1.一种基于凹凸性的腕臂系统分割与参数检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：获取接触网腕臂系统三维点云；

步骤B：对源点云进行预处理，包括对象提取、滤波降噪；

步骤C：采用超体聚类算法对预处理之后的腕臂系统进行过分割，为了计算空间中距离，算法中对空间分量进行了归一化处理，归一化距离D由公式(1)给出：式中λ、μ和ε分别控制颜色、空间分布和几何相似性对聚类的影响；距离D的取值，将影响超体素边界的规则性；Dc为颜色距离；m为归一化常数；Ds是一种使用聚类的最大距离点来标准化的空间距离；Rseed为晶核距离；DHiK为直方图交点核；具体步骤如下：C1：经多次实验，确定归一化距离D的取值对腕臂超体素的影响，并最终确定D；

C2：固定归一化距离D，明确体素边界的规则性，确定晶核距离Rseed对超体素数目的影响，并最终确定参数Rseed的值；

C3：设定颜色容差的值，并实施超体聚类过分割；

步骤D：说明标准腕臂凹凸性明确，并采用改进的基于斜率约束的局部凸连接打包算法对腕臂系统进行分步分割，并给出分割参数的选择范围；

D1：统计各线性部分主要夹角θ，以及对应的|Δα|，给出标准腕臂系统各线性部分主要夹角凹凸性指标；

D2：设置各参数，对腕臂系统六个线性部分进行分步分割：平腕臂、斜腕臂、腕臂支撑、定位管支撑、定位管、定位器；

D3：在D2基础上，对分割出的腕臂系统同一线性部分任意选择不同两点M1和N1，同时，在与其相连的另一线性部分选择不同两点M2和N2，分别用公式(3)计算它们的空间斜率S1、S2：式中：a,b,c分别为点M和N的x,y,z轴坐标；

设定空间斜率阈值SThresh＝0.3，若满足公式(4),则这两线性部分为同一线性部分，并将相应点云Label设定为同一值；

|S2‑S1|＜SThresh    (4)

D4：统计各点云数据分割的参数设置，并给出分割参数的选择范围；

步骤E：采用改进的投影‑采样一致性算法，获取各线性部分直线方程，并计算各连接点坐标、各线性部分点数比以及比例位置系数；

E1：将分割提取出的各线性部分点云投影到xoy平面，则所有点z坐标为0；

E2：用随机采样拟合直线，获取绝对直线模型，在三维空间xoy平面必有交点J(j1,j2,

0)，输出各直线模型经过的某一定点h(k1,k2,0)和各方向向量E3：将定点h(k1,k2,0)和方向向量 带入公式(5)，得到xoy平面直线方程：E4：获得各部分的平面直线方程后，计算出各连接处交点坐标J(j1,j2,0)，此时z坐标为

0；同样的，获取各个投影直线对应的原三维空间直线方程：将j1，j2带入公式(6)，解算出各连接点的z坐标值c，获得三维空间中各连接点坐标J(j1,j2,j3)；

E5：统计分割提取的各线性部分的点数以及原始各线性部分的点数，得到点数比；

E6：获取各线性部分两端端点H和I，计算各线性部分长度P以及端点H到J(j1,j2,j3)的长度Q，依公式(7)计算各连接点比例位置系数W：式中，d1,e1,f1为端点H的x,y,z轴坐标；d2,e2,f2为端点I的x,y,z轴坐标。

2.根据权利要求1所述的一种基于凹凸性的腕臂系统分割与参数检测方法，其特征在于，所述步骤A获取接触网腕臂系统三维点云具体如下：深度相机置于检测车正上方，在深度相机可视范围内，对腕臂系统成像，获取腕臂系统三维点云数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于凹凸性的腕臂系统分割与参数检测方法，其特征在于，所述步骤B中对源点云进行腕臂系统提取、滤波降噪，具体过程如下：B1：利用直通滤波器分别设置x、y、z轴的阈值范围，对腕臂系统的背景环境进行滤除；

B2：利用统计滤波对腕臂系统的噪声进行滤除。