1.一种基于图像处理的金刚石锯丝断裂预测方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步，选定金刚石锯丝的种类、股数与加工材料，确定包括锯丝线速度，工件进给速度等加工参数，进行切削实验；

第二步，打开与计算机连接的摄像头，调整摄像头拍摄角度，使得其与锯丝切割面保持垂直，读取拍摄内容，读取锯丝将要断裂与断裂后的图片；

第三步，将图片进行灰度处理；

第四步，采用Canny算子进行边缘检测，对灰度图像进行处理，提取灰度图像的边缘；

第五步，采用统计概率霍夫变换，对图像提取其局部特征，得到图像中的直线线段；

第六步，利用python语言提取第四步的选段端点的极坐标(r1,theta1)与(r2,theta2)，其中theta表示的是极坐标下端点的角度值大小；

第七步，建立基准坐标线段的向量a，将上述步骤得到的选段向量b与基准向量a进行夹角计算，具体公式如下：第八步，确定锯丝断裂前的极限角度，将极限夹角记录为α；

第九步，重复步骤二到八，对不同时刻的下的加工状态进行检测，时刻测量锯丝切割下的锯丝偏角，记为β；

第十步，将加工状态下的锯丝偏角β与锯丝断裂极限夹角α比较，若锯丝偏角β无限接近于锯丝断裂偏角α，则工件停止进给或者停止加工。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金刚石锯丝断裂预测方法，其中，第二步中利用Python编写程序语言和第三方库Opencv控制摄像头。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金刚石锯丝断裂预测方法，其中，第三步中，灰度处理的具体方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y＝0.299R+0.587G+0.114B，以这个亮度值表达图像的灰度值，采用Opencv对图片进行灰度处理，得到灰度图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金刚石锯丝断裂预测方法，其中，第四步中，首先采用高斯滤波去掉图像上的噪声，即高斯滤波器平滑图像，其次采用soble算子使用一阶差分偏导计算梯度值与方向，分别计算图像的水平和竖直方向的梯度值，最后计算出图像各点的梯度值以及梯度角，对梯度值进行非最大抑制，再使用双阈值连接图上的联通点，设定阈值分别为a，b。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金刚石锯丝断裂预测方法，其中，第六步，极坐标与直角坐标有如下关系：x＝ρcos(theta)

y＝ρsin(theta)

通过极坐标可以得到的选点端点的直角坐标(x1,y1)与(x2,y2)。

6.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的金刚石锯丝断裂预测方法，其中，第四步中，采用默认的soble算子为3。