1.一种压缩感知的陶瓷水阀片自动在线检测方法，其特征在于：陶瓷水阀片在环形LED光源照射下通过面阵CCD相机采集获得陶瓷水阀片图像，对陶瓷水阀片图像进行预处理，然后提取获得特定特征值，然后将特定特征值输入到支持向量机SVM进行训练，然后用训练后的支持向量机SVM对被测陶瓷水阀片的图像进行两次检测；

计算提取陶瓷水阀片图像的稀疏系数向量h，将已知是否存在缺陷的样本陶瓷水阀片图像及其稀疏系数向量h输入到两分类支持向量机SVM进行训练，训练后获得第一支持向量机SVM，用第一支持向量机SVM对未知是否存在缺陷的被测陶瓷水阀片图像进行是否有缺陷检测；

若不存在缺陷，则不进行后续步骤；

若存在缺陷，则计算提取陶瓷水阀片图像的稀疏系数向量h、Hu不变矩、主成分分析的Gabor纹理特征，将存在已知缺陷分类的样本陶瓷水阀片图像及其稀疏系数向量h、Hu不变矩、主成分分析的Gabor纹理特征共同输入到多分类支持向量机SVM进行训练，训练后获得第二支持向量机SVM，用第二支持向量机SVM对已知存在缺陷但未知缺陷类型的被测陶瓷水阀片图像进行缺陷分类检测。

2.根据权利要求1所述的一种压缩感知的陶瓷水阀片自动在线检测方法，其特征在于：所述对陶瓷水阀片图像进行预处理，具体是对图像进行平滑和几何位置校正处理。

3.根据权利要求1所述的一种压缩感知的陶瓷水阀片自动在线检测方法，其特征在于：求解稀疏系数向量h是利用陶瓷水阀片标准件图像构建陶瓷水阀片图像的数据字典A求解获得，具体为：

采集陶瓷水阀片标准件图像，陶瓷水阀片标准件图像具体为已知是否存在缺陷的陶瓷水阀片图像；

然后将一幅陶瓷水阀片图像构成的向量表示为一组基向量的线性组合，采用以下公式计算稀疏系数向量h：

y＝Ah

A＝[a1,a2,...,am...,aM]式中：y表示陶瓷水阀片图像的基向量，A为数据字典，am为第m幅陶瓷水阀片标准件图像的基向量。

4.根据权利要求1所述的一种压缩感知的陶瓷水阀片自动在线检测方法，其特征在于：在被测陶瓷水阀片图像检测有缺陷后，对含有缺陷的被测陶瓷水阀片图像进一步利用OSTU算法进行图像分割获取二值化图像，对含有缺陷的被测陶瓷水阀片图像的特征值进行提取和优化，具体是提取Hu不变矩并进行归一化处理，通过Gabor滤波器检测出尺度和方向均可变化的Gabor纹理特征，对Gabor纹理特征再进行特征归一化和主成分分析处理。

5.根据权利要求1所述的一种压缩感知的陶瓷水阀片自动在线检测方法，其特征在于：所述的第二支持向量机SVM选用mlp核函数。