由于中國正成為世界機器視覺發(fā)展活躍的地區(qū)之一，機器視覺也成為目前高校研究的熱門之一，其應用領域也涵蓋了工業(yè)、農業(yè)、醫(yī)藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經濟的各個行業(yè)。與此相對應的，各大高校均開設了機器視覺或相關課程，在機器視覺的授課過程中，因為是新，新課程，缺少具有引導學生動手、將實踐與學習相結合的實驗課程，多數老師只能參考課本進行講解，無法引起學生的興趣，教學效果不是十分理想。機器視覺實驗室以發(fā)展工業(yè)檢測領域的機器視覺應用技術為主要目標，致力于精敏視覺傳感器、高速圖像處理、智能圖像識別的研究、開發(fā)與應用，重點解決半導體電子、印刷包裝、機械制造、塑料制品、醫(yī)藥醫(yī)療等行業(yè)產品的表面缺陷檢測、外觀尺寸測量、高速目標定位、自動目標識別中的關鍵技術問題，大力推進機器視覺技術的廣泛應用，在解決企業(yè)技術難題、培養(yǎng)高技術人才，尤其是促進科技成果轉化等方面滿足，特別是地方經濟建設與社會發(fā)展的需求。邊緣檢測是機器視覺檢測技術的一種，在邊緣檢測算法中，個步驟用得十分普遍。這是因為大多數場合下，僅僅需要邊緣檢測器指出邊緣出現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，但導數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。需要指出，大多數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。的邊緣檢測判據是梯度幅值閾值判據。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。彈簧表面質量檢測是彈簧加工的重要環(huán)節(jié)。檢測時，人們通過各種試驗方法對彈簧的性能進行測定，從而把彈簧的質量定量數值化，為企業(yè)的質量管理與追蹤提供正確的評定依據。彈簧的成品檢驗主要包括對彈簧的外觀檢測、尺寸檢測、負荷檢測等內容，這里我們主要完成對彈簧的外觀檢測和尺寸檢測（包括彈簧長度、線徑、線徑間距和有效圈數）。國內現有的彈簧檢測方法一般是人工用游標卡尺等工具目測，這種方法不僅效率低，而且誤差大。有些公司也從國外先進設備進行彈簧自動檢測，這一方面大大增加了生產成本，另一方面設備的維護也很困難。針對以上不足，自主開發(fā)基于機器視覺的彈簧自動檢測系統(tǒng)具有十分重要的意義。