1.一种基于仿真图像的高相似度零件视觉识别方法，其特征在于，包括：(1)对已有的零件模型进行图形渲染，模拟出真实环境下的零件图像样貌，得到零件的仿真图像；

(2)人工选取区分度最高的区域，确定拍摄合适的角度，采集图像并提取相关特征信息入库；

(3)旋转工作台旋转所述待识别零件B至合适位置拍摄零件的主视图像和侧视图像，提取待识别零件的主视觉特征信息Tm和辅助视觉特征信息Ta；

(4)将待识别零件与高相似度仿真零件进行对比匹配筛选出高相似度零件；

(5)将获取的待识别零件的图像与多个高相似度的仿真图像进行对比，获得真实图像轮廓与各个虚拟图像轮廓之间的旋转矩阵R；

(6)通过旋转矩阵R得出旋转工作台的旋转角度，将旋转矩阵R通过旋转变换矩阵得到旋转角度θ，通过直流电机控制旋转工作台，将零件位置转动至所需视角下，用辅助相机再次采集零件的侧视图像；

(7)根据上一步获得的实拍侧视图像获取所述待识别零件的轮廓信息uc，与数据库中的仿真零件信息进行匹配与识别，确定待识别零件的图号信息，进而获得最相似的细粒度匹配仿真零件的图号。

2.根据权利要求1所述的基于仿真图像的高相似度零件视觉识别方法，其特征在于，所述步骤(4)，具体包括：

(41)依次计算数据库中所有仿真零件Hi的粗粒度特征向量vci与待识别零件的粗粒度特征向量uc两个特征向量间的距离Di；

(42)将所有距离值Di小于距离阈值的对应零件称作匹配备选零件；

(43)计算各个匹配备选零件的辅助视觉特征信息Vai与待识别零件的辅助视觉特征信息Ta的相似度，筛选得到相似度最大的进行细粒度筛选的备选仿真图A0,A1,...,An，其中，n为满足相似度要求的零件个数。

3.根据权利要求2所述的基于仿真图像的高相似度零件视觉识别方法，其特征在于，所述步骤(43)包括：

若零件辅助视觉特征信息Vai是由所有辅助图像Iai组成，则使用模板匹配的方法，依次计算匹配备选零件的Vai与待识别零件的零件辅助特征信息Ta的相似度，根据相似度对匹配结果进行筛选；否则，

若零件辅助特征信息Vai是由零件图形轮廓Ji组成，依次计算匹配备选零件的Vai与待识别零件B的零件辅助特征信息Ta的相似度，根据相似度对匹配结果进行筛选。

4.根据权利要求3所述的基于仿真图像的高相似度零件视觉识别方法，其特征在于，所述零件图形轮廓提取算法为：利用拓扑结构分析以及边界追踪技术从二值图像中得到有序的轮廓点集合，通过层次结构对轮廓进行表示，从而有效地区分内、外轮廓，保证轮廓信息的完整性。

5.根据权利要求1所述的基于仿真图像的高相似度零件视觉识别方法，其特征在于，所述步骤(3)中，旋转工作台上方设置有龙门型支架，龙门型支架的横杆上设置有主相机，其两端的竖杆上设置有一个或多个辅助相机，所述主相机置于所述待识别零件的正上方，用于拍摄主视图像，辅助相机用于拍摄侧视图像。

6.一种基于仿真图像的高相似度零件视觉识别系统，其特征在于，包括：仿真零件构建模块，用于对已有的零件模型进行图形渲染，模拟出真实环境下的零件图像样貌，得到零件仿真图像；

仿真零件特征提取模块，用于提取不同种类的仿真零件的视觉特征信息，并将相关信息保存至数据库；

待识别零件特征提取模块，用于采用旋转工作台旋转所述待识别零件至合适位置拍摄零件的主视图像和侧视图像，提取待识别零件的主视觉特征信息Tm和辅助视觉特征信息Ta；

第一匹配模块，用于将待识别零件与仿真零件进行对比匹配筛选出多个高相似度的零件；

旋转矩阵获取模块，用于将获取的待识别零件的图像与多个高相似度的仿真图像进行对比，获得真实图像轮廓与各个虚拟图像轮廓之间的旋转矩阵R；

位置调整模块，用于通过旋转矩阵R得出旋转工作台的旋转角度，将旋转矩阵R通过旋转换矩阵得到旋转角度θ。通过直流电机控制旋转工作台，将零件位置转动至所需视角下，用辅助相机再次采集零件的侧视图像；

第二匹配模块，根据上一步获得的实拍侧视图像获取所述待识别零件的轮廓信息，与数据库中的仿真零件信息进行匹配与识别，确定待识别零件的图号信息，进而获得最相似的细粒度匹配仿真零件的图号。