雖然深度學習，人工智能和認知系統(tǒng)的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應用于機器視覺系統(tǒng)。隨著機器視覺技術的不斷發(fā)展，系統(tǒng)在不需要計算機編程的情況下也可以具有分析和分類對象的能力。而人工智能（AI）和深度學習是推動機器視覺發(fā)展的重要技術手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學更為簡單。例如，在傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統(tǒng)集成商通常使用現(xiàn)成的軟件，這些軟件提供了標準工具。例如，可以部署這些工具來確定數據矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。因此，部件的測量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預定標準。與這...

這是三個定位點，圖形旋轉也不影響識別?，F(xiàn)在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個二維碼，較早看到的當然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個“角”上有三個方塊，它叫位置探測圖形。有了這三個點，不管是從哪個方向讀取二維碼，信息都可以被識別。即使將二維碼圖形旋轉，也可以識別。也許你會問，為什么不是四個角上都有方塊呢？事實上，是可以設更多的點，但幾何知識告訴我們，3點就可以確定一個平面，節(jié)省出的一個角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個位置...

基于神經網絡的工具通常用于確定零件的存在或圖像中的物體是好是壞。這些工具屬于一組稱為圖像分類器的算法，從基于實例的分類器(如k-nearestneighbor(k-NN))到決策樹分類器。在JasonBrownlee2013年11月的《機器學習算法之旅》(ATourofMachineLearningAlgorithms)中可以找到不同類型分類器的圖表。其中許多可以用于機器視覺應用程序。MVTecSoftware已經在其HALCON軟件包中提供了預先訓練的神經網絡、支持向量機(SVM)、高斯混合模型(GMM)和k-NN分類器。需要注意的是，深度學習網絡訓練從無到有，每一個錯誤類別都需要幾十萬...

全自動CCD光學檢測分選機設備優(yōu)勢用CCD光學分選設備檢測螺絲等小五金工件的好處：1、非接觸測量，對于觀測者與被觀測者都不會產生任何損傷，從而提高系統(tǒng)的可靠性。2、具有較寬的光譜響應范圍，例如使用人眼看不見的紅外測量，擴展了人眼的視覺范圍。3、長時間穩(wěn)定工作，人類難以長時間對同一對象進行觀察，而機器視覺則可以長時間地作測量、分析和識別任務。4、利用了機器視覺解決方案，可以節(jié)省大量勞動力資源，為公司帶來可觀利益。5、自動化程度高，有利于提升企業(yè)的形象。什么是機器視覺（CCD）引導？昆明自動檢測系統(tǒng)定制 平面條紋光源使用平面條紋式照明，通過反射的光線相互干涉而形成明暗相間的干涉直條紋，當...

基于神經網絡的工具通常用于確定零件的存在或圖像中的物體是好是壞。這些工具屬于一組稱為圖像分類器的算法，從基于實例的分類器(如k-nearestneighbor(k-NN))到決策樹分類器。在JasonBrownlee2013年11月的《機器學習算法之旅》(ATourofMachineLearningAlgorithms)中可以找到不同類型分類器的圖表。其中許多可以用于機器視覺應用程序。MVTecSoftware已經在其HALCON軟件包中提供了預先訓練的神經網絡、支持向量機(SVM)、高斯混合模型(GMM)和k-NN分類器。需要注意的是，深度學習網絡訓練從無到有，每一個錯誤類別都需要幾十萬...

識別方法現(xiàn)在我們只想單純地想對字符進行識別，那方法會有哪些呢？我列了一下可以采取的策略：使用谷歌開源OCR引擎Tesseract使用大公司的OCR開放平臺（比如百度），使用他們的字符識別API傳統(tǒng)方法做字符的特征提取，輸入分類器，得出OCR模型的字符模板匹配法大殺器：基于深度學習下的CNN字符識別上面提到的OCR方法都有其有點和缺點，也正如此，他們也有各自特別適合的應用場景。首先說開源OCR引擎Tesseract。搞字符識別的童鞋應該都聽說過Tesseract這個東西，這是谷歌維護的一個OCR引擎，它已經有一段相當悠久的歷史了。Tesseract現(xiàn)在的版本已經支持識別很多種語言了，當然...

