1.一种基于人工鱼群算法的圆形工件检测方法，其步骤为：

1)对采集的圆形工件图像进行预处理，并采用Sobel算子进行边缘检测，获取圆形工件的边缘点集S＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xk，yk)，...，(xn，yn)}，其中n为边缘点个数，(xk,yk)为第k个边缘点坐标；

2)设定三维向量(a,b,r)表示人工鱼个体X，(a,b)为圆心坐标，r为半径，并根据步骤1)预处理得到的大小为m*n的工件图像，确定圆心的横坐标a的取值范围为[1,m]，圆心的纵坐标b的取值范围为[1,n]，r的取值范围为[1,min{m,n}/2]，建立三维解空间；

3)设定种群规模、视野、迭代次数和拥挤度因子，使每条人工鱼随机分布在步骤2)建立的三维解空间中，对解空间中第i条人工鱼Xi，定义适应度Y用于累加圆(ai,bi,ri)上的边缘点数量，适应度Y公式如下：其中，T为设定的阈值；

4)利用步骤3)所述适应度公式计算鱼群中每条人工鱼模拟执行觅食行为、追尾行为、聚群行为和随机行为后的适应度，选择适应度最大的行为执行；

5)选择步骤4)移动后鱼群中适应度最大的人工鱼Xbest＝(abest,bbest,rbest)及其适应度放入公告牌中，若在下一次移动后人工鱼适应度大于公告牌中适应度，则更新公告牌中人工鱼及其适应度；

6)随着迭代次数的增加自适应地减小人工鱼的视野和步长；

7)重复步骤4)～6)直至达到步骤3)设定的迭代次数，将公告牌中记录的最大适应度所对应的(abest,bbest,rbest)作为圆形工件几何尺寸参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工鱼群算法的圆形工件检测方法，其特征在于：步骤1)所述图像预处理过程为：先对采集的圆形工件图像进行灰度化并中值滤波，然后使用最大类间方差法对图像进行二值化处理和数学形态学处理，所述的数学形态学处理过程为：首先利用形态学闭运算处理图像，之后对图像进行孔洞填充操作。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于人工鱼群算法的圆形工件检测方法，其特征在于：步骤3)设定种群规模AF_total＝40，视野Visual＝60，迭代次数Iterate_times＝50，拥挤度因子δ＝8。

4.根据权利要求1或2所述的一种基于人工鱼群算法的圆形工件检测方法，其特征在于：步骤3)中设定的阈值T＝5。

5.根据权利要求4所述的一种基于人工鱼群算法的圆形工件检测方法，其特征在于：步骤4)中所述四种行为描述如下：A.随机行为：对于人工鱼Xi＝(ai,bi,ri)，在视野内随机选择一个位置，然后向该位置的方向移动：XiNext＝Xi+Step·Rand()

其中Rand()是一个随机函数，用于产生0到1之间的随机数，Step为人工鱼的步长；

B.觅食行为：对于人工鱼Xi＝(ai,bi,ri)，在其视野内随机选择一个位置Xj，若该位置处的适应度Yj大于当前位置的适应度Yi，则向该位置前进一步：C.聚群行为：对于人工鱼Xi＝(ai,bi,ri)，探索其视野内的伙伴数目nf及中心位置Xc；若Yc/nf＞δYi，表明伙伴中心位置适应度较高且不太拥挤，则朝该位置方向前进一步：D.追尾行为：对于人工鱼Xi＝(ai,bi,ri)，探索其视野内具有最大适应度Yj的伙伴Xj；若Yj/nf＞δYi，表明伙伴Xj的位置具有较高的适应度且其周围不太拥挤，则朝Xj方向前进一步：

6.根据权利要求5所述的一种基于人工鱼群算法的圆形工件检测方法，其特征在于：步骤6)中人工鱼的视野和步长按如下公式随着迭代次数的增加自适应减小：StepPassed_times＝f(VisualPassed_times)＝Visualpassed_times·α式中，Passed_times为已迭代的次数，Iterate_times为总的迭代次数；α为衰减因子。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工鱼群算法的圆形工件检测方法，其特征在于：所述的衰减因子α取值范围为(0.9，1)。