在当今的科技领域，机器视觉发挥着极为关键的作用。它模拟人类视觉系统，使机器能够感知和理解图像或视频中的信息。而边缘检测是机器视觉中的一个基本且重要的任务。图像的边缘通常对应着物体的边界，通过边缘检测，可以标识出数字图像中亮度变化明显的点，这有助于对图像进行分析、识别和分割等操作。例如在工业制造领域，对产品外观进行检测时，准确的边缘检测能够确定产品的轮廓是否符合标准，及时发现生产过程中的缺陷产品。

传统的边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶导数。例如一阶算子中的Robert算子，虽然对边缘定位精度较高，但是容易丢失边缘，对噪声无抑制能力；Sobel算子对噪声仅有一点抑制能力，但无法完全排除虚假边缘；二阶拉普拉斯算子对噪声响应很高。尽管有改进后的高斯 - 拉普拉斯算法，通过高斯模糊来降低噪声影响，但如果处理不好，反而会影响边缘检测的效果。这些传统算法在抑制噪声和边缘精确定位上难以同时满足需求，在复杂的实际场景下往往存在一定的局限性。

深度学习的出现为机器视觉边缘检测带来了新的突破。深度学习技术可以自动学习图像中的特征，相比于传统算法具有更强的适应性和泛化能力。在深度学习模型中，卷积神经网络（CNN）是最为常用的架构之一。通过大量的带标注图像数据对CNN进行训练，它能够学习到不同物体边缘的特征模式，一些基于深度学习的边缘检测算法能够在不同的尺度下检测边缘，这对于机器视觉边缘检测处理包含不同大小物体的复杂图像非常有效。深度学习的融入为其带来了前所未有的发展机遇，而深度学习与传统方法的结合也将进一步推动机器视觉边缘检测技术的不断进步，以满足日益复杂的实际需求。