(yīng)用。在手機(jī)電池生產(chǎn)過程中，對(duì)電池的正負(fù)極耳和極耳膠進(jìn)行相關(guān)尺寸測(cè)量是電池封裝前一道十分重要的工序，不同規(guī)格的電池對(duì)極耳和極耳膠的尺寸都有不同的工藝要求。但是，目前針對(duì)極耳和極耳膠的尺寸檢測(cè)，在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中，大部分企業(yè)也通常都是依賴傳統(tǒng)的測(cè)量方法，如利用千分尺、游標(biāo)卡尺或量規(guī)等工具進(jìn)行測(cè)量，而這需要依靠大量的人工完成，不僅增加人工成本和管理成本，同時(shí)由于人眼易疲勞性且具有不穩(wěn)定性，故無法確保檢測(cè)的準(zhǔn)確率;另外，隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大和生產(chǎn)線運(yùn)行速度的提升，人工檢測(cè)在速度上存在極大限制，無法達(dá)到現(xiàn)代大工業(yè)生產(chǎn)線速度要求。針對(duì)電池尺寸檢測(cè)要實(shí)現(xiàn)高精度、高速度和實(shí)時(shí)性的目標(biāo)，我們出具了基于機(jī)器視覺的手機(jī)電池尺寸檢測(cè)系統(tǒng)代替人工完成電池的尺寸檢測(cè)。利用高速觸發(fā)工業(yè)相機(jī)對(duì)生產(chǎn)線上的電池進(jìn)行圖像采集，通過圖像處理技術(shù)進(jìn)行分析，將超出上下限尺寸的電池判別為不良品，由計(jì)算機(jī)發(fā)出控制信號(hào)給機(jī)械手，將其剔出生產(chǎn)線。在布匹的生產(chǎn)過程中，像布匹質(zhì)量檢測(cè)這種有高度重復(fù)性和智能性的工作只能靠人工檢測(cè)來完成，在現(xiàn)代化流水線后面常?？煽吹胶芏嗟臋z測(cè)工人來執(zhí)行這道工序，給企業(yè)增加巨大的人工成本和管理成本的同時(shí)，卻仍然不能的檢驗(yàn)合格率（即“零缺陷”）。對(duì)布匹質(zhì)量的檢測(cè)是重復(fù)性勞動(dòng)，容易出錯(cuò)且效率低。流水線進(jìn)行自動(dòng)化的改造，使布匹生產(chǎn)流水線變成快速、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、的流水線。在流水線上，所有布匹的顏色、及數(shù)量都要進(jìn)行自動(dòng)確認(rèn)（以下簡(jiǎn)稱“布匹檢測(cè)”）。采用機(jī)器視覺的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測(cè)中，用人工檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。