En la medición visual, el primer paso es localizar el borde. Si la detección de bordes es incorrecta, todas las mediciones posteriores serán inexactas. Muchos solo se basan en la ejecución de un algoritmo Canny o Sobel, pero en la práctica, no es tan sencillo. Aquí hay algunos métodos que utilizamos con frecuencia y que han demostrado ser estables en el campo. Consiga la iluminación correcta primero. Independientemente de la calidad del algoritmo, una iluminación deficiente produce señales de borde ruidosas. La retroiluminación, la iluminación coaxial o la iluminación anular deben elegirse correctamente; este paso a menudo se pasa por alto. Use la proyección para determinar posiciones aproximadas. Proyectar a lo largo del eje X o Y comprime las filas de píxeles en formas de onda, donde los picos y valles revelan las posiciones de los bordes. Este método promedia el ruido leve, lo que lo hace más estable que filtrar imágenes sin procesar directamente. Diferenciación: Antigua pero fiable. Diferenciar la curva de proyección resalta los puntos donde los cambios son mayores: los bordes. Este método tradicional es más resistente al ruido de taller que algunos algoritmos de alta gama.

Precisión de subpíxeles para una precisión real
Una vez encontrado el borde, la precisión importa. Tomar de tres a cinco puntos cerca del pico y ajustarlos con una curva cuadrática proporciona coordenadas con una precisión de 1/100 de píxel, esencial para mediciones a nivel micrométrico.

Reflexión de la luz: Roturas de bordes
En aluminio o acero inoxidable, los reflejos pueden causar roturas de bordes. Utilice un filtro polarizador o ajuste los ángulos de iluminación para evitar deslumbramientos.

Fondos recargados: Bordes falsos por todas partes
Si el color de fondo está cerca de la pieza de trabajo, aparecen bordes falsos. Cambie el color de fondo o utilice un procesamiento morfológico para eliminarlo primero.

Alto ruido: Bordes irregulares
Cuando la escala de grises fluctúa mucho, los bordes se vuelven irregulares. Aplicar filtrado gaussiano o de mediana antes de la diferenciación para estabilizar la señal.

La batalla del "punto brillante" con una carcasa de aluminio
Una vez medimos una carcasa de aluminio donde la iluminación causaba puntos brillantes por todas partes, y las mediciones presentaban una desviación de decenas de micras. La solución:

Cambiamos a iluminación coaxial con un filtro polarizador

Usamos proyección + diferenciación para la detección de bordes

Aplicamos ajuste de subpíxeles para una localización precisa

Tras los ajustes, las mediciones repetidas mostraron variaciones inferiores a ±1 µm.

Iluminación, algoritmos, posicionamiento: todo importa
La detección de bordes en la medición de visión no es una cuestión mística, pero los detalles importan. La iluminación, los algoritmos y el posicionamiento deben funcionar en conjunto. No se limite a modificar los parámetros del software: pruebe varias configuraciones en el sitio para encontrar la más estable, de modo que sus mediciones sigan siendo confiables.