李 彦，赵其峰，闫 河*，李晓玲，谢 敏

(1.重庆理工大学 计算机科学与工程学院，重庆 401320；2. 重庆理工大学 两江人工智能学院，重庆 401147)

1 引 言

PCBA元器件边缘检测是自动化生产线智能机器人视觉引导的关键技术，传统canny算子[1]具有较好抗噪与边缘定位能力而广泛应用于PCBA元器件的边缘检测。但由于智能手机PCBA元器件规格尺寸细小、集成密集，且镜头、插槽、芯片、电阻等各元器件光反射特性不同，采集的图像光照非常不均匀，在实际应用中，传统canny算子检测的元器件边缘存在明显的伪轮廓和边缘粘连情况[2]，元器件边缘检测的精度不高，难以满足后续的对元器件定位、测量及装配等高精度视觉引导技术的需求。文献[3-4]指出，传统canny算子采用高斯滤波来消除噪声，虽提高了图像的信噪比，但目标边缘过平滑现象突出、边缘细节信息丢失严重，导致最终检测的边缘存在明显的伪轮廓和边缘粘连现象；文献[5]指出，传统canny算子最后一步的双阈值检测易导致目标的边缘断裂，产生过多的伪边缘，进一步加剧了边缘检测的表现力降低。

针对以上传统canny算子存在的问题，曾出现了许多改进算法。文献[6]提出使用区域图引导的双边滤波替代高斯滤波，根据图像区域内噪声属性和区域之间的相似度动态调整滤波系数，在实现滤波的同时可以有效地保持图像的结构信息。该方法在边缘保持方面具有较好的效果，但算法过程复杂，耗时较为严重[7]，且降噪效果不理想。文献[8]提出……