基于神經網絡的工具通常用于確定零件的存在或圖像中的物體是好是壞。這些工具屬于一組稱為圖像分類器的算法，從基于實例的分類器(如k-nearestneighbor(k-NN))到決策樹分類器。在JasonBrownlee2013年11月的《機器學習算法之旅》(ATourofMachineLearningAlgorithms)中可以找到不同類型分類器的圖表。其中許多可以用于機器視覺應用程序。MVTecSoftware已經在其HALCON軟件包中提供了預先訓練的神經網絡、支持向量機(SVM)、高斯混合模型(GMM)和k-NN分類器。需要注意的是，深度學習網絡訓練從無到有，每一個錯誤類別都需要幾十萬...

在系統(tǒng)集成中，被測件的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設計，這牽涉到精密機械設計技術，這對平板顯示、硅片、半導體和MEMS等精密制造與組裝產業(yè)中的自動光學檢測系統(tǒng)非常重要。在這些領域，制造過程通常在超凈間進行，要求自動光學檢測系統(tǒng)具有很高的自潔能力，對系統(tǒng)構件的材料選型、氣動及自動化裝置選型、運動導軌的設計與器件選型都有嚴格要求，不能給生產環(huán)境尤其是被測工件本身帶來二次污染。尤其是用于表面缺陷檢測的AOI系統(tǒng)不能在檢測過程中，給被測件表面帶來缺陷（如粉塵、劃傷、靜電等）。因此，對于大型零件（如高世代的液晶玻璃基板、硅片等）的在線檢測，常常需要采取氣浮支撐、定位與傳輸機構，運動...

語義分割方法在處理圖像時，具體到像素級別，也就是說，該方法會將圖像中每個像素分配到某個對象類別。語義分割是一種典型的計算機視覺問題，其涉及將一些原始數據（例如，平面圖像）作為輸入并將它們轉換為具有突出顯示的感興趣區(qū)域的掩模。許多人使用術語全像素語義分割，其中圖像中的每個像素根據其所屬的感興趣對象被分配類別ID。早期的計算機視覺問題只發(fā)現(xiàn)邊緣（線條和曲線）或漸變等元素，但它們從未完全按照人類感知的方式提供像素級別的圖像理解。語義分割將屬于同一目標的圖像部分聚集在一起來解決這個問題，從而擴展了其應用領域。語義分割問題也可以被認為是分類問題，其中每個像素被分類為來自一系列對象類中的某一個...

其實CCD機器視覺尺寸測量是基于相對測量方法，通過可追溯性、放大校準、自動邊緣提升和屏幕圖像測量來計算實際尺寸。在精密測量中，放大倍數必須達到35倍或更高，才能達到微米級的精度。此時，視線寬度小于5mm。對于大于5mm的物體，這必須與位移分析讀數和窗口測量相結合。在工業(yè)品生產精細度、精密度要求越來越高的智能化、自動化工業(yè)中，機器視覺系統(tǒng)在工業(yè)品檢測中是非常高效率的檢測方法。工業(yè)品生產后質量檢驗是產品流通前的重要環(huán)節(jié)。機器視覺在工業(yè)品檢測方面有其獨特的技術優(yōu)勢，可以降低人工成本，給企業(yè)帶來可觀的效益。工業(yè)相機鏡頭有哪些分類？重慶機器視覺自動檢測系統(tǒng)多少錢 在如今機器視覺表面瑕疵檢測系統(tǒng)主流...

