1.一种堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，包括：在实际生产状态下对堆叠骨料直接进行图像采集；

对采集到的堆叠骨料图像进行处理；

对处理后的堆叠骨料图像进行几何特征分析，计算出堆叠骨料图像中每个骨料颗粒的几何特征；

根据堆叠骨料图像中每个骨料颗粒的几何特征，分析得到堆叠骨料的粒度统计信息和粒形分布信息。

2.根据权利要求1所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，所述对采集到的堆叠骨料图像进行处理包括：预定义一卷积矩阵，并采用所述卷积矩阵对采集到的堆叠骨料图像进行卷积滤波处理；

对卷积滤波后的堆叠骨料图像采用基于聚类全局阈值改进的Niblack局部阈值方法进行二值化处理；

对二值化处理后的堆叠骨料图像进行迭代的形态学腐蚀操作以分离图像中相接触的颗粒；

对形态学腐蚀操作后的堆叠骨料图像进行填充颗粒中间的空洞处理以消除因骨料颗粒表面纹理经过二值化处理后形成的噪声。

3.根据权利要求1所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，对实际生产状态下的堆叠骨料直接进行图像采集时，设定一图像采集区域，所述图像采集区域辐射到实际生产中堆叠骨料传送带上某个区域的堆叠骨料表层。

4.根据权利要求2所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，所述预定义一卷积矩阵，并采用所述卷积矩阵对采集到的堆叠骨料图像进行卷积滤波处理包括：预定义卷积矩阵二维数组

依次从左往右从上到下查找采集到的堆叠骨料图像中每个3*3像素区域，与预定义的卷积矩阵进行运算；

设卷积矩阵3*3个元素中每个元素值分别为Ki,j，当卷积矩阵中心(cm,cn)位于图像矩阵的(x,y)位置时，则经过卷积滤波后，该像素的灰度值将变为 其中g为像素灰度值。

5.根据权利要求2所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，所述对卷积滤波后的堆叠骨料图像采用基于聚类全局阈值改进的Niblack局部阈值方法进行二值化处理时，取表层骨料为研究对象，把下层不完整的骨料视作背景，具体包括：利用聚类全局阈值法求出卷积滤波后的堆叠骨料图像的全局阈值T1；

将整张图像分为九个子图，针对每一个子图，用Niblack算法求出一个局部阈值T2；

将聚类法求得的阈值T1与Niblack法求得的T2求加权和，得到每一个子图的阈值：T3＝αT1+(1-α)T2，其中α表示加权系数。

6.根据权利要求2～5任一项所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，在对处理后的堆叠骨料图像进行几何特征分析之前还包括对处理后的堆叠骨料图像进行图像标定处理。

7.根据权利要求6所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，所述图像标定处理时采用小球标定法，具体包括：在相同的图像采集环境下，对若干个直径已知的标准小球进行采集图像；

小球图像经过图像处理处理后，计算获取图像中每个小球的像素面积值；

将每个小球的真实面积值与图像中的像素面积值进行比较，比值的平均值作为系统的标定系数。

8.根据权利要求1所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，分析得到堆叠骨料的粒度统计信息和粒形分布信息后，与预先设定的骨料国标配比标准进行比较，并输出以配比标准为依据的级配结果。

9.根据权利要求8所述的堆叠骨料的粒度粒形在线检测方法，其特征在于，分析得到堆叠骨料的粒度统计信息和粒形分布信息与预先设定的骨料国标配比标准进行比较时，当超过骨料国标配比标准时，发出相应的报警信息。