一、視覺傳感器的特點(diǎn)有哪些
1、信息量極為豐富，不僅包含有視野內(nèi)物體的距離信息，而且還有該物體的顏色、紋理、深度和形狀等信息。
2、多任務(wù)檢測，在視野范圍內(nèi)可同時實(shí)現(xiàn)道路檢測、車輛檢測、行人檢測、交通標(biāo)志檢測、交通信號燈檢測等。
3、視覺SLAM，通過攝像頭可以實(shí)現(xiàn)同時定位和建圖。
4、實(shí)時獲取場景信息，提供的信息不依賴于先驗知識，比如GPS導(dǎo)航依賴地圖信息，有較強(qiáng)的適應(yīng)環(huán)境的能力。
5、與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能加快融合。
二、視覺傳感器為什么需要邊緣檢測
邊緣檢測是機(jī)器視覺中必不可少的環(huán)節(jié)，是一種重要的圖像預(yù)處理技術(shù)。
由于邊緣是灰度值不連續(xù)的結(jié)果，這種不連續(xù)常可以利用求導(dǎo)數(shù)方便的檢測到，一般選擇一階和二階導(dǎo)數(shù)來檢測邊緣。在視覺傳感器檢測中，這種方法通常稱為邊緣檢測局部算子法。針對圖像邊緣的檢測，運(yùn)用Canny算法進(jìn)行圖像的處理分割檢測，具體算法基本步驟如下：
1、濾波
邊緣檢測算法主要是基于圖象強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測器的性能。需要指出，大多數(shù)濾波器在降低噪聲的同時也導(dǎo)致了邊緣強(qiáng)度的損失，因此，增強(qiáng)邊緣和降低噪聲之間需要折中。
2、增強(qiáng)
增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖象各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以將鄰域(或局部)強(qiáng)度值有顯著變化的點(diǎn)突顯出來。邊緣增強(qiáng)一般是通過計算梯度幅值來完成的。
3、檢測
在圖象中有許多點(diǎn)的梯度幅值比較大，而這些點(diǎn)在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣，所以應(yīng)該用某種方法來確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。最簡單的邊緣檢測判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。
4、定位
如果某一應(yīng)用場合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子象素分辨率上來估計，邊緣的方位也可以被估計出來。
在邊緣檢測算法中，前三個步驟用得十分普遍。這是因為大多數(shù)場合下，僅僅需要邊緣檢測器指出邊緣出現(xiàn)在圖像某一像素點(diǎn)的附近，而沒有必要指出邊緣的精確位置或方向。
在用機(jī)器視覺進(jìn)行尺寸測量時，這四步必不可少，尤其必須指出邊緣的精確位置和方位。機(jī)器視覺檢測技術(shù)，以其強(qiáng)大的性能優(yōu)勢，使得產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化，檢測速度快、檢測結(jié)果可靠、穩(wěn)定并且可以長時間檢測，廣泛應(yīng)用于各大領(lǐng)域。
