Na identificação das bordas de produtos metálicos por visão computacional, a luminosidade desigual da superfície pode levar facilmente ao reconhecimento incorreto das bordas, e os algoritmos tradicionais de detecção de bordas suprimem muita informação de borda durante a remoção de ruído, reduzindo a qualidade da detecção. Este artigo propõe um algoritmo de detecção de bordas de imagem baseado em Retinex guiado por filtragem e Canny adaptativo. O algoritmo utiliza o método Retinex baseado em filtragem guiada para obter o componente de reflexão da imagem do produto metálico, melhora o contraste da imagem do componente de reflexão por correção gama adaptativa ponderada; em seguida, aplica filtragem de difusão anisotrópica adaptativa para remover ruído da imagem aprimorada, suprimindo ruídos e texturas de baixo contraste, e utiliza um template aprimorado de gradiente Sobel em quatro direções para extrair as bordas da imagem; por fim, adota a supressão de não-máximos e segmentação de duplo limiar do algoritmo Canny tradicional para refinar ainda mais as bordas. Os resultados experimentais mostram que o novo algoritmo, ao detectar pequenas peças metálicas típicas, aumentou o índice de nitidez da imagem de 47,11 para 68,39, o desvio padrão da luminosidade da superfície metálica diminuiu de 44,76 para 20,16; o índice de ruído caiu de 1,1 para cerca de 0,15, mantendo bem a nitidez das bordas durante a remoção de ruído. O novo método melhora eficazmente o problema de reconhecimento incorreto das bordas causado pela luminosidade desigual da superfície metálica, e as bordas extraídas têm boa conectividade.

processamento de imagem; luminosidade desigual; produtos metálicos; aprimoramento de imagem; detecção de bordas; Canny melhorado