邊緣輪廓主要位于目標(biāo)和目標(biāo)、目標(biāo)和背景、區(qū)域和區(qū)域之間，機(jī)器視覺邊緣輪廓測(cè)量是圖像分割、紋理特征提取和形狀特征提取和圖像分析的基礎(chǔ)，邊緣輪廓是圖像局部光源亮度變化重要的部分，產(chǎn)品機(jī)器視覺邊緣輪廓測(cè)量是缺陷檢測(cè)中不可缺少的一環(huán)，機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)是重要的圖像預(yù)處理技術(shù)。產(chǎn)品邊緣輪廓在線實(shí)時(shí)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的圖像分析和理解往往是邊緣檢測(cè)的第一階段，在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中占據(jù)特殊位置。

產(chǎn)品邊緣的形成是因?yàn)槲矬w的材質(zhì)不同或表面的方向不同，所以圖像的邊緣受光源照射下發(fā)生明暗、顏色和紋理的變化。因此，機(jī)器視覺邊緣輪廓測(cè)量也可以檢查圖像中其他灰度、顏色等特性區(qū)域的邊界，以獲得更多邊緣數(shù)據(jù)信息。邊緣輪廓也是人眼識(shí)別物體形狀的重要因素，更是圖像處理中的重要處理對(duì)象，模仿人眼的機(jī)器視覺就是為了能更機(jī)械式地使用“人眼視覺”，機(jī)器視覺邊緣輪廓測(cè)量可以使用多種算法來查找和增強(qiáng)圖像中可能有邊緣的像素點(diǎn)。

機(jī)器視覺邊緣輪廓測(cè)量檢測(cè)算法主要基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但計(jì)算對(duì)噪音敏感，因此需要使用濾波器來提高與噪音相關(guān)的邊緣探測(cè)器的性能。增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各相鄰點(diǎn)強(qiáng)度的高低變化值，增強(qiáng)算法強(qiáng)調(diào)相鄰(或局部)強(qiáng)度值發(fā)生重大變化的面。特別是要指向邊的確切位置和方向。DLIA工業(yè)深度學(xué)習(xí)機(jī)器視覺邊緣輪廓測(cè)量檢查技術(shù)具有強(qiáng)大的性能優(yōu)勢(shì)，能夠檢測(cè)各種標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品質(zhì)量，提高產(chǎn)品流水線檢測(cè)測(cè)試時(shí)速度，且測(cè)試結(jié)果可靠性，廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)與食品加工、汽車制造、電子與半導(dǎo)體、醫(yī)療保健、制藥業(yè)、金屬零件、機(jī)械制造、產(chǎn)品包裝、鋼鐵和金屬、安防監(jiān)控、Al視覺檢測(cè)、大型工業(yè)設(shè)施、室內(nèi)定位與AR導(dǎo)航等各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。