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1、过滤:边缘检测优化算法主要是根据图像抗压强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪音很比较敏感，因而务必应用过滤器来改进与噪音相关的边缘检测器的特性。
2、提高:提高边缘的基本是明确图像各点连通域抗压强度的转变值。自动化组装生产线加工提高优化算法能够将连通域(或部分)抗压强度值有明显转变的点显出出去。
3、检测:在图像中有很多点的梯度方向幅度值较为大，而这种点在特殊的主要用途中并不全是边缘，因此 应当用某类方式 来明确什么点是边缘点。常选用梯度方向幅度值Ill值评判标准。
4、精准定位:假如某一运用场所规定明确边缘部位，则边缘的部位可在子像素屏幕分辨率上去可能，边缘的方向还可以被可能出去。
在使用机器视觉技术开展尺寸检测时，这四步不可或缺，特别是在务必强调边缘的精准部位和方向。机器视觉技术检测技术性，以其强劲的特性优点，促使商品安全标准化，检测速度更快，检测結果靠谱、平稳，而且能够长期检测，广泛运用于各种行业.因为边缘是灰度级不持续的結果，自动化组装生产线维修这类不持续常能够利用求导数便捷的检测到，一般挑选一阶和二阶导数来检测边缘。在机器视觉技术检测中，经常依靠航线微分算子(事实上是微分算子的差分信号类似)利用卷积和来完成。常见的微分算子有梯度算子和拉普拉斯算法。
边缘检测能够依靠航线微分算子根据卷积和进行。事实上图像处理中求导数是利用差分信号类似求微分来开展的。常见的微分算子有梯度算子和拉普拉斯算法。
