机器视觉光源边际检测相关算法的进程如下：

1、滤波：边缘检测算法主要基于图像强度的一阶导数和二阶导数，但导数的计算对噪声非常敏感，因此有必要使用滤波器来改进边缘检测器与噪声相关的功能。要求表明，大多数滤波器在降低噪声时也会造成边际强度的损失，因此需要在增加边际和降低噪声之间做出妥协。

2、加强：加强边缘的基础是必须画出每个点的邻域强度的变化值。增强算法可以突出显示邻域(或部分邻域)强度值发生显著变化的点。边际加固一般通过考虑梯度振幅来完成。

3、检测：在图中有很多梯度幅值较大的点，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘点，因此需要通过某种方式来确定哪些点是边缘点。Z简单边缘检测判据为梯度幅度阈值判据。

4、定位：假设一个站点需要一定的边缘朝向，可以在亚像素分辨率上估计边缘朝向，也可以估计边缘朝向。

边缘检测是机器视觉光源检测的一项技术。在边缘检测算法中，前三个过程贯穿始终。这是因为在大多数地方，只需要边缘检测器来指示边缘出现在图片中像素的左侧附近，而不是边缘的确切方向或方向。

边缘检测的本质是选择某种算法提取出策略与画面中景物之间的边界线。我们将边缘定义为图像中灰度变化较大区域的边界。图像灰度的变化可以通过图像灰度分布的梯度来反映，因此我们可以利用部分图像的判别技能来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法是利用边缘检测算子对原始图像中像素的小邻域结构进行边缘检测。

边缘检测的主要应用是:检测芯片的引脚能否适当切割，目的定位和存在/缺陷检测。基于边缘检测技能的应用，为高精度检测和尺寸测量提供了强有力的技术支持。