1.一种自吸泵双面金属叶轮外观缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取自吸泵双面金属叶轮的原始图像；

对所述原始图像进行图像预处理，提取叶轮特征以得到二值化图像；

计算所述自吸泵双面金属叶轮的所述二值化图像的几何形心坐标；

根据所述几何形心坐标获取所述原始图像中的叶片信息，将所述叶片信息与标准件进行比对，用以判断所述叶片信息的外观缺陷。

2.根据权利要求1所述的自吸泵双面金属叶轮外观缺陷检测方法，其特征在于，所述将所述叶片信息与标准件进行比对，用以判断所述叶片信息的外观缺陷，至少包括以下步骤之一：

设置灰度变化的检测圆基准，沿所述检测圆基准检测所述叶片信息的像素灰度变化，记录灰度值发生跃变处的坐标，并设置为叶片在检测圆基准处的边沿坐标；

计算所述检测圆基准处的叶片宽度和相邻叶片的间距；

若所述叶片宽度超出预设宽度阈值，所述叶片存在边沿缺陷；

若相邻所述叶片的间距超出预设间距阈值，所述叶片存在间距不标准缺陷。

3.根据权利要求1所述的自吸泵双面金属叶轮外观缺陷检测方法，其特征在于，所述所述将所述叶片信息与标准件进行比对，用以判断所述叶片信息的外观缺陷，包括步骤：设置灰度变化的检测圆基准，沿所述检测圆基准检测所述叶片信息的像素灰度变化，记录灰度值发生跃变处的坐标，并设置为所述叶片在检测圆基准处的边沿坐标；

将所述边沿坐标拟合得到所述叶片的边沿直线，并计算每片所述叶片的中点坐标，将所述中点坐标拟合得到所述叶片的中轴直线，根据所述边沿直线和所述中轴直线判断所述叶片是否存在歪斜缺陷。

4.根据权利要求1所述的自吸泵双面金属叶轮外观缺陷检测方法，其特征在于，所述所述将所述叶片信息与标准件进行比对，用以判断所述叶片信息的外观缺陷，包括步骤：将所述自吸泵双面金属叶轮的二值化图像旋转至水平位置，并与标准件的二值化图像进行减法数学运算，获得所述自吸泵双面金属叶轮的表面缺陷斑点图像，对所述表面缺陷斑点图像进行像素面积分析；

若所述像素面积超过预设的面积阈值，判定所述表面缺陷斑点图像位置存在刮痕、污渍或凹陷表面缺陷。

5.根据权利要求1所述的自吸泵双面金属叶轮外观缺陷检测方法，其特征在于，所述获取自吸泵双面金属叶轮的原始图像，包括步骤：使用环形光源从多角度对检测环境进行照明，使用CCD工业相机拍照获得待检测自吸泵双面金属叶轮的原始图像。

6.根据权利要求1所述的自吸泵双面金属叶轮外观缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行图像预处理提取叶轮特征以得到二值化图像，包括步骤：采用加权平均值法对所述原始图像进行灰度转化，生成所述自吸泵双面金属叶轮的灰度图像；

使用中值滤波算法对所述灰度图像进行滤波去噪预处理；

使用线性灰度拉伸算法对所述灰度图像进行灰度拉伸增强，利用双峰直方图阈值分割法对所述灰度图像进行二值化处理，提取所述自吸泵双面金属叶轮的二值化图像；

对所述二值化图像进行腐蚀、膨胀数学形态学算法处理，完成所述二值化图像的分割和提取。

7.根据权利要求1所述的自吸泵双面金属叶轮外观缺陷检测方法，其特征在于，所述计算所述自吸泵双面金属叶轮的所述二值化图像的几何形心坐标，包括步骤：计算所述二值化图像几何形心的初始坐标。

根据所述初始坐标，以内环形台阶区域设置圆形ROI区域，检测小通孔圆形中心坐标和主轴台阶圆形中心坐标，根据所述小通孔圆形中心坐标和所述主轴台阶圆形中心坐标计算所述自吸泵双面金属叶轮的圆心坐标。

8.根据权利要求7所述的自吸泵双面金属叶轮外观缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述几何形心位置获取所述原始图像中的叶片信息，将所述叶片信息与标准件进行比对，用以判断所述叶片信息的外观缺陷，包括步骤：通过所述叶轮几何形心的所述圆心坐标，设计所述叶轮叶片所在区域的圆环形ROI区域，根据所述圆环形ROI区域分割提取所述叶轮叶片的二值图像；

对所述二值图像中的所述叶轮叶片进行Blob特征量分析，得到斑点数量、像素面积，若所述斑点数量、所述像素面积超出标准阈值，判定存在叶片缺失缺陷、断裂缺陷。

9.一种自吸泵双面金属叶轮外观缺陷检测系统，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任意一项所述的自吸泵双面金属叶轮外观缺陷检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至8任意一项所述的自吸泵双面金属叶轮外观缺陷检测方法。