1.一种机械臂关节角度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：采集RGB-D原始图像；

步骤二：结合彩色图像与深度图像，用阈值分割的方法提取机械臂目标轮廓图像；

步骤三：对提取的机械臂轮廓进行平滑处理；

步骤四：通过Zhang并行快速细化算法提取机械臂轮廓骨架；

步骤五：结合机械臂各刚体部件的位置关系和骨架线长度对机械臂关节点定位，确定机械臂关节点，机械臂关节点定位具体为：通过遍历幅机械臂骨架图，细化后的机械臂骨架线机械臂骨架部分像素值为1，背景部分为0，机械臂骨架为单位像素宽，找出像素值为1的八邻域只有一个像素值为1的所有像素点，根据机械臂关节位置关系，像素坐标点纵坐标y最大的像素点为机械臂底座关节点位置，像素点横坐标x最小的为机械臂末端执行器的关节点位置；再从机械臂末端执行器关节点的像素位置开始延骨架线遍历，直到遍历到机械臂底座关节点位置截止，遍历路径的像素点总个数为机械臂骨架线长度，再通过机械臂产品规格图，得到机械臂各个关节的比例，其他关节点按照计算的骨架线长度和各个关节的比例关系就可以定位出来；

步骤六：通过定位出的机械臂关节点的三维信息和空间向量的可平移性质及方向性计算机械臂各关节角度，将机械臂关节角度计算简化为对空间向量夹角的计算，机械臂关节角度的计算具体为：通过相机建立空间坐标系，将定位出的关节点由图像二维坐标转换为三维坐标，再将机械臂关节角度计算简化为对空间向量夹角的计算；深度图像到空间三维坐标的转换由如下表达式求得：其中，(i，j)为图像二维坐标，(x，y，z)为空间坐标，(δx，δy)为相机的镜头畸变，(cx，cy)为图像中心点，(fx，fy)为比例参数，d是深度图像二维坐标(x,y)处的深度值；根据定位出的关节点像素的图像二维坐标和深度值，按上式算出每个关节点的空间坐标；

对于任意两个不重合的三维坐标点A(x1,y1,z1)、B(x2,y2,z2)，转化到传统空间坐标系中组成向量AB，转化公式为：根据以上性质，机械臂关节角度的计算简化为空间向量夹角的计算，如定位出的关节坐标点A(x1,y1,z1)、B(x2,y2,z2)、C(x3,y3,z3)之间关节角度，直接通过计算空间向量BA和BC 的夹角得出，公式如下：关节点B、C、D、E之间关节角度依次按上述公式计算，对于机械臂基座转动的关节角度计算按以下方式计算：将关节点A初始位置投影到xOz平面A′，以向量EA′为基准，在机械臂转动的过程中将关节点A继续投影到xOz平面A″，通过计算向量EA′和EA″的夹角获得。

2.如权利要求1所述的机械臂关节角度检测方法，其特征在于，步骤二中，阈值分割提取机械臂目标轮廓图像具体包括两大块：a、设定阈值对深度图像进行阈值分割提取机械臂轮廓，对于深度图像，通过深度值的判定把机械臂目标区域与背景区域进行初步区分，深度图像目标提取的公式：其中，f(x,y)是阈值分割中(x,y)处的逻辑值，d(x,y)为深度图像中(x,y)坐标处的深度值，θ为深度图像的阈值分割的阈值门限，θ根据机械臂的工作空间设置；

b、结合彩色图像进行分割，移除机械臂目标以外物体，对于彩色图像，阈值的选取根据机械臂主体颜色来设定，设定过程如下：首先取彩色图像第一帧作为先验图片，将其由RGB图像转换为YCbCr图像，然后手动选取机械臂主体颜色部分，若选择的矩形宽为w，高为h，p(y,cb,cr)为矩形区域的像素点，(i,j)为图像二维坐标，则矩形区域的颜色平均值为：取矩形区域的颜色平均值为彩色图像的阈值分割的阈值门限；

彩色图像目标提取的公式：

其中，g(x,y)是阈值分割中(x,y)处的逻辑值，c(x,y)为深度图像中(x,y)坐标处的YcbCr值，为彩色图像的阈值分割的阈值门限， 根据手动选取机械臂主体颜色部分的平均值来设置；

最终的阈值分割的逻辑值取深度图像与彩色图像阈值分割的交集。