1.一种基于ToF的焊缝识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、通过基于ToF技术的摄像头获取待处理焊件的原始焊缝图像，所述原始焊缝图像包括；振幅图像和深度图像；

步骤S2、对步骤S1中获取的振幅图像进行预处理，得到预处理后的振幅图像；

步骤S3、对步骤S2中获取的预处理后的振幅图像进行局部阈值二值化处理得到对应的二值化图像；

步骤S4、通过Gabor滤波器提取所述二值化图像的边缘特征，并且获取焊缝的边缘图像；

步骤S5、对步骤S4中获取的边缘图像进行拉东变换，获得水平矫正后的边缘图像，并且基于焊缝的外观条件，识别出焊缝图像；

步骤S6、通过步骤S5中识别出的焊缝图像，获取焊缝的二维信息，再结合步骤S1中获取的深度信息，求出焊缝的三维坐标；

步骤S7、构建世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系之间的转换关系；

步骤S8、根据步骤S7中像素坐标系与世界坐标系之间的转换关系，将步骤S6中获取的焊缝三维坐标转换为世界坐标系下的空间坐标。

2.根据权利要求1所述的一种基于ToF的焊缝识别方法，其特征在于，所述基于ToF技术的摄像头中的传感器为阵列式。

3.根据权利要求2所述的一种基于ToF的焊缝识别方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述预处理包括：对振幅图像进行裁剪获得包含焊缝区域的图像，并且对该图像进行滤波处理。

4.根据权利要求3所述的一种基于ToF的焊缝识别方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

步骤S401、通过Gabor滤波函数的虚部，其表达式如公式(1)所示，并且选用4个尺度，f分别为0.15、0.3、0.15和0.6，再选用6个方向，θ分别为0、 π和 构建24个滤波器组；

公式(1)中，x为主轴方向上的高斯尺度；y为主轴方向正交的高斯尺度，f表示为滤波器中心频率，θ表示为高斯主轴的旋转角度，η和γ为常数，x'＝x cosθ+y sinθ，y'＝‑x sinθ+y cosθ。

步骤S402、将步骤S401中得到的24个滤波器组与步骤S3中得到的二值化图像进行空域卷积，得到4个尺度，6个方向的初步边缘检测图像；

步骤S403、对步骤S402中得到的初步边缘检测图像进行非极大值抑制，按照检测的方向，对相应图像附近的两个点进行比较，若为最大值则保留，若不是则变为0；

步骤S404、将4个尺度，6个方向的初步边缘检测图像进行融合，再将融合后的图像进行边缘连接，即得到焊缝的边缘图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于ToF的焊缝识别方法，其特征在于，所述步骤S7具体包括：

首先将世界坐标系经过刚体变换转化为相机坐标系；

然后再将相机坐标系经过透视投影转化为图像坐标系；

最后将图像坐标系经过离散化处理得到像素坐标系。