1.一种快速判别航空发动机核心零部件装置拆装顺序的方法，所述航空发动机核心零部件装置包括：曲轴连杆、气缸、进气喷油模块、点火装置、排气装置和发动机壳体紧固螺栓，其特征在于，所述拆装顺序的方法包括以下步骤：S1、将生成的关于曲轴连杆、气缸、进气喷油模块、点火装置、排气装置、发动机壳体紧固螺栓的正确顺序的拆装图像与拆装过程中的点云图像进行配准；

S11、利用3D相机采集一套正确拆装顺序的曲轴连杆、气缸、进气喷油模块、点火装置、排气装置、发动机壳体紧固螺栓的3D点云图，按步骤存放后作为相关步骤的基准；

S12、使用拆装过程中所采集的点云图像与正确拆装顺序的3D点云图对相关拆装步骤进行配准，包含粗配准NDT和精配准ICP两步，按3D点云图进行粗配准，去掉有采样损失的点，按点云图像的大小动态设定体素的大小进行粗配准NDT，再将基于粗配准NDT的结果将精配准ICP过程中的目标函数简化为：其中，Λ为样本点个数，q′i表示新采集点云图的点，p′i为原点云图的点，RICP为坐标系转换矩阵；

S13、基于能够配准的点云图像的配准得分，设定不同的配准得分阈值，通过对误差的统计得其正态分布，由正态分布的上0.01分位点作为评判基准，大于该分位点的配准分数误差视为配准未通过；

S2、将航空发动机拆装过程中未配准的点云图筛出判别为拆装错误，将能与正确拆装顺序进行配准的步骤进行该拆装步骤2D图像的关键部位相似度比较；

S21、根据已采集的航空发动机拆装步骤的2D图像，进行检测网络CenterNet训练，得到检测模型；

S22、依据S21的检测模型对航空发动机拆装步骤中采集的2D图像进行检测，将检测结果进行周边像素填充处理，选取正确拆装顺序的2D图感兴趣区域和拆装过程中采集的2D图感兴趣区域较小者面积的1/5倍，并将感兴趣区域作为样本送入相似度判定孪生网络SiameseNet网络；

S23、改进孪生网络SiameseNet Network损失，以适应不同大小感兴趣区域的匹配：其中，Ew表示2D图的相似度，U1为标准图检测出该区域的面积，U2为新2D图的检测出的同一位置的面积，数值ε≠0，Gw(x1)为标准图经过SiameseNet的特征，Gw(x2)为该步骤拆装的新2D图经过SiameseNet的特征；

S3、综合2D图像相似度比较结果和3D点云图像的比较结果，配准结果小于配准得分阈值的设为拆装正确，大于配准得分阈值的则认为拆装步骤出错，然后进行及时调整，调整后采集3D点云图及2D图，重新执行S1中的点云配准判别步骤和S2中的2D图相似度判别步骤；

具体步骤如下：

S31、加入相似度比较权重，平衡点云配准与2D相似度检测识别的判别结果：

Similar＝λ1ICPsimilar+λ2Ew

其中，Similar为最终的相似度，越低越相似，ICPsimilar为S1中得到的ICP精配准相似度，λ1、λ2为权重数，经过以上处理，相似度小于平衡点云配准与2D相似度检测识别的判别结果设定的阈值确定为正样本。

2.根据权利要求1所述的快速判别航空发动机核心零部件装置拆装顺序的方法，其特征在于，所述S12中，3D图采用点云配准的方法来评价相似度，选择NDT粗配准解决进行初步配准，若随机变量满足正态分布，则对应的概率密度函数p(x)为：其中，σ2为一个体素内样本点的平方差，x是样本点，u为均值，经过该公式的向量化处理，使得装配过程中的3D样本点位于参考平面上。

3.根据权利要求1所述的快速判别航空发动机核心零部件装置拆装顺序的方法，其特征在于，所述S23中，引入2D图像再判别，SiameseNet相似度识别过程中只评判相似度，改进孪生网络SiameseNet损失系数 与相似度相乘的过程中，当拆装过程中的采集的2D图对应的感兴趣区域未被检测到时，相似度间的误差会增加，当检测出的感兴趣区域比例接近1：1时，等价于相似度跟阈值比较。

4.根据权利要求3所述的快速判别航空发动机核心零部件装置拆装顺序的方法，其特征在于，所述S22中，利用周边像素填充的方式使相似度比较过程更准确，在两个图像尺寸相同时，减小 值，若U1＞U2，则上式为

5.根据权利要求1所述的快速判别航空发动机核心零部件装置拆装顺序的方法，其特征在于，所述S31中，要根据点云配准的结果和2D图相似度比较的结果对相似度进行均衡，在航空发动机核心零部件零件差异较小时，将λ1增大而λ2减小。