NI Vision 边缘工具（Edge Tool）是 NI Vision 机器视觉库中用于检测图像边缘的核心工具，通过识别像素值的急剧变化定位边缘，为测量、检测等下游任务提供关键特征信息。
边缘检测逻辑
边缘工具的核心原理是识别图像中像素灰度值的突变区域 ------ 当相邻像素的灰度差超过设定阈值时，即判定为边缘。工具通过沿用户指定的 "检测路径"（如直线、ROI 轮廓）逐点分析像素分布，计算灰度梯度（变化率），并结合预设的边缘极性（亮到暗、暗到亮或双向）筛选有效边缘。
检测路径的灵活性是其关键特性：支持直线、多边形等规则 ROI，也可适配自定义轮廓，满足不同场景下的检测需求（如圆形工件的圆周边缘、矩形物体的边沿线）。同时，工具提供 "亚像素级" 检测选项，通过插值算法将边缘定位精度提升至像素尺寸的 1/10 甚至更高，为高精度测量奠定基础。
参数配置
为应对不同图像质量（如噪声、光照不均），边缘工具提供多维度参数调节，确保边缘检测的鲁棒性：
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阈值控制：包括 "最小边缘强度"（过滤弱边缘）和 "边缘对比度"（设定灰度差阈值），可通过动态调整排除噪声干扰（如反光、污渍导致的伪边缘）。
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边缘极性筛选：支持指定 "亮→暗"（如物体边缘从背景亮区过渡到前景暗区）、"暗→亮"（反之）或 "双向" 检测，精准匹配目标边缘的灰度变化特征。
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搜索范围限制：允许设定边缘的预期位置区间（如在 ROI 内划定子区域），减少无效计算，提升检测速度。
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平滑处理：通过高斯滤波等预处理降低高频噪声对边缘检测的影响，尤其适用于低对比度图像。
输出结果
工具的输出结果包含边缘的关键特征信息，可直接用于后续分析：
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位置坐标：以像素或亚像素为单位，返回边缘在图像坐标系中的 X、Y 坐标，是尺寸测量的核心数据（如通过两个边缘的距离计算物体宽度）。
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边缘强度：量化灰度变化的剧烈程度，可用于评估边缘的可靠性（强度过低的边缘可能为噪声，可被标记为无效）。
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极性信息：记录边缘的灰度变化方向（亮→暗或暗→亮），辅助区分不同类型的边缘（如工件的内边缘与外边缘）。
应用场景
作为机器视觉任务的 "前置工具"，边缘工具的输出是诸多下游应用的基础：
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尺寸测量：在 gauging 应用中，沿预设线轮廓检测物体的上下边缘，通过坐标差计算长度、宽度、厚度等尺寸（如电子元件的引脚间距、金属板材的厚度）。
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缺陷检测：在表面 inspection 中，通过识别异常边缘判断缺陷（如玻璃表面的裂纹会产生非预期的灰度突变，边缘工具可定位其位置和长度）。
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定位与对齐：在自动化装配中，通过检测物体的边缘轮廓确定其空间位置，为机器人抓取、部件对齐提供坐标基准。
边缘工具在设计上平衡了检测精度与运算速度：一方面，亚像素级算法满足微米级测量需求；另一方面，通过 ROI 限制、多线程优化等技术，可在工业相机的实时流（如 30fps）中稳定运行，适配生产线的高速检测场景。