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机器视觉光æºè¾¹ç¼˜‹‚€‹¹‹ç®—æ³?/h1>

　　机器视觉光溋‚€‹¹‹åº”用的地方很多åQŒå…¶ä¸­è¾¹¾~˜æ£€‹¹‹ä¹Ÿæ˜¯å…¶ä¸­çš„é‡è¦åº”用之一åQŒä»Šå¤©ç»™å¤§å®¶è®²è§£ä¸€ä¸‹è¾¹¾~˜æ£€‹¹‹ç®—法的步骤有哪些ã€?/p>

　　机器视觉光æºè¾¹ç¼˜‹‚€‹¹‹ç›¸å…³ç®—法的步骤如下åQ?/p>

　　1ã€æ×o波：边缘‹‚€‹¹‹ç®—法主è¦æ˜¯åŸÞZºŽå›‘փ强度的一阶和二阶导数åQŒä½†å¯¼æ•°çš„计½Ž—对噪声很æ•æ„Ÿï¼Œå› è€Œå¿…需˜q用滤æ‡L器æ¥æ”¹å–„与噪声有关的边缘‹‚€‹¹‹å™¨çš„性能。需求指出，大多数æ×o波器在é™ä½Žå™ªå£°çš„åŒæ—¶ä¹Ÿæ‹›è‡´äº†è¾¹ç¼˜å¼ºåº¦çš„æŸå¤±ï¼Œå› è€Œï¼ŒåŠ å¼ºè¾¹ç¼˜å’Œé™ä½Žå™ªå£îC¹‹é—´éœ€æ±‚折中ã€?/p>

　　2ã€åŠ å¼ºï¼šåŠ å¼ºè¾¹ç¼˜çš„根底是肯定囑փå„点é‚ÕdŸŸå¼ºåº¦çš„å˜åŒ–倹{€‚加强算法能够将é‚ÕdŸŸ(或部åˆ?强度值有显著å˜åŒ–的点½H显出æ¥ã€‚è¾¹¾~˜åŠ å¼ºæ™®é€šæ˜¯¾l过计算梯度òq…值æ¥å®Œæˆçš„ã€?/p>

　　3ã€æ£€‹¹‹ï¼šåœ¨å›¾åƒä¸­æœ‰è®¸å¤šç‚¹çš„梯度幅å€ÆD¾ƒå¤§ï¼Œè€Œè¿™äº›ç‚¹åœ¨ç‰¹å®šçš„应用范畴中åƈä¸éƒ½æ˜¯è¾¹¾~˜ï¼Œæ‰€ä»¥åº”该用æŸç§åŠžæ³•æ¥è‚¯å®šå“ªäº›ç‚¹æ˜¯è¾¹¾~˜ç‚¹ã€‚最½Ž€å•çš„边缘‹‚€‹¹‹åˆ¤æ®æ˜¯æ¢¯åº¦òq…值阈值判æ®ã€?/p>

　　4ã€å®šä½ï¼šå‡å¦‚æŸä¸€åº”用场所è¯äh±‚肯定边缘ä½ç½®åQŒåˆ™è¾¹ç¼˜çš„ä½¾|®å¯åœ¨å­åƒç´ åˆ†èöL率上æ¥ä¼°é‡ï¼Œè¾¹ç¼˜çš„æ–¹ä½ä¹Ÿèƒ½å¤Ÿè¢«ä¼°é‡å‡ºæ¥ã€?/p>

　　边缘‹‚€‹¹‹æ˜¯æœºå™¨è§†è§‰å…‰æº‹‚€‹¹‹æŠ€æœ¯çš„一¿U，在边¾~˜æ£€‹¹‹ç®—法中åQŒå‰ä¸‰ä¸ªæ­¥éª¤ç”¨å¾—éžå¸¸æ™®é。这是由于大多数场所下，仅仅需求边¾~˜æ£€‹¹‹å™¨æŒ‡å‡ºè¾¹ç¼˜å‘ˆçŽ°åœ¨å›¾åƒæŸä¸€åƒç´ ç‚¹çš„左近åQŒè€Œæ²¡æœ‰å¿…è¦æŒ‡å‡ø™¾¹¾~˜çš„准确ä½ç½®æˆ–æ–¹å‘ã€?/p>

　　边缘‹‚€‹¹‹çš„本质是采用柿U算法æ¥æå–出图åƒä¸­å¯¹è±¡ä¸ŽèƒŒæ™¯é—®çš„接壤线。我们将边缘定义为图åƒä¸­ç°åº¦å‘作急剧å˜åŒ–的区域边境。图åƒç°åº¦çš„å˜åŒ–状况能够用图åƒç°åº¦æ•£å¸ƒçš„梯度æ¥å映，因而我们能够用部分囑փ微分技术æ¥å–得边缘‹‚€‹¹‹ç®—å­ã€‚ç»å…¸çš„边缘‹‚€‹¹‹åŠžæ³•ï¼Œæ˜¯ç»˜q‡å¯¹åŽŸå§‹å›‘փ中åƒç´ çš„æŸå°é‚ÕdŸŸ¾l“构边缘‹‚€‹¹‹ç®—å­æ¥åˆ°è¾¾‹‚€‹¹‹è¾¹¾~˜è¿™ä¸€ç›®çš„çš„ã€?/p>

　　边缘‹‚€‹¹‹æ˜¯ä¸»è¦åº”用有：‹‚€‹¹‹èŠ¯ç‰‡é’ˆè„šèƒ½å¦è§„则划一ã€ç›®çš„定ä½ä»¥åŠå­˜åœ?¾~ºé™·‹‚€‹¹‹ç­‰ã€‚基于边¾~˜æ£€‹¹‹æŠ€æœ¯çš„应用åQŒäؓ行业的高¾_‘Öº¦‹‚€‹¹‹åŠž®ºå¯¸‹¹‹é‡æ供了强大的技术支æŒã€?/p>