1.一种基于激光诱导击穿光谱技术的绝缘子金具腐蚀检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过激光诱导击穿光谱系统轰击已知腐蚀程度的绝缘子金具样品，获取不同腐蚀程度绝缘子金具的等离子体光谱数据；

S2、对获取的等离子体光谱数据进行预处理，得到预处理后的数据；

S3、将预处理后的数据和对应的腐蚀程度作为训练神经网络的样本，得到绝缘子金具与其腐蚀程度对应关系的评估模型；

S4、采用与步骤S1相同的方法获取待检测绝缘子金具的等离子体光谱，并采用与步骤S2相同的方法对待检测绝缘子金具的等离子体光谱进行预处理；

S5、将预处理后的待检测绝缘子金具的等离子体光谱数据作为绝缘子金具与其腐蚀程度对应关系的评估模型的输入数据，得到待检测绝缘子金具的腐蚀程度，完成绝缘子金具的腐蚀检测。

2.根据权利要求1所述的基于激光诱导击穿光谱技术的绝缘子金具腐蚀检测方法，其特征在于，所述步骤S1的具体方法为：通过激光诱导击穿光谱系统采用M个不同光谱强度对N种已知腐蚀程度的绝缘子金具进行轰击，得到维度为N×M的等离子体光谱数据。

3.根据权利要求2所述的基于激光诱导击穿光谱技术的绝缘子金具腐蚀检测方法，其特征在于，所述步骤S2的具体方法包括以下子步骤：S2-1、根据公式

获取每个绝缘子金具样品等离子体光谱数据中第i列数据Xi和第j列数据Xj之间的相关程度ρij，并将相关程度大于0.8的数据作为该等离子体光谱数据的特征向量，进而得到每个绝缘子金具样品对应的特征向量；其中Cov(·)为协方差函数；D(·)为方差函数；

S2-2、在特征向量中加入对应的轰击次数、环境变量、激光能量和等离子体温度，形成新的特征向量；

S2-3、对新的特征向量进行归一化处理，得到预处理后的数据，其中归一化范围为[-1，

1]。

4.根据权利要求3所述的基于激光诱导击穿光谱技术的绝缘子金具腐蚀检测方法，其特征在于，所述步骤S3的具体方法包括以下子步骤：S3-1、构建神经网络评估模型；

S3-2、将预处理后的数据作为样本输入神经网络评估模型进行预测，获取样本腐蚀程度预测结果；

S3-3、根据样本腐蚀程度预测结果与原本腐蚀程度获取神经网络评估模型的评估误差；

S3-4、判断评估误差是否在阈值范围内，若是则将得到的神经网络评估模型作为绝缘子金具与其腐蚀程度对应关系的评估模型，否则返回步骤S3-1。