1.一种基于图像处理的机械零件氢损伤检测方法，其特征在于，包括如下方法：S1.对采集到的X射线零件缺陷图像进行处理，获取该图像的二值图，对获取的二值图进行阈值分割和连通域检测，获得白点缺陷的连通域；

S2.对连通域内是否有暗色像素点进行检测，当连通域内无暗色像素点时，该连通域为发裂白点；当连通域内有暗色像素点时，进入S3；

S3.获取具有暗色像素点的连通域中的暗色像素点数量，根据获取的暗色像素点数量得到符合鱼眼白点数量特征的概率 ，所述概率 是按照如下方式获取：S301.获取每个具有暗色像素点的连通域内暗色像素点的数量和该连通域尺寸；

S302.以具有暗色像素点的连通域尺寸为横坐标，以该连通域内暗色像素点数量为纵坐标，建立坐标系，得到每个具有暗色像素点的连通域的对应坐标；

S303.基于坐标系中的坐标进行曲线拟合，得到一条具有暗色像素点的连通域内暗像素点的数量与该连通域尺寸的曲线；

S304.根据各个坐标点与拟合曲线的关系，判断具有暗色像素点的连通域符合鱼眼白点数量特征的概率 ；

根据 对其对应的具有暗色像素点连通域的白点缺陷类别进行再次判断；当 =0，该具有暗色像素点的连通域为发裂白点；当 =1，该具有暗色像素点的连通域为鱼眼白点；

当 1时，该具有暗色像素点的连通域为不确定连通域；

S4.根据S3判断出的不确定连通域，得到该不确定连通域内暗色像素点的最终聚集区域；

所述不确定连通域内的最终聚集区域是按照如下方法获取：S401.获得不确定连通域内每个暗色像素点在对应的不确定连通域内的位置信息，根据每个暗色像素点与其他暗色像素点的平均距离，得到中心像素点；

S402.以每个中心像素点为基础进行聚集区域的扩展，获得初始聚集区域；

S403.根据初始聚集区域内非暗色像素点的邻域情况，对初始聚集区域内的非暗色像素点进行修正，获得修正后的聚集区域；

S404.比较不确定连通域中每个修正后的聚集区域内的暗色像素点数量，数量最多的聚集区域为该连通域的最终聚集区域；

根据最终聚集区域内暗色像素点的数量特征和分布特征概率获得不确定连通域为鱼眼白点的概率 ；

所述不确连通域 的计算方法：

式中： 为不确定连通域的最终聚集区域符合鱼眼白点数量特征的概率； 不确定连通域的最终聚集区域符合鱼眼白点分布特征的概率；

S5.根据 对不确定连通域的白点缺陷类别进行判断；

当 ，则该不确定连通域对应的白点缺陷类别为鱼眼白点，当 ，则该不确定连通域对应的白点缺陷类别为发裂白点。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的机械零件氢损伤检测方法，其特征在于，所述根据各个坐标与拟合曲线的关系判断具有暗色像素点的连通域为鱼眼白点是按照如下方法获取：

当具有暗色像素点的连通域的对应坐标位于拟合曲线上，则 =1，该具有暗色像素点的连通域的白点缺陷为鱼眼白点；

当具有暗色像素点的连通域的对应坐标未在拟合曲线上，按照未在拟合曲线上的坐标点与该坐标点对应在拟合曲线上的纵坐标差值 与对应差值阈值 之间的关系得到 ；

若 ，则 =0，该具有暗色像素点的连通域为发裂白点；

若 ，获得其对应差值 与对应差值阈值 的差值 ，且对所有差值进行归一化处理得到 的归一化值 ，即 。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的机械零件氢损伤检测方法，其特征在于，所述 的表达式为：

式中： 为根据获取的暗色像素点数量得到符合鱼眼白点数量特征的概率； 为不确定连通域对应的最终聚集区域的暗色像素点数量； 为不确定连通域内暗色像素点的数量；

的表达式为：

式中： 为以不确定连通域中心点为圆心，以 为半径作圆，与该连通域对应的最终聚集区域的相交像素点数量； 为不确定连通域对应的最终聚集区域的暗色像素点数量。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的机械零件氢损伤检测方法，其特征在于，还包括：

S6，根据S1‑S5中判断出的机械零件上白点缺陷类别进行有针对性的修复。