颗粒图像分析仪获取图像后，依赖边缘识别、图像分割与特征统计三大核心算法完成颗粒特征提取。三者形成处理链条：边缘识别定位轮廓，图像分割分离颗粒，特征统计转化图像为量化参数，为颗粒分析提供依据。

一、边缘识别：定位颗粒轮廓的 “边界探测器”

边缘是图像中灰度突变区域，边缘识别旨在捕捉此类区域勾勒轮廓。其流程为：

预处理：用高斯滤波平滑图像，去除噪声

1.滤镜：强化特征对比度，过滤环境光干扰

滤镜，简单来说就是一个能够限制特定波段光通过的光学元件。它安装在相机镜头前，用来控制进入相机的光线类型。专业一点来说，滤镜可以过滤掉不需要的光谱成分，只允许特定波长的光通过，从而有效消除环境光的干扰。

比如，在进行红色背光测试时，产品表面可能会受到外界光源的影响，导致反射或过度照亮，进而影响检测精度。这时候，如果我们在镜头前加装一个滤镜，它能将除了红光以外的其他光线过滤掉。结果就是，图像的轮廓更加清晰，特征对比度得到了显著提升。这种方式不仅帮助我们有效地避免了背景光对成像的干扰，还增强了目标物体特征的显现，使得视觉检测变得更加精准。

航空航天、汽车碰撞、海洋工程等领域，对刚体目标进行高精度动态姿态测量是提升产品性能和验证安全可靠性的关键。传统双目测量系统部署复杂、标定繁琐的痛点，制约测量效率；传统单目6Dof测量依赖角点、边缘等显性特征匹配，存在低纹理场景提取特征易失效，动态测量场景下鲁棒性不足，需手动匹配特征点的缺陷。

千眼狼6D测量仪，运用先进的动态自适应靶标检测技术和实时三维位姿估计算法，基于自研的高性能深度学习目标检测算法，无需人工干预，即可实现对刚体位置及姿态的毫米级精度动态测量。