本文介绍了一种基于深度学习的边缘检测方法，与传统的Canny等梯度检测不同，该方法通过语义分割实现像素级的边缘分类。核心流程包括：加载预训练模型、图像预处理、模型推理和后处理（二值化、置信度过滤、骨架化）。该方法具有显著优势：对低对比度、模糊和噪声鲁棒性强，支持自定义重训练（仅需10张标注图像），适用于PCB走线、织物缺陷等工业场景。相比传统方法，深度学习方法无需调参、能识别特定边缘，但计算量较大

本文演示了使用HALCON预训练深度学习模型DLEdgeExtractor进行刹车盘边缘检测的完整流程。通过加载预训练模型、预处理图像、执行推理和后处理，实现了高精度的边缘提取。实验对比了不同置信度阈值的效果，并验证了模型在低对比度(降低30%)和高噪声(σ=50)等恶劣条件下的鲁棒性。结果显示，该深度学习方法相比传统算法能更稳定地提取复杂场景下的物体边缘，为工业检测提供了可靠解决方案。

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