針對大面積大視野的樣品檢測，條形光源和背光源是優(yōu)先光源。大尺寸背光源，通過LED的高密度排列，提供高均勻性與高亮度的照明效果，能突出物體的外形輪廓等特征。而條光的指向性強且光線均勻，通過調整角度或者多個條光組合可檢測較大面積的外觀缺陷。針對磨砂材質的表面缺陷，可使用指向性好的光源。指向性好的光源可以突出材料表面的顆粒感；相比之下，漫射光源則會使外觀缺陷的成像圖沒有對比度。針對部分需要分多次拍照且有速度要求的樣品，需使用高亮光源。多工位多次拍攝成像的外觀檢測，需使用頻閃拍照系統(tǒng)，且光源體積要小，重量要輕。交叉線形光源傳統(tǒng)線形光源，多應用于高速大幅面樣品的識別、定位、缺陷檢測及尺寸測量等檢...

雖然深度學習，人工智能和認知系統(tǒng)的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應用于機器視覺系統(tǒng)。隨著機器視覺技術的不斷發(fā)展，系統(tǒng)在不需要計算機編程的情況下也可以具有分析和分類對象的能力。而人工智能（AI）和深度學習是推動機器視覺發(fā)展的重要技術手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學更為簡單。例如，在傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統(tǒng)集成商通常使用現(xiàn)成的軟件，這些軟件提供了標準工具。例如，可以部署這些工具來確定數據矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。因此，部件的測量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預定標準。與這...

產品的外觀缺陷直接影響著產品的質量問題，而在檢測時，由于產品缺陷種類繁多且干擾因素眾多，導致產品的外觀缺陷檢測一直是機器視覺檢測中的難點。外觀缺陷檢測的難點外觀缺陷檢測的難點主要來自于產品本身以及檢測儀器的選擇，主要有以下幾大類：1）產品的多樣性，經常使外觀檢測陷入困境；2）產品的外觀缺陷除了常見的劃痕、雜質、裂紋等，還有易與背景融于一體的透明膠水輪廓檢測；3）反光物體通常會使圖像呈現(xiàn)大面積白斑，無法提取缺陷特征；4）圓弧面缺陷，受弧面的影響導致視野不能做大，如用明視野法，則成像光斑非常??；用暗視野成像則對于缺陷方向有局限性；5）部分產品表面由于材質原因，灰塵、雜質與劃痕難以區(qū)分檢...

AOI系統(tǒng)組成。目前在產業(yè)界用得較多的AOI系統(tǒng)是由相機、鏡頭、光源、計算機等通用器件集成的簡單光學成像與處理系統(tǒng)。在光源照明下利用相機直接成像，然后由計算機處理實現(xiàn)檢測。這種簡單系統(tǒng)的優(yōu)點是成本低、集成容易、技術門檻相對不高，在制造過程中能夠代替人工檢測，滿足多數場合的要求。但對于大幅面或復雜結構物體的視覺檢測，由于受到視場和分辨率（或精度）的相互制約，或生產節(jié)拍對檢測速度有特殊的要求，單相機組成的AOI系統(tǒng)有時難以勝任，因此可能需要有多個基本單元集成在一起，協(xié)同工作，共同完成高難度檢測任務。即采取一種多傳感器成像、高速分布式處理的AOI系統(tǒng)集成架構。表面缺陷AOI檢測系統(tǒng)的通用架構...

如果按識別的內容來分類，也就是按照識別的語言的分類的話，那么要識別的內容將是人類的所有語言（漢語、英語、德語、法語等）。如果按照我們國人的需求，那識別的內容就包括：漢字、英文字母、阿拉伯數字、常用標點符號。根據要識別的內容不同，識別的難度也各不相同。簡單而言，識別數字是比較簡單了，畢竟要識別的字符只有0~9，而英文字母識別要識別的字符有26個（如果算上大小寫的話那就52個），而中文識別，要識別的字符高達數千個（二級漢字一共6763個）！因為漢字的字形各不相同，結構非常復雜（比如帶偏旁的漢字）如果要將這些字符都比較準確地識別出來，是一件相當具有挑戰(zhàn)性的事情。但是，并不是所有應用都需要識別...

