Uma breve discussão sobre a detecção de bordas na visão artificial

A visão de máquina tem as vantagens de alta velocidade, alta precisão, repetibilidade, objetividade, etc.A sua eficiência e precisão de detecção e montagem serão significativamente melhoradas em comparação com o trabalho manualO campo da visão artificial tornou-se agora um dos centros de investigação de ponta. A detecção de bordas é uma parte essencial da visão artificial e uma importante tecnologia de pré-processamento de imagens.

Uma vez que as bordas são o resultado de valores discontínuos de escala de cinzas, esta descontinuidade pode muitas vezes ser facilmente detectada usando derivadas.Os derivados de primeira e segunda ordem são selecionados para detectar bordasPara a detecção de bordas de imagem, o algoritmo Canny é usado para processar e segmentar a imagem.Os passos básicos do algoritmo específico são os seguintes::

1. Filtragem: O algoritmo de detecção de borda baseia-se principalmente nas derivadas de primeira e segunda ordem da intensidade da imagem, mas o cálculo das derivadas é muito sensível ao ruído,Portanto, os filtros devem ser utilizados para melhorar o desempenho do detector de borda relacionado ao ruídoDeve notar-se que a maioria dos filtros também causa uma perda de resistência da borda ao reduzir o ruído, por isso há uma compensação entre o aumento da borda e a redução do ruído.
2. Melhoria: A base do aumento da borda é determinar o valor de mudança da intensidade da vizinhança de cada ponto na imagem.O algoritmo de aprimoramento pode destacar pontos com mudanças significativas nos valores de intensidade vizinha (ou local)O aprimoramento da borda é geralmente realizado através do cálculo da amplitude do gradiente.
3. Detecção: existem muitos pontos na imagem com amplitudes de gradiente relativamente grandes, e estes pontos não são todos bordas em campos de aplicação específicos,Então algum método deve ser usado para determinar quais pontos são pontos de bordaO critério de detecção de borda mais simples é o critério de limiar de amplitude de gradiente.
4. Posicionamento: se uma aplicação exigir a determinação da posição da borda, a posição da borda pode ser estimada em resolução subpixel e a orientação da borda também pode ser estimada.

Em algoritmos de detecção de borda, os três primeiros passos são muito comumente usados.o detector de borda é necessário apenas para apontar que a borda aparece perto de um determinado pixel na imagem, mas não é necessário indicar a localização ou a direção exata da borda.

Estes quatro passos são essenciais quando se utiliza a visão automática para a medição dimensional, especialmente a localização e orientação precisas da borda.com as suas poderosas vantagens de desempenho, padroniza a qualidade do produto, tem velocidade de inspeção rápida, resultados de inspeção confiáveis e estáveis e pode ser inspecionado por um longo tempo, e é amplamente utilizado em vários campos.