1.一种金属三维多层点阵结构内部宏观缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：step1、通过工业CT对多层金属点阵结构材料样件进行扫描得到样件内部的二维层析图像，从得到的二维层析图像中截取平行于点阵单元横向排布方向的横向断层截面二维灰度图，选取没有缺陷的灰度图进行固定像素点尺寸m×n判定，根据无缺陷灰度图内的像素点灰度值分布周期，将待选固定像素点尺寸m×n的横竖边界像素点个数设置在45和75之间，在不同尺寸下分别随机选取1000个对应固定像素点集合，分别求取不同尺寸下1000个随机固定像素点集合的灰度值总和的标准偏差，根据其标准偏差来确定固定像素点尺寸的最佳值：

其中，σij表示的是像素点尺寸为i×j时的标准偏差，xk表示的是像素点集合尺寸为i×j的1000个随机固定像素点集合的灰度值总和，μ表示的是xk的平均值， 当标准偏差σij的值最小时，则认定对应的i×j为固定像素点尺寸m×n；

step2、选取三个横向相邻固定尺寸像素点集合A、B、C作为一个新集合G，固定像素点集合的尺寸为m×n，A、B、C分别为三个尺寸为m×n的像素点集合，其边缘像素点相邻且不重叠，集合G的尺寸为m×3n， 其中Aij、Bij、Cij分别为固定尺寸像素点集合A、B、C中像素点灰度值，g为B固定尺寸像素点集合灰度值总和与AC两个固定尺寸像素点集合灰度值总和平均值的差值；

step3、用与集合G相同尺寸大小的模板遍历尺寸为M×M的横向断层截面二维灰度图，即重复step2，得到大小为(M‑m+1)×(M‑3n+1)像素点灰度值总和差值分布；

step4、在得到相邻三个固定尺寸像素点灰度值总和的差值分布后，对其进行纵向差分，得到大小为(M‑m)×(M‑3n+1)灰度值总和差值的纵向差分分布；

step5、对差分分布的纵向曲线进行分析得到缺陷的上、下边缘点；

step6、求取缺陷上、下边缘的条件的缺陷边缘点，并确定不同缺陷边缘点的最右侧点并将其作为固定位置，根据差分值分布具体的计算路径和缺陷的特征判断缺陷边缘固定位置与灰度图中缺陷实际位置的关系，再对缺陷进行标注。

2.根据权利要求1所述的金属三维多层点阵结构内部宏观缺陷检测方法，其特征在于：所述step5中上、下边缘点确定方法为：当位于上方的三个相邻固定尺寸像素点集合不存在缺陷而在其正下方的三个相邻固定尺寸像素点集合存在缺陷时，即为缺陷的上边缘点，其差值之间的纵向差分值的绝对值较大且为正；当位于上方的三个相邻固定尺寸像素点集合存在缺陷而在其正下方的三个相邻固定尺寸像素点集合不存在缺陷时，即为缺陷的下边缘点，其差值之间的纵向差分值的绝对值较大且为负；当位于上方的三个相邻固定尺寸像素点集合与在其正下方的三个相邻固定尺寸像素点集合都存在缺陷时，其差值之间的纵向差分值的绝对值较小；且纵向差分分布中缺陷的上下边缘点满足以下条件：(1)选取差分值绝对值大于阈值a的局部最大值或最小值；

(2)找出两个局部最大值点之间的所有局部最小值点，并与第一个局部最大值点进行比较，最大值点与最小值点的数值相近，且两个点的横向坐标位置相差m*b±c，其中m为固定尺寸像素点的纵向尺寸，b为纵向连续缺陷个数，c为允许存在的误差范围。

3.根据权利要求1所述的金属三维多层点阵结构内部宏观缺陷检测方法，其特征在于：所述固定尺寸像素点集合的尺寸m×n为59×59。