机器视觉检测中，最小尺寸多少像素可以检测到？重点解析传统算法和深度学习，对比度很致命

这是一个非常专业且实际的问题，在机器视觉检测中至关重要。直接给出一个确切的数字，比如“5个像素”或“10个像素”，是不严谨且具有误导性的。
核心答案是：最小可检测尺寸不是一个固定的像素值，而是一个由【检测任务类型】、【算法方法】和【成像质量】共同决定的系统性问题。
其中，对比度偏差确实是最致命的因素之一。
一、核心原则：为什么没有“万能”的最小像素值？
想象一下，你要在纯白色墙上检测一个黑点：
情况A： 黑点非常黑，与白墙对比鲜明。可能只需要 2x2 像素就能被算法可靠地发现。
情况B： 黑点是深灰色，与白墙对比度很低。即使它有 10x10 像素，算法也可能将其视为噪声点忽略。
这个例子说明了：
对比度是关键：对比度越高，所需像素越少。
信噪比（SNR）是基础：目标信号强度必须显著高于图像背景噪声。
二、传统算法视角
传统算法依赖于手动设计的特征，如边缘、角点、亮度、形状等。
1. 可检测的极限（理论上）
点状缺陷（如噪点、灰尘）： 理论上，一个与背景有足够对比度的像素点（1x1）就可以被检测到，例如通过阈值分割。
线状缺陷（如划痕）： 理论上，一个像素宽的线（例如 1xN 像素）也可以被检测，通常使用边缘检测或线状滤波器。
形状/尺寸检测： 要测量一个物体的尺寸，通常需要至少 3x3 到 5x5 像素，才能基本定义出形状的边界，进行亚像素定位后可以提高精度。
2. 对比度偏差的致命性（传统算法的弱点）
传统算法对对比度变化极为敏感：