典型文献
基于机器视觉的螺纹钢丝头检测方法
文献摘要：
针对目前常用的螺纹钢丝头人工检测方法效率低、精度差的问题,提出了一种基于视觉技术的螺纹钢丝头检测方法.首先对采集到的图像进行预处理获取角点,接着采用基于Sigmold亚像素细分算法对螺纹钢丝头的边缘像素进行细分,提高角点检测精度.针对传统的鲸鱼算法(WOA)在中经测量中容易陷入局部最优等缺陷问题,提出了一种基于自适应权重非线性收敛的鲸鱼算法,对螺纹钢丝头进行参数检测.试验和测试结果表明,该方法的精度满足国标GB-T 197-2018的要求,与传统的检测方法相比提高了效率和准确度.
文献关键词：
机器视觉;螺纹钢丝头;鲸鱼算法;角点检测;尺寸测量
中图分类号：
作者姓名：
肖剑;杨钧宇;徐紫琪;张凯;张赞
作者机构：
长安大学 电子与控制工程学院,西安710064;西安科技大学 电气与控制工程学院,西安710054
文献出处：
引用格式：
[1]肖剑;杨钧宇;徐紫琪;张凯;张赞-.基于机器视觉的螺纹钢丝头检测方法)[J].制造业自动化,2022(08):14-19
A类：
螺纹钢丝头,Sigmold,亚像素细分
B类：
机器视觉,头人,视觉技术,细分算法,高角,角点检测,检测精度,鲸鱼算法,WOA,局部最优,优等,缺陷问题,自适应权重,非线性收敛,参数检测,国标,尺寸测量
AB值：
0.192104
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