1.一种基于计算机视觉的振动台疲劳裂纹在线检测系统，其特征在于，其包括图像采集设备、支架、多路数据采集器、处理器、显示器以及裂纹检测模块，所述图像采集设备固定在所述支架上并通过调整所述支架的位置对零部件表面易产生裂纹的区域进行图像/视频信息采集；所述多路数据采集器将采集到的多路图像/视频数据同步并汇总成一路信号传送至所述处理器进行处理，所述显示器与所述处理器通过视频连接线连接，所述裂纹检测模块安装在所述处理器中，进行疲劳裂纹的在线检测，并将检测结果通过所述显示器输出；

所述图像采集设备包括多个摄像机，用于采集零部件表面不同位置的图像/视频数据信息，所述摄像机的数量由零部件表面易于产生裂纹的具体位置决定；

所述支架用于固定多个所述摄像机；

所述多路数据采集器，用于将多个摄像机采集的图像/视频数据同步采集到一起；

所述处理器，用于实现数据的采集和存储，为裂纹检测模块提供载体；

所述裂纹检测模块包括图像采集模块、人机交互模块、数据存储模块以及裂纹检测算法模块，所述图像采集模块用于采集所述多路数据采集器传输的图像/视频数据；所述人机交互模块用于交互设置各项参数信息，并确定裂纹检测的初始位置、检测正确性；所述数据存储模块用于记录检测过程中的图像数据和检测日志，所述裂纹检测算法模块用于分析图像数据并通过设计的裂纹检测算法得到裂纹的位置、长度及形状等信息。

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的振动台疲劳裂纹在线检测系统，其特征在于，所述支架包括可伸缩的矩形框架、磁力座和悬挂装置，所述矩形框架包括四根立柱和顶面组件，每根所述立柱底部均安装有所述磁力座，所述立柱通过调整锁扣装置具有可伸缩功能；所述顶面组件包括至少3根横梁和2根纵梁，所述横梁为悬臂梁，所述纵梁通过调整锁扣装置具有可伸缩功能，位于中间的所述横梁可沿所述纵梁前后滑动，所述横梁上设置有多个悬挂装置用于固定所述摄像机，可沿所述横梁滑动且带有可伸缩功能；所述悬挂装置包括可伸缩杆和万向架，所述万向架用于固定所述摄像机，并调节摄像机方位，所述可伸缩杆内部设置为中空，用于布置摄像机连接线。

3.一种根据权利要求1或2所述的基于计算机视觉的振动台疲劳裂纹在线检测系统的检测方法，其特征在于，所述裂纹检测算法模块通过以下步骤实现功能：步骤1，对比帧提取：检测开始时捕获一帧未出现裂纹的图像作为对比帧；

步骤2，振动位移消除：通过在连续n帧图像中寻找与对比帧最相似帧及平移目标帧微调目标帧位置，从而消除零部件因振动产生的位移；

步骤3，特征筛选：通过对目标帧的差异区域、颜色区域及位置区域三个特征进行筛选，得到同时满足三个特征的区域作为异常区域；

步骤4，形态筛选：对所述异常区域进行轮廓追踪并对所得轮廓进行形态筛选，选取轮廓长度大于特定值、条形且方向相似的轮廓作为异常轮廓；

步骤5，裂纹验证：计算所述异常轮廓两侧的像素灰度值差值，去除差值均值大于阈值TT的异常轮廓，得到裂纹轮廓，此时记录裂纹产生的位置和时间信息；

步骤6，计算裂纹实际长度：在零部件表面标记表示标准距离长度的圆点，利用轮廓追踪分别计算两个标记圆点之间的像素长度和检测到的裂纹轮廓的像素长度，根据零部件表面几何形状计算两个标记圆点之间的实际长度与像素长度之间的转化关系，再根据所述转化关系计算裂纹轮廓的实际长度；

步骤7，统计裂纹信息及辅助提醒：统计裂纹从产生到扩展直至达到最大允许裂纹长度整个过程的裂纹位置、长度变化、裂纹图像和时间信息，并将信息远程发送给相关监控人员，由监控人员决定是否根据裂纹检测结果记录相关信息或控制振动台停止运动；

步骤8，正负样本积累及参数自适应调整：操作人员可通过数据存储模块定期回放数据库中保存的历史记录，并支持沿裂纹走向手动测量裂纹像素长度，通过两个标记圆点之间的实际长度与像素长度之间的转化关系计算裂纹实际长度，实现核查历史数据并确定裂纹检测算法计算准确的正样本及计算存在误差的负样本，将人工核查确认的裂纹检测正负样本保存至数据库，用于训练并迭代调整算法模块中的各个阈值，不断优化算法识别精度，使阈值设定能够达到最佳检测效果。

4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的振动台疲劳裂纹在线检测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：步骤2.1，振动粗消除：每隔一定时间，摄像机连续捕获多帧图像，将所述多帧图像逐一与对比帧做帧差，取差异最小的一帧作为目标帧；

步骤2.2，振动细去除：保持对比帧不变，将目标帧在x轴正负方向上做一定范围的平移并与目标帧做帧差，取帧差结果最小的作为x轴上的偏移距离，同理计算y轴方向的偏移距离，将目标帧在x、y轴方向上分别移动相应偏移距离消除零部件位移。

5.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的振动台疲劳裂纹在线检测方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下步骤：步骤3.1，获取差异区域：将消除位移的对比帧与目标帧做帧差，并取帧差结果灰度值大于阈值TB的区域，符合裂纹区域从无到有的生成特征，所得结果即为包含裂纹信息的区域；

步骤3.2，获取较暗区域：在目标帧中选取灰度值小于阈值TA的区域，符合裂纹区域较暗的颜色特征，得到较暗区域；

步骤3.3，获取零部件区域：对对比帧进行阈值为Tw的二值化操作，获取二值化结果的轮廓并选取最大轮廓包围的区域作为零部件区域，对所述零部件区域做直方图拉伸并在所述零部件区域中选取灰度值小于阈值TD的区域，得到最终零部件区域，符合裂纹出现的位置特征；

步骤3.4，综合多个特征：选取同时满足步骤3.1、3.2、3.3三个条件的区域做为异常区域。

6.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的振动台疲劳裂纹在线检测方法，其特征在于，所述步骤4具体包括以下步骤：步骤4.1，轮廓长度筛选：对异常区域中的轮廓线做进一步筛选，选取轮廓长度大于阈值TL的轮廓；

步骤4.2，轮廓长宽比筛选：选取最小外接矩形的长宽比大于阈值TR的轮廓；

步骤4.3，方向相似筛选：选取轮廓线方向大于比例阈值TP的轮廓。