视觉检测中的边缘检测算法主要包括以下几种：
1. Sobel算子：这是一种基于一阶导数的边缘检测算法，通过计算图像亮度的梯度来突出显示边缘。Sobel算子对数字图像的每个像素，考察其上下左右邻点灰度的加权差，与之接近的邻点的权大，从而能够较好地检测出图像中的边缘，且受噪声的影响较小。
2. Canny边缘检测算法：Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它采用高斯滤波器平滑图像，然后利用Sobel算子计算梯度，通过非极大值抑制和双阈值算法检测和连接边缘。Canny算法对噪声有较好的抑制效果，且能够给出好的边缘检测算子的三个指标：低失误率、高位置精度和对每一个边缘点有唯一的响应。
3. Laplacian算子：这是一种基于二阶导数的边缘检测算法，利用二阶导数来检测边缘，对噪声较为敏感。Laplacian算子通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。
4. Prewitt算子：Prewitt算子也是基于一阶导数的边缘检测算法，通过计算像素点周围的梯度来检测边缘。图像中的每个像素都用Prewitt算子的两个核作卷积，一个核对垂直边缘影响最大，另一个核对水平边缘影响最大。两个卷积的绝对值的最大值作为该点的输出值。
5. Roberts边缘检测算子：Roberts边缘检测算子根据任意一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理，采用对角线方向相邻两像素之差来检测边缘。Roberts检测器较为简单，具有一些功能上的限制，例如它是非对称的，且不能检测诸如45°倍数的边缘。
还有一些其他的边缘检测算法，如LoG检测器（高斯-拉普拉斯算子）等，这些算法在视觉检测中也有着广泛的应用。
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