Una breve discussione sul rilevamento dei bordi nella visione artificiale

La visione artificiale presenta i vantaggi di alta velocità, alta precisione, ripetibilità, obiettività, ecc. Dopo aver aggiunto la visione artificiale alle apparecchiature automatizzate, la sua efficienza e accuratezza di rilevamento e assemblaggio miglioreranno significativamente rispetto al lavoro manuale. Il campo della visione artificiale è ora diventato uno dei punti caldi della ricerca all'avanguardia. Il rilevamento dei bordi è una parte essenziale della visione artificiale e un'importante tecnologia di pre-elaborazione delle immagini.

Poiché i bordi sono il risultato di discontinuità nei valori di scala di grigi, questa discontinuità può spesso essere facilmente rilevata utilizzando le derivate. Generalmente, vengono selezionate derivate del primo e del secondo ordine per rilevare i bordi. Nell'ispezione con visione artificiale, questo metodo è comunemente chiamato metodo dell'operatore locale per il rilevamento dei bordi. Per il rilevamento dei bordi delle immagini, viene utilizzato l'algoritmo Canny per elaborare e segmentare l'immagine. I passaggi fondamentali dell'algoritmo specifico sono i seguenti:

visione artificiale

rilevamento dei bordi

1. Filtraggio: L'algoritmo di rilevamento dei bordi si basa principalmente sulle derivate del primo e del secondo ordine dell'intensità dell'immagine, ma il calcolo delle derivate è molto sensibile al rumore, quindi devono essere utilizzati filtri per migliorare le prestazioni del rilevatore di bordi rispetto al rumore. Va notato che la maggior parte dei filtri causa anche una perdita di intensità del bordo mentre riduce il rumore, quindi esiste un compromesso tra miglioramento del bordo e riduzione del rumore.
2. Miglioramento: La base del miglioramento del bordo è determinare il valore di variazione dell'intensità del vicinato di ogni punto nell'immagine. L'algoritmo di miglioramento può evidenziare i punti con cambiamenti significativi nei valori di intensità del vicinato (o locali). Il miglioramento del bordo viene generalmente realizzato calcolando l'ampiezza del gradiente.
3. Rilevamento: Ci sono molti punti nell'immagine con ampiezze di gradiente relativamente grandi, e questi punti non sono tutti bordi in specifici campi applicativi, quindi dovrebbe essere utilizzato un metodo per determinare quali punti sono punti di bordo. Il criterio più semplice per il rilevamento dei bordi è il criterio della soglia dell'ampiezza del gradiente.
4. Posizionamento: Se un'applicazione richiede la determinazione della posizione del bordo, la posizione del bordo può essere stimata a risoluzione sub-pixel e può anche essere stimata l'orientazione del bordo.

Negli algoritmi di rilevamento dei bordi, i primi tre passaggi sono molto comunemente utilizzati. Questo perché nella maggior parte dei casi, al rilevatore di bordi è richiesto solo di indicare che il bordo appare vicino a un certo pixel nell'immagine, ma non è necessario indicare la posizione o la direzione precisa del bordo.

Questi quattro passaggi sono essenziali quando si utilizza la visione artificiale per la misurazione dimensionale, in particolare la posizione e l'orientamento precisi del bordo. La tecnologia di ispezione con visione artificiale, con i suoi potenti vantaggi prestazionali, standardizza la qualità del prodotto, ha una velocità di ispezione rapida, risultati di ispezione affidabili e stabili e può essere ispezionata per lungo tempo, ed è ampiamente utilizzata in vari campi.