【摘 要】
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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Sigmoid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
【基金项目】
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西安市科技计划（2019218514GXRC021CG022-GXYD21.1）；
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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Sigmoid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。
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