平面條紋光源使用平面條紋式照明，通過反射的光線相互干涉而形成明暗相間的干涉直條紋，當檢測物體表面有凹凸不平時，由于光程變化使得部分直條紋產生形變，以此來檢測元件表面的凹凸點及細小缺陷問題。平面條紋光源可很好的彌補同軸光源難以檢測的凹凸點及細小缺陷不明顯的短板，適用于反光物體、膜材、五金件、玻璃上的凹凸點及細小缺陷的檢測。在實際應用中，平面條紋光源以其獨特的發(fā)光原理，有著無可替代的成像優(yōu)勢。從上述案例中可以得知，只有根據產品的檢測需求以及產品的自身特性來選擇合適的光源，才能得到好的光學方案。隨著光源的種類不斷增多，在保證成像質量的同時也朝著節(jié)省空間與成本的方向發(fā)展，同時很多檢測上的疑...

手機等移動電子產品的玻璃蓋板的表面缺陷檢測，是當下機器視覺的熱點應用，也是難點應用之一。針對玻璃蓋板表面的劃痕，分別使用普通線形光源和交叉線形光源對其進行檢測（光源架設方向與運動方向垂直）。使用普通線光源檢測“橫向劃痕”時缺陷可見，使用普通線光源檢測“縱向劃痕”時缺陷不可見，使用交叉線光源檢測“縱向劃痕”時缺陷可見。因此，在實際檢測過程中，將普通線光源和交叉線光源配合使用，可以很好地檢出玻璃蓋板上的橫豎劃痕。這種方法可用于檢測玻璃蓋板、薄膜、金屬面等產品上的劃痕和條紋等缺陷。平面無影光源能提供高均勻度的漫射照明，可以消除產品表面不平整形成的干擾，成像效果與“圓頂+同軸光源組合”類似，且...

引導就是使用機器視覺報告元件的位置和方向。需要進行引導的原因可能有多種。首先，機器視覺系統(tǒng)可以定位元件的位置和方向，將元件與規(guī)定的公差進行比較，以及確保元件處于正確的角度，以驗證元件裝配是否正確。接著，引導可用于將元件在2D或3D空間內的位置和方向報告給機器人或機器控制器，讓機器人能夠定位元件或機器，以便將元件對位。機器視覺引導在許多任務中都能夠實現(xiàn)比人工定位高得多的速度和精度，比如將元件放入貨盤或從貨盤中拾取元件；對輸送帶上的元件進行包裝；對元件進行定位和對位，以便將其與其他部件裝配在一起；將元件放置到工作架上；或者將元件從箱子中移走。 介紹了機器視覺的概念和機器視覺的組成，闡述了機器視...

（1）視覺系統(tǒng)將從基于PC的板級式向更小型的智能相機發(fā)展隨著半導體行業(yè)的發(fā)展，工業(yè)相機的圖像傳感器將逐漸從CCD到CMOS的轉變，這將極大地簡化了工業(yè)相機設計，使其更容易小型化和集成化。機器視覺系統(tǒng)將從復雜龐大的基于PC的板級式系統(tǒng)向嵌入更多功能、更小型的智能相機系統(tǒng)發(fā)展。（2）視覺技術從2D向3D發(fā)展傳統(tǒng)的工業(yè)相機獲取的目標物品為二維圖像，缺少空間深度信息。隨著現(xiàn)在對精確度和自動化的要求越來越高，3D成像與傳感技術的出現(xiàn)，不僅有效解決了復雜物體的模式識別和3D測量難題，同時還能實現(xiàn)更加復雜的人機交互功能，受到越來越普遍的應用。目前，工業(yè)領域主流的3D視覺技術方案主要有三種：飛行時間（...

