焊接机器人焊缝的边缘检测 在图像处理中边缘是一组像素差别不大的像素组成的集合体，它区分着相邻两个不同的区域，是识别相邻两个区域的界线四。边缘检测是图像分析与识别的第一步，边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用，图像的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的，边缘检测的效果会直接影响图像的分割和识别性能。 边缘检测的基本原理是根据边缘点处的图像灰度阶跃性变化进行识别，边缘检测作为图像边缘检测的一个重要内容，发展了众多的方法。这些方法经过实践的检验，成为了经典的内容。经典的边缘检测算子包括：Sobel算子，Roberts算子，Prewitt算子，Log (Laplacian of Gaussian)算子等。这些经典的边缘提取算子在使用时都是使用预定义好的边缘模型去匹配。鉴于Canny边缘算子在获取边缘时的效果较为理想，本文采用Canny边缘检测方法对焊接路径的边缘进行提取。 相比其他边缘检测算法，Canny检测算法是目前为止最有效边缘检算法。Canny检测阶跃边缘的基本思想是在图像中找出具有局部最大梯度幅值的像素点。检测阶跃边缘的大部分工作集中在寻找能够用于实际图像的梯度数字逼近。边缘检测算法有三个基本准则，分别是:最优检测，对真实的边缘点不要漏检，对不是边缘的点不要误检;要求检测的边缘的位置距实际的边缘点的位置最近;每一个检测点与边缘点都要一一对应。Canny算法用数学的形式对这三个准则进行了描述，在检测的过程中采用最优化的数值方法去获取最佳的边缘模板，在二维图像的处理过程中，通过对边缘进行进行多个方向的卷积处理，然后根据处理结果选取最可能的方向。 Canny边缘检测的步骤可以概括为 (1)使用高斯滤波器对图像进行平滑; (2)使用像素点一阶偏导数的灰度差分近似计算梯度幅值大小和方向; (3)采用非极大抑制梯度幅值的方法进行边缘的细化; (4)设置双闭值处理图像，对边缘进行检测和连接。 本文用canny边缘检测算法得到的图像的边缘如图3-4所示。

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