[发明专利]一种机器视觉边缘检测技术

说明书

本发明公开一种机器视觉边缘检测技术，包括如下步骤：第一步被测物体通过摄像机形成原始图像，原始图像通过滤波增强图像的一阶和二阶导数得到平滑图像，第二步平滑图像通过增强边缘基础来初步处理图像，第三步检测图像哪边是边缘，通过检测的梯度幅值、阈值进行阈值分割，第四步，根据阈值分割是数值确定确定图像边缘的位置，最后使边缘的二值化图像生成本发明改善效验人员的工作环境，缩短校验测试工作周期，提高效验工作的自动化和现代化水平，在高速的生产系统中快速、准确、全面的对产品的几何特征进行评估和测量，从而加强质量的控制和提高物流效率。

技术领域

本发明涉及一种机器视觉边缘检测技术，属于机器视觉边缘检测的技术领域。

背景技术

机器视觉处理可以看作是为了实现某一任务从包含大量的不相关的变量中抽取不变量，总之就是简化信息，这就意味着扔掉一些不必要的的信息而尽可能。利用物体的不变性质，而边缘就是重要的不变性质，光线的变化影响一个区域的外观，但不会改变它的边缘。

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。

图像的特征指图像场中可用作标志的属性，而图像的边缘是图像最基本的特征。在数字图像中，所谓边缘是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。由于物体的边缘是由灰度不连续性所反映的，因此一般边缘检测方法是考察图像的每个像素在某个领域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律来检测边缘，这种方法通常称为边缘检测局部算子法。

发明内容

发明目的：为了克服呼叫的针对性差，不能准确的找到被叫户，并且对其他非被叫用户产生干扰的问题，本发明提供具有拨号功能的无主机扩音对讲电话通信系统。

工艺方案：本发明公开一种机器视觉边缘检测技术，包括如下步骤：

第一步：滤波，被测物体通过摄像机形成原始图像，原始图像通过滤波增强图像的一阶和二阶导数得到平滑图像，数值的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能．需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失；

第二步：增强，平滑图像通过增强边缘基础来初步处理图像，增强算法可以将邻域或局部强度值有显著变化的点突显出来．边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的；

第三步：检测，检测图像哪边是边缘，通过检测的梯度幅值、阈值进行阈值分割，在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点．最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据，直接利用阈值，这种方法简便，快速；

第四步，定位，根据阈值分割是数值确定确定图像边缘的位置，最后使边缘的二值化图像生成；

进一步，所述幅值和阈值要进行去噪处理，在测量数值会有噪音的产生，所以要对测量好的数值进行进步处理，确保数值的准确性，。

进一步，所述边缘检测采用边缘检测局部算子法。

本发明改善效验人员的工作环境，缩短校验测试工作周期，提高效验工作的自动化和现代化水平，在高速的生产系统中快速、准确、全面的对产品的几何特征进行评估和测量，从而加强质量的控制和提高物流效率。

附图说明

图1：本实施例一种机器视觉边缘检测技术的结构框图。

具体实施方式

以下结合附图并通过具体实施例对本发明做进一步阐述，应当指出：对于本工艺领域的普通工艺人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。