如果按識別的內容來分類，也就是按照識別的語言的分類的話，那么要識別的內容將是人類的所有語言（漢語、英語、德語、法語等）。如果按照我們國人的需求，那識別的內容就包括：漢字、英文字母、阿拉伯數字、常用標點符號。根據要識別的內容不同，識別的難度也各不相同。簡單而言，識別數字是比較簡單了，畢竟要識別的字符只有0~9，而英文字母識別要識別的字符有26個（如果算上大小寫的話那就52個），而中文識別，要識別的字符高達數千個（二級漢字一共6763個）！因為漢字的字形各不相同，結構非常復雜（比如帶偏旁的漢字）如果要將這些字符都比較準確地識別出來，是一件相當具有挑戰(zhàn)性的事情。但是，并不是所有應用都需要識別...

無序抓?。≧andomBinPicking）是一個復雜的問題。從一個箱子里隨機挑選零件（RandomBinPicking），并將它們精確地放入機器中，這對人類來說是一項簡單的任務，但對機器人來說則是一項艱巨的挑戰(zhàn)。機器人必須深入箱子的角落，并能夠從無數個方向抓取零件，同時避免與箱子、其他零件或工作單元本身發(fā)生碰撞。一個無序抓取系統(tǒng)必須包含3D視覺成像和點云分析、手眼標定、碰撞檢測、抓取規(guī)劃、運動規(guī)劃等技術。實現(xiàn)這樣一個無序抓取系統(tǒng)需要大量的集成和編程工作，所以大多數的無序抓取系統(tǒng)都是部署在大型、復雜的制造商工廠中(如汽車原始設備制造商)。然而中小型企業(yè)的勞動力占全球工業(yè)勞動力的69%，...

如果按識別的內容來分類，也就是按照識別的語言的分類的話，那么要識別的內容將是人類的所有語言（漢語、英語、德語、法語等）。如果按照我們國人的需求，那識別的內容就包括：漢字、英文字母、阿拉伯數字、常用標點符號。根據要識別的內容不同，識別的難度也各不相同。簡單而言，識別數字是比較簡單了，畢竟要識別的字符只有0~9，而英文字母識別要識別的字符有26個（如果算上大小寫的話那就52個），而中文識別，要識別的字符高達數千個（二級漢字一共6763個）！因為漢字的字形各不相同，結構非常復雜（比如帶偏旁的漢字）如果要將這些字符都比較準確地識別出來，是一件相當具有挑戰(zhàn)性的事情。但是，并不是所有應用都需要識別...

平面條紋光源使用平面條紋式照明，通過反射的光線相互干涉而形成明暗相間的干涉直條紋，當檢測物體表面有凹凸不平時，由于光程變化使得部分直條紋產生形變，以此來檢測元件表面的凹凸點及細小缺陷問題。平面條紋光源可很好的彌補同軸光源難以檢測的凹凸點及細小缺陷不明顯的短板，適用于反光物體、膜材、五金件、玻璃上的凹凸點及細小缺陷的檢測。在實際應用中，平面條紋光源以其獨特的發(fā)光原理，有著無可替代的成像優(yōu)勢。從上述案例中可以得知，只有根據產品的檢測需求以及產品的自身特性來選擇合適的光源，才能得到好的光學方案。隨著光源的種類不斷增多，在保證成像質量的同時也朝著節(jié)省空間與成本的方向發(fā)展，同時很多檢測上的疑...

1.照明是影響機器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素，它直接影響輸入數據的質量和應用效果。由于沒有通用的機器視覺光源照明設備，所以針對每個特定的應用實例，要選擇相應的照明裝置，以達到比較好的效果。2.工業(yè)鏡頭FOV（FieldOfvision）=所需分辨率*亞像素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差）選擇鏡頭需要注意：①焦距②目標高度③影像高度④放大倍數⑤影像至目標的距離⑥中心點/節(jié)點⑦畸變。3.相機按照不同標準可分為：標準分辨率數字相機和模擬相機等。要根據不同的實際應用場合選不同的相機和高分辨率相機：線掃描CCD和面陣CCD、單色相機和彩色相機。4.圖像采集卡圖像采集卡只是完整的機器視覺系統(tǒng)的...

