Diskusi singkat tentang deteksi tepi dalam visi mesin

Visi mesin memiliki keunggulan kecepatan tinggi, presisi tinggi, kemampuan pengulangan, objektivitas, dll. Setelah menambahkan visi mesin ke peralatan otomatis, efisiensi dan akurasi deteksi dan perakitannya akan meningkat secara signifikan dibandingkan dengan pekerjaan manual. Bidang visi mesin kini telah menjadi salah satu pusat penelitian mutakhir. Deteksi tepi adalah bagian penting dari visi mesin dan teknologi pra-pemrosesan gambar yang penting.

Karena tepian merupakan hasil dari nilai skala abu-abu yang terputus-putus, diskontinuitas ini sering kali dapat dengan mudah dideteksi menggunakan turunan. Umumnya, turunan orde pertama dan orde kedua dipilih untuk mendeteksi tepi. Dalam inspeksi visi mesin, metode ini biasa disebut metode deteksi tepi operator lokal. Untuk pendeteksian tepi citra digunakan algoritma Canny untuk mengolah dan mensegmentasi citra. Langkah-langkah dasar dari algoritma spesifik adalah sebagai berikut:

1. Pemfilteran: Algoritme deteksi tepi terutama didasarkan pada turunan intensitas gambar orde pertama dan orde kedua, tetapi penghitungan turunannya sangat sensitif terhadap derau, sehingga filter harus digunakan untuk meningkatkan kinerja detektor tepi yang terkait dengan derau. Perlu dicatat bahwa sebagian besar filter juga menyebabkan hilangnya kekuatan tepi sekaligus mengurangi kebisingan, sehingga ada trade-off antara peningkatan tepi dan pengurangan kebisingan.
2. Enhancement: Dasar dari edge enhancement adalah untuk menentukan nilai perubahan intensitas lingkungan setiap titik pada citra. Algoritme peningkatan dapat menyorot titik-titik dengan perubahan signifikan pada nilai intensitas lingkungan (atau lokal). Peningkatan tepi umumnya dilakukan dengan menghitung amplitudo gradien.
3. Deteksi: Ada banyak titik pada gambar dengan amplitudo gradien yang relatif besar, dan titik-titik ini tidak semuanya merupakan tepi dalam bidang aplikasi tertentu, jadi beberapa metode harus digunakan untuk menentukan titik mana yang merupakan titik tepi. Kriteria deteksi tepi yang paling sederhana adalah kriteria ambang batas amplitudo gradien.
4. Penentuan posisi: Jika aplikasi memerlukan penentuan posisi tepi, posisi tepi dapat diperkirakan pada resolusi subpiksel, dan orientasi tepi juga dapat diperkirakan.

Dalam algoritma deteksi tepi, tiga langkah pertama sangat umum digunakan. Hal ini karena pada sebagian besar kasus, detektor tepi hanya diperlukan untuk menunjukkan bahwa tepi muncul di dekat piksel tertentu dalam gambar, namun tidak perlu menunjukkan lokasi atau arah tepi secara tepat.

Keempat langkah ini penting saat menggunakan visi mesin untuk pengukuran dimensi, terutama lokasi dan orientasi tepi yang tepat. Teknologi inspeksi visi mesin, dengan keunggulan kinerjanya yang kuat, menstandardisasi kualitas produk, memiliki kecepatan inspeksi yang cepat, hasil inspeksi yang andal dan stabil serta dapat diperiksa dalam waktu lama, dan banyak digunakan di berbagai bidang.