1.基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，其特征在于，包括处理器、坐标分析模块、维修维护模块、数据存储模块、物联终端模块、产线连接模块和缺陷检测模块；

所述物联终端模块与图像采集单元通信连接；所述图像采集单元包括两个图像视觉传感器和照明单元；所述照明单元包括至少一个LED照明灯和至少一个光强传感器；

所述坐标分析模块用于建立零件位置与工业机器人之间的坐标关系，包括：当坐标分析模块接收到坐标分析信号之后，以工业机器人底座的基点为极点建立极坐标系，并标记为第一坐标系；获取图像视觉传感器的极坐标标记为第一极坐标；

通过图像视觉传感器获取零件图像；所述零件图像至少为两幅图像；

以零件图像中零件的中心位置为极点建立第二坐标系；获取图像视觉传感器在第二极坐标中的极坐标标记为第二极坐标组；

第二极坐标组结合第二坐标系确定以图像视觉传感器为极点的坐标系中零件中心位置的极坐标并标记为第三极坐标组；

第三极坐标组结合第一坐标系确定图像视觉传感器在第一坐标系中的极坐标并标记为第四极坐标组；所述第二极坐标组、第三极坐标组和第四极坐标组中至少包括两个极坐标；

获取第四极坐标组中的极坐标之间的距离，并将距离标记为JL；

当距离JL满足K1≤JL≤K2时，则判定第四极坐标组满足要求；否则，判定第四极坐标组不满足要求，发送机器人维护信号至维修维护模块；

当第四极坐标组满足要求时，则获取第四极坐标组中极坐标的均值并标记为目标坐标；

通过处理器将目标坐标和机器人维护信号的发送记录发送至数据存储模块进行存储。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，其特征在于，所述目标坐标为机器人操作部件提供操作位置；所述操作部件包括机器手和喷嘴。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，其特征在于，所述维修维护模块用于派遣值班人员对机器人进行维修维护，包括：当维修维护模块接收到维修信号时，通过数据存储模块获取值班人员统计库；所述维修信号包括机器人维护信号和零件缺陷信号；

获取维修信号发送的位置并标记为目标位置；通过值班人员统计库获取值班人员的状态；所述状态包括忙碌和空闲；

筛选出空闲的值班人员组成候选人员库；获取候选人员库的位置并标记为初始位置；

通过第三方平台规划初始位置到目标位置的路线并标记为标准路线；所述第三方平台包括百度地图和高德地图；

选取标准路线中长度最短的路线对应的值班人员并标记为目标人员；

将目标位置和维修信号发送至目标人员，目标人员接收到目标位置和维修信号之后到达目标位置进行处理；

通过处理器将目标人员的派遣记录发送至数据存储模块进行存储；所述派遣记录包括派遣时间和目标位置。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，其特征在于，所述物联终端模块用于对原始图像进行初步筛选获取第一图像，包括：通过图像视觉传感器采集到原始图像之后传送至物联终端模块；

实时获取物联终端模块CPU表面的温度均值，并将温度均值标记为WJZ；

实时获取物联终端模块CPU的工作频率，并将工作频率标记为GP；

通过公式 获取CPU过载系数CGX；其中α1和α2为比例系数，且α1和α2均为大于0的实数，YGP为物联终端模块CPU的主频；

当CPU过载系数CGX满足CGX≥L1时，则判定物联终端模块的GPU过载，则通过处理器为物联终端模块的CPU配置GPU；否则，不为物联终端模块的CPU配置GPU；

物联终端模块接收到原始图像之后，对原始图像进行图像预处理获取验证图像；所述图像预处理包括图像分割、图像去噪和灰度变换；

获取验证图像中像素点的灰度均值、灰度最大值和灰度最小值，并将灰度均值、灰度最大值和灰度最小值分别标记为HJ、HD和HX；

通过公式 获取图像评估系数TPX；其中α3和α4为比例系数，且α3和α4均为大于0的实数；

当图像评估系数TPX满足L2≤TPX时，则判定验证图像的质量满足要求，同时将验证图像标记为第一图像；当图像评估系数TPX满足0＜TPX≤L2时，则判定验证图像的质量不满足要求，通过图像视觉传感器重新采集原始图像；其中L2为图像评估系数阈值，且L2为大于0的实数；

将第一图像分别发送至产线连接模块和数据存储模块。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，其特征在于，所述产线连接模块用于对生产工序进行监督，包括：提取第一图像提取零部件图像并标记为零件图像；

获取数据存储模块中的标准图像；所述标准图像为图像采集单元对应位置的零件参考图像；

将零件图像与标准图像中的零件尺寸进行匹配，当零件尺寸匹配一致时，则判定生产工序正常；当零件尺寸匹配不一致时，则判定生产工序异常，通过处理器发送工序异常信号至维修维护模块；所述零件尺寸包括零件的长、宽和高，所述匹配一致是指零件尺寸的差别在允许误差内；

通过处理器将工序异常信号的发送记录发送至数据存储模块；同时将第一图像发送至缺陷检测模块。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，其特征在于，所述缺陷检测模块用于检测第一图像中零件的缺陷，包括：获取零件图像的特征数据；所述特征数据包括灰度值特征、灰度差特征、直方图特征、变换系数特征、灰度边缘特征和纹理特征；

通过降维方法对特征数据进行降维处理获取主体特征；所述降维方法包括主成分分析法、随机映射法和非负矩阵分解法；

将主体特征与图像形态学方法结合对零件图像中的零件缺陷进行检测获取缺陷检测结果；当缺陷检测结果为空时，则判定零件没有缺陷，通过处理器发送坐标分析信号至坐标分析模块；当缺陷检测结果为非空时，则判定零件有缺陷，则通过处理器发送零件缺陷信号至维修维护模块；

通过处理器将零件缺陷信号的发送记录发送至数据存储模块进行存储。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，其特征在于，所述照明单元用于保证图像采集单元采集到清晰的原始图像，包括：通过光强传感器获取光强度并标记为当前光强；

获取数据存储模块中的LED电流变化曲线；所述LED电流变化曲线通过历史数据生成，所述历史数据为光强和LED照明灯的最佳电流的对应关系，其中最佳电流为图像采集单元采集到清晰原始图像时的供电电流；

将当前光强带入LED亮度变化曲线中获取LED照明灯的供电电流；根据供电电流调节LED照明灯的亮度。