平面條紋光源使用平面條紋式照明，通過反射的光線相互干涉而形成明暗相間的干涉直條紋，當檢測物體表面有凹凸不平時，由于光程變化使得部分直條紋產生形變，以此來檢測元件表面的凹凸點及細小缺陷問題。平面條紋光源可很好的彌補同軸光源難以檢測的凹凸點及細小缺陷不明顯的短板，適用于反光物體、膜材、五金件、玻璃上的凹凸點及細小缺陷的檢測。在實際應用中，平面條紋光源以其獨特的發(fā)光原理，有著無可替代的成像優(yōu)勢。從上述案例中可以得知，只有根據產品的檢測需求以及產品的自身特性來選擇合適的光源，才能得到好的光學方案。隨著光源的種類不斷增多，在保證成像質量的同時也朝著節(jié)省空間與成本的方向發(fā)展，同時很多檢測上的疑...

CCD機器視覺檢測在工業(yè)產品檢測上的優(yōu)勢：1、CCD機器視覺檢測設備是一種非接觸測量方法，可以避免對被測對象的損傷。適用于高溫、高壓、流體、環(huán)境危害等難以接近被測物的場合，可代替人工操作，保證生產效率和安全生產。2、CCD機器視覺技術的尺寸測量具有良好的連續(xù)性和高精度，CCD提高了工業(yè)在線測量的實時性和準確性，也顯著提高了生產效率和質量控制。3、CCD機器視覺檢測設備，從效率上可以降低工業(yè)品企業(yè)檢測成本。將原本流水線多人檢測不同項目用一臺設備完成。原本5-6人的檢測線降低到1-2人，降低企業(yè)用工成本。工業(yè)品生產后質量檢驗是產品流通前的重要環(huán)節(jié)。機器視覺在工業(yè)品檢測方面有其獨特的技術...

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，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。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)強度值有較大變化的點突顯出來。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。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...

這些年深度學習的出現(xiàn)，讓OCR技術煥發(fā)第二春?，F(xiàn)在OCR基本都用卷積神經網絡來做了，而且識別率也是驚人的好，人們也不再需要花大量時間去設計字符特征了。在OCR系統(tǒng)中，人工神經網絡主要充當特征提取器和分類器的功能，輸入是字符圖像，輸出是識別結果，一氣呵成。當然用深度學習做OCR并不是在每個方面都很好，因為神經網絡的訓練需要大量的訓練數據，那么如果我們沒有辦法得到大量訓練數據時，這種方法很可能就不奏效了。其次，神經網絡的訓練需要花費大量的時間，并且需要用到的硬件資源一般都比較多，這幾個都是需要考慮的問題。在一些簡單環(huán)境下OCR的準確度已經比較高了（比如電子文檔），但是在一些復雜環(huán)境下的字符...

先談一談字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起來很蠢，但是在一些應用上可能卻很湊效。比如在對電表數字進行識別時，考慮到電表上的字體較少，而且字體很統(tǒng)一，清晰度也很高，所以識別難度不高。針對這種簡單的識別場景，我們首先考慮的識別策略當然是簡單的模板匹配法。模板匹配法只限于一些很簡單的場景，但對于稍微復雜的場景，那就不太實用了。那此時我們可以采取OCR的一般方法，即特征設計、特征提取、分類得出結果的計算機視覺通用的技巧。在這里簡單說一下這里常見的方法。第一步是特征設計和提取，我們現(xiàn)在識別的目標是字符，所以我們要為字符設計它獨有的的特征，來為后面的特征分類做好準備。再將這些特征送入分類器（SV...

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，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。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)強度值有較大變化的點突顯出來。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。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...