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边缘检测是机器视觉检测技术的一种，在边缘检测算法中，个步骤用得十分普遍。这是因为大多数场合下，仅仅需要边缘检测器指出边缘出现在图像某一像素点的附近，而没有必要指出边缘的jing确位置或方向。那机器视觉边缘检测算法步骤有些呢？1、滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数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，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。2、增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。3、检测：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些点是边缘点。的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。4、定位：如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。机器视觉系统基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。检测任务：检测计算器键盘的表面缺陷。检测任务：缺陷包括：印刷不良（多印、少印、印刷不正）、刮伤、异物等所有缺陷系统说明：一直以来机器视觉在生产中的应用主要集中在定位方面。而在表面检测方面，由于种种原因机器视觉一直都得不到很好的应用，不难发现导致机器视觉不能很好发挥其功能的原因主要有以下几个方面：1.待检产品的表面缺陷不易被检测到2.待检产品的表面缺陷位置不易确定3.待检产品的表面缺陷的大小有一定要求4.待检产品的光线条件要求很高5.待检产品往往印刷的颜色多样
