Edge Detection 是什麼？
Edge Detection（邊緣偵測）是工業視覺最基礎的演算法：找出影像中「灰階急遽變化」的位置 — 通常代表工件邊緣、輪廓、特徵。
範例：黑工件在白背景 → 黑白交界處的灰階急變 = 邊緣 → Edge Detection 找出邊緣 → 後續工具（量測、定位）才有依據。
經典邊緣偵測演算法
| 演算法 | 原理 | 速度 | 精度 |
|---|---|---|---|
| Sobel（1968） | 一階導數 gradient | 快 | 中 |
| Prewitt | 一階導數，更簡單 | 最快 | 較弱 |
| Canny（1986） | 多階段：smoothing → gradient → non-max suppression → hysteresis | 中 | 高 |
| LoG（Laplacian of Gaussian） | 二階導數 | 中 | 高 |
| Cognex Edge Tool | 商業優化（sub-pixel） | 快 | sub-pixel ±0.02 pixel |
工業視覺常用 Cognex Edge Tool 進行高精度邊緣量測。
Cognex Edge Tool 特性
| 特性 | 說明 |
|---|---|
| Sub-pixel 精度 | 典型 ±0.02 pixel 量級 |
| 方向性 | 可指定找特定方向邊緣（如水平 / 垂直） |
| 強度過濾 | 設邊緣最小對比強度 |
| 方向性過濾 | 從亮到暗 / 從暗到亮 |
| 多邊緣回傳 | 一條探針可找 1-N 個邊緣 |
Edge Detection 是其他工具的基礎
Edge Detection（找邊緣）
├→ Caliper（量寬度 = 兩邊緣距離）
├→ Pattern Matching（PatMax 比對邊緣特徵）
├→ Blob Analysis（連通區外圍邊緣）
└→ OCR（字元邊緣定位）理解 Edge Detection 是學工業視覺的第一步。
Edge Detection 6 大典型應用
1. 尺寸量測（最常見）
- 工件寬度、零件間距
- Edge Tool 找兩邊緣 → Caliper 量距離
2. 邊緣對齊檢測
- 包裝盒對齊、標籤貼歪
- Edge 位置偏離標準 > X mm → NG
3. 工件存在檢測
- 該位置有邊緣 → 工件存在
- 沒邊緣 → 工件缺料
4. 鋒利度檢測
- 刀刃、鑽頭尖端鋒利度
- Edge 強度 / 銳利度量化
5. 印刷品質
- 印刷邊緣模糊、缺角、髒污
- Edge 不規則 → NG
6. 機器手臂視覺引導
- 工件邊緣 → 機械手臂取放座標
- 配合 Pattern Matching 提供完整位置
Edge Detection 設計 3 大重點
1. 邊緣對比度
- 高對比 → 邊緣明確
- 低對比 → 需強化燈光
- 解法：背光（突顯輪廓）、HDR（拉動態範圍）
2. 像素 vs Sub-pixel
- 一般演算法精度 ±1 pixel
- Cognex Edge Tool 精度 ±0.02 pixel
- 量測 / 精密應用必用 sub-pixel
3. 邊緣方向過濾
- 工件邊緣方向已知 → 設定篩選（如只找垂直邊緣）
- 排除雜訊干擾
工程師常見問題
Q1：Edge 找不到怎辦？
A：3 個排查：
- 邊緣對比度不夠 → 加強燈光
- 邊緣模糊 → 鏡頭對焦準確 + 縮小景深
- 邊緣強度閾值太高 → 降低 threshold
Q2：找太多邊緣（noise）怎辦？
A：
- 設方向性過濾（如「只找水平邊緣」）
- 設最小對比強度（過濾微弱雜訊邊緣）
- Smoothing 前處理（high-pass filter 反而加雜訊）
Q3：Cognex Edge Tool 跟 OpenCV Canny 差別？
A：
- OpenCV Canny — 標準 Canny 演算法，pixel 精度
- Cognex Edge Tool — 商業優化、sub-pixel 精度，已在工業視覺領域長期使用
工業精度需求高的場景常選用 Cognex 商業工具。
Q4：速度多快？
A：In-Sight 3800 上 Cognex Edge Tool < 1 ms（單條探針）。一張影像多條探針也 < 10 ms。
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- 燈光設計 — Edge 精度的根本（背光 / 同軸光）
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