机器视觉进行纸张边缘检测和定位的过程主要包括以下几个步骤：
1. 滤波：由于边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，而导数的计算对噪声很敏感，因此首先需要使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。这一步是减少噪声对边缘检测影响的关键。
2. 增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。通过增强算法，可以将邻域（或局部）强度值有显著变化的点突显出来，从而更容易检测到边缘。这通常是通过计算梯度幅值来完成的。
3. 检测：在图像中，有许多点的梯度幅值可能比较大，但这些点并不都是边缘。需要使用某种方法来确定哪些点是真正的边缘点。最常用的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据，即设定一个阈值，只有梯度幅值超过这个阈值的点才被认为是边缘点。
4. 定位：如果应用场合需要确定边缘的精确位置，那么可以在子像素分辨率上估计边缘的位置。这一步通常涉及到对边缘进行精细化的处理，如亚像素处理等，以得到更准确的边缘位置信息。
在实际应用中，可能还会根据具体的需求和纸张的特性进行一些额外的处理，如投影处理、微分处理等，以进一步提高边缘检测和定位的准确性和稳定性。
机器视觉进行纸张边缘检测和定位是一个复杂的过程，需要综合运用滤波、增强、检测和定位等多种技术手段，以确保得到准确、稳定的检测结果。
