視覺檢測中的邊緣檢測算法主要包括以下幾種：

1. Sobel算子：這是一種基于一階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測算法，通過計算圖像亮度的梯度來突出顯示邊緣。Sobel算子對數(shù)字圖像的每個像素，考察其上下左右鄰點灰度的加權(quán)差，與之接近的鄰點的權(quán)大，從而能夠較好地檢測出圖像中的邊緣，且受噪聲的影響較小。

2. Canny邊緣檢測算法：Canny算法是一種經(jīng)典的邊緣檢測算法，它采用高斯濾波器平滑圖像，然后利用Sobel算子計算梯度，通過非極大值抑制和雙閾值算法檢測和連接邊緣。Canny算法對噪聲有較好的抑制效果，且能夠給出好的邊緣檢測算子的三個指標(biāo)：低失誤率、高位置精度和對每一個邊緣點有唯一的響應(yīng)。

3. Laplacian算子：這是一種基于二階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測算法，利用二階導(dǎo)數(shù)來檢測邊緣，對噪聲較為敏感。Laplacian算子通過尋找圖像二階導(dǎo)數(shù)零穿越來尋找邊界，通常是Laplacian過零點或者非線性差分表示的過零點。

4. Prewitt算子：Prewitt算子也是基于一階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測算法，通過計算像素點周圍的梯度來檢測邊緣。圖像中的每個像素都用Prewitt算子的兩個核作卷積，一個核對垂直邊緣影響最大，另一個核對水平邊緣影響最大。兩個卷積的絕對值的最大值作為該點的輸出值。

5. Roberts邊緣檢測算子：Roberts邊緣檢測算子根據(jù)任意一對互相垂直方向上的差分可用來計算梯度的原理，采用對角線方向相鄰兩像素之差來檢測邊緣。Roberts檢測器較為簡單，具有一些功能上的限制，例如它是非對稱的，且不能檢測諸如45°倍數(shù)的邊緣。

還有一些其他的邊緣檢測算法，如LoG檢測器（高斯-拉普拉斯算子）等，這些算法在視覺檢測中也有著廣泛的應(yīng)用。