1.基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，其特征在于，该方法包括：获取机械铸件灰度图像；

对机械铸件灰度图像进行边缘检测，当检测到任一机械铸件灰度图像中存在裂纹后将该灰度图像记作异常灰度图像，同时获取异常灰度图像中多条裂纹区域；

从异常灰度图像中选取任一条裂纹区域从端口处到交叉口处之间的部分为待计算段裂纹区域，利用滑窗在保证相邻两个滑窗之间不重叠的情况下自适应遍历待计算段裂纹区域，并统计出滑窗的数量；

获取待计算段裂纹区域的上边缘曲线，过滑窗内裂纹区域每个上边缘像素点做上边缘曲线的切线，过每个上边缘像素点做该上边缘像素点对应切线的垂线获取该垂线与裂纹下边缘的交点，根据获得的每个交点与对应的上边缘像素点之间的距离计算出每个上边缘像素点对应的裂纹直径；

根据各滑窗间裂纹直径平均值的差异计算出裂纹粗细均匀度；

计算出待计算段裂纹区域中裂纹的每个上边缘像素点与对应的正下方的下边缘像素点之间的竖直距离，同时计算出每个上边缘像素点对应的竖直距离与裂纹直径之间的夹角；

根据各滑窗间各上边缘像素点对应的夹角平均值的差异计算出裂纹曲折度；

利用异常灰度图像中裂纹区域全部像素点的平均灰度值与异常灰度图像中非裂纹区域全部像素点的平均灰度值的比值，计算出裂纹断口光泽度；

利用裂纹断口光泽度、裂纹粗细均匀度以及裂纹曲折度计算出裂纹趋向于冷裂纹的置信度和裂纹趋向于热裂纹的置信度，并根据置信度辨别出裂纹类型。

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，其特征在于，所述滑窗的尺寸按照以下步骤确定：计算出待计算段裂纹区域中裂纹的每个上边缘像素点与对应的下边缘像素点之间的竖直距离；

从待计算段裂纹区域的端口处按照预设滑窗宽度选取位于滑窗内各上边缘像素点对应的竖直距离；

根据滑窗内各上边缘像素点对应的竖直距离最大值和竖直距离最小值，确定滑窗在当前位置的高度；

按照待计算段裂纹区域的端口处的滑窗高度确定方法确定每个滑窗高度，同时滑窗的步长与预设滑窗宽度相同。

3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，其特征在于，所述根据各滑窗间裂纹直径平均值的差异计算出裂纹粗细均匀度，包括：计算出在利用滑窗遍历待计算段裂纹区域时每个滑窗内各上边缘像素点对应的裂纹直径平均值，并将从待计算段裂纹区域的端口处的第一个滑窗对应的裂纹直径平均值；

计算出每个滑窗对应的裂纹直径平均值与第一个滑窗对应的裂纹直径平均值的差值，根据获得的所有差值计算出裂纹粗细均匀度。

4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，其特征在于，所述裂纹粗细均匀度的计算公式如下式所示：其中，表示第一个滑窗对应的裂纹直径平均值； 表示第 个滑窗对应的裂纹直径平均值；表示滑窗总数； 表示裂纹粗细均匀度。

5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，其特征在于，所述每个上边缘像素点对应的竖直距离与裂纹直径之间的夹角的计算公式如下式所示：其中，表示任一滑窗内裂纹任一个上边缘像素点； 表示 对应的位于其正下方的裂纹的下边缘像素点； 表示过滑窗内裂纹任一个上边缘像素点 做上边缘曲线的切线的垂线与裂纹下边缘的交点； 表示 与 之间的距离； 表示 与 之间的距离； 表示 与 之间的距离； 表示 对应的竖直距离与裂纹直径之间的夹角。

6.根据权利要求5所述的基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，其特征在于，所述裂纹曲折度的计算公式如下式所示：其中， 表示第一个滑窗内所有上边缘像素点对应的夹角平均值； 表示第 个滑窗内所有上边缘像素点对应的夹角平均值；表示滑窗总数； 表示裂纹曲折度。

7.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，其特征在于，所述裂纹断口光泽度的计算公式如下式所示：其中， 表示异常灰度图像中裂纹区域第 个像素点的灰度值； 表示异常灰度图像中裂纹区域像素点总数；表示异常灰度图像中非裂纹区域全部像素点的平均灰度值。

8.根据权利要求7所述的基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，其特征在于，所述裂纹置信度的计算公式如下式所示：其中，表示裂纹断口光泽度； 表示裂纹粗细均匀度； 表示裂纹曲折度；表示裂纹置信度；根据裂纹粗细均匀度和裂纹曲折度已经初步分辨出了冷裂纹与热裂纹，根据裂纹断口光泽度再次分辨了极少数无法使用裂纹粗细均匀度和裂纹曲折度分辨出来的裂纹，根据这三个数据最终可以得到一个置信度，置信度表示当前裂纹趋向于冷裂纹或热裂纹的可能性。