1.一种基于计算机视觉的纺织梳理系统，包括进料传送带和空气压缩机，其特征在于，所述纺织梳理系统还包括气流强度控制系统，所述气流强度控制系统包括控制器和与控制器连接的图像采集装置，所述图像采集装置用于采集进料传送带上的待梳理的粗纤维的图像，所述控制器用于：对获取的待梳理的粗纤维的图像进行预设处理，处理后得到目标边缘特征图像；

计算边缘特征图像中各像素点的交叠率：对于边缘特征图像中的边缘像素点，根据通过各边缘像素点的纤维数量以及通过各边缘像素点的纤维的延伸方向夹角计算各边缘像素点的交叠率；对于边缘特征图像中的非边缘像素点，判定各非边缘像素点的交叠率为0；

根据边缘特征图像中各像素点的交叠率构建交叠率图像，对于交叠率图像中的任一像素点：以该像素点为中心像素点划定设定大小的窗口区域，根据该区域内各像素点的交叠率和各像素点距离中心像素点距离计算中心像素点的缠绕程度；

根据交叠率图像中各像素点的缠绕程度计算交叠率图像的疏通难度，根据交叠率图像的疏通难度控制空气压缩机的输出功率。

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的纺织梳理系统，其特征在于，所述对于边缘特征图像中的边缘像素点，根据通过各边缘像素点的纤维数量以及通过各边缘像素点的纤维的延伸方向夹角计算各边缘像素点的交叠率，包括：构建方向链码，根据方向链码获取通过各边缘像素点的纤维的延伸方向夹角；

利用如下公式计算各边缘像素点的交叠率：

其中，Ci为第i个边缘像素点的交叠率，θi，j1表示通过第i个边缘像素点的第j个纤维的一侧延伸方向夹角值，θi，j2表示通过第i个边缘像素点的第j个纤维的另一侧延伸方向夹角值，N为通过第i个边缘像素点的纤维的数量。

3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的纺织梳理系统，其特征在于，所述对于交叠率图像中的任一像素点：以该像素点为中心像素点划定设定大小的窗口区域，根据该区域内各像素点的交叠率和各像素点距离中心像素点距离计算中心像素点的缠绕程度，包括：根据窗口区域内各像素点距离中心像素点距离计算窗口区域内各像素点的交叠率的权重；

根据窗口区域内各像素点的交叠率与各像素点对应的交叠率的权重计算窗口区域的中心像素点的缠绕程度；

所述计算窗口区域内各像素点的交叠率的权重的公式为：

其中，di，z表示以交叠率图像中第i个像素点为中心的窗口内第z个像素点距中心像素点的距离，Qi，z表示以交叠率图像中第i个像素点为中心的窗口内第z个像素点的权重，P为以交叠率图像中第i个像素点为中心的窗口内像素点的集合。

4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的纺织梳理系统，其特征在于，所述设定大小的窗口区域为 的窗口区域，计算S的过程包括：获取交叠率图像中所有对应于边缘像素点的像素点的交叠率众数；

利用密度聚类算法对交叠率图像进行密度聚类，得到若干类别集合；

计算每个类别集合中的均值，获取均值大于交叠率众数的类别集合，并求出这些类别集合的外界矩形面积的均值，记为S。

5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的纺织梳理系统，其特征在于，所述根据交叠率图像中各像素点的缠绕程度计算交叠率图像的缠绕程度，包括：将交叠率图像均匀划分为若干个区域，对于任一区域：根据该区域中各像素点的缠绕程度计算该区域内各像素点的缠绕程度均值，将该均值记为该区域的缠绕程度；根据该区域上侧区域的缠绕程度计算上侧区域影响率；将该区域的缠绕程度和上侧区域影响率之和作为该区域的疏通难度；

将交叠率图像中各区域的疏通难度的均值作为交叠率图像的疏通难度。

6.根据权利要求5所述的基于计算机视觉的纺织梳理系统，其特征在于，计算上侧区域影响率的计算公式为：其中，Ym表示第m个区域上侧区域对第m个区域缠绕程度的影响率，Tk表示与第m个区域间隔k个区域的正上方区域的缠绕程度，L表示纤维梳理过程中的平均梳理损失率，f()表示取正函数，K表示第m个区域正上方的区域个数。

7.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的纺织梳理系统，其特征在于，所述根据交叠率图像的疏通难度控制空气压缩机的输出功率，包括：将交叠率图像的疏通难度与疏通难度阈值范围进行比较，若交叠率图像的疏通难度大于疏通难度阈值范围的上限值，则控制空气压缩机的输出功率大于标准输出功率；若交叠率图像的疏通难度处于疏通难度阈值范围内，则控制空气压缩机的输出功率为标准输出功率；若计算出的图像的疏通难度小于疏通难度阈值范围的下限值，则控制空气压缩机的输出功率小于标准输出功率。

8.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的纺织梳理系统，其特征在于，所述预设处理包括目标像素点分割、灰度化和边缘检测处理。