1.磁瓦表面微缺陷视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)：读取磁瓦图像，执行步骤(2)；

步骤(2)：检测磁瓦图像缺陷，获取磁瓦图像的缺陷区域K，执行步骤(3)；

步骤(3)：判断缺陷区域K的面积是否大于设定值1，如果缺陷区域K大于设定值1，则为不合格，结束检测；否则，为合格，执行步骤(4)；

步骤(4)：检测磁瓦图像缺陷，获取磁瓦图像的第二类缺陷效果图，执行步骤(5)；

步骤(5)：判断第二类缺陷效果图的长度是否大于设定值2，若第二类缺陷效果图的长度大于设定值2，则为不合格品，结束检测；否则，为合格，执行步骤(6)；

步骤(6)：检测磁瓦图像缺陷，获取磁瓦图像的边缘检测图像Q'连通域像素的圆度，执行步骤(7)；

步骤(7)：判断边缘检测图像Q'连通域像素的圆度是否大于设定值3，若边缘检测图像Q'连通域像素的圆度大于设定值3，则合格品；否则，为不合格品。

2.根据权利要求1所述的磁瓦表面微缺陷视觉检测方法，其特征在于，步骤(2)包括以下步骤：步骤(2.1)：用OTSU阈值分割磁瓦图像，得到R区域；

步骤(2.2)：用最小外接矩形来作最小误差的近似磁瓦的长宽，获取R区域的R1区域；

步骤(2.3)：再将R区域和R1区域进行作差运算，获得R2区域；

步骤(2.4)：对R2区域进行形态学的开操作，计算缺陷区域K的面积。

3.根据权利要求2所述的磁瓦表面微缺陷视觉检测方法，其特征在于，步骤(4)包括以下步骤：步骤(4.1)：对R区域进行形态学图像处理腐蚀，得到R3区域；

步骤(4.2)：用裁剪的方法把R3区域对应的区域从磁瓦图像裁剪出来，得到图像I；

步骤(4.3)：构建两个均值滤波器a、b；分别用均值滤波器a、b对图像I进行滤波，得到图像I1、I2；

步骤(4.4)：将得到的图像I1、I2作差并且将图像中的灰度值乘以一定的倍数得到图像I3；

步骤(4.5)：将图像I3与一个高斯掩膜的卷积的偏导数在x、y方向上的展开，确定被标记的点；

步骤(4.6)：根据被标记的点，得到第二类缺陷效果图。

4.根据权利要求3所述的磁瓦表面微缺陷视觉检测方法，其特征在于，步骤(6)包括以下步骤：步骤(6.1)：用裁剪的方法把R区域对应的区域从磁瓦图像裁剪出来，可得到R区域对应部分；

步骤(6.2)：使用高斯滤波器对R区域对应部分进行滤波；

步骤(6.3)：对滤波后的R区域对应部分用Canny算法进行边缘检测，得到边缘检测图像Q；

步骤(6.4)：计算边缘检测图像Q连通域像素的圆度。

5.根据权利要求4所述的磁瓦表面微缺陷视觉检测方法，其特征在于：步骤(6.2)和步骤(6.3)包括以下步骤：步骤(6.2)：构建一个高斯滤波器Gσ：其中卷积核KG5为：

使用高斯滤波器Gσ对R区域对应部分进行滤波；

步骤(6.3)：利用高斯滤波器H(X，Y，σ)对滤波后的R区域对应部分降噪处理，得到平滑后的图像G(X，Y)：G(X，Y)＝H(X，Y，σ)*f(X，Y)其中，高斯函数为：

其中，σ为3；

计算图像G(X，Y)的梯度幅值T和方向角θ；

θ[X，Y]＝arctan(GX(X，Y)/GY(X，Y))其中，GX和GY分别为X、Y的偏导；

使用高低阈值THH、THL对梯度幅值T进行非极大值抑制；高低阈值THH、THL的计算方法如下：THH＝L+1

THL＝k*THH

其中，L为灰度值，k为0.32-0.40；

梯度幅值T大于等于THH为边缘，小于THL舍弃，得到边缘检测图像Q。

6.根据权利要求5所述的磁瓦表面微缺陷视觉检测方法，其特征在于：k为0.36。