1.一种基于图像处理的PC板裂纹判断方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：获取PC板表面图像；

根据PC板表面图像上的光斑形状，判断所述PC板表面图像是否存在翘曲现象，若存在，判断PC板表面图像对应的第一应力方向；

根据所述PC板表面图像上各像素点的梯度方向，得到PC板表面图像对应的第二应力方向；

根据所述第一应力方向与第二应力方向，得到PC板表面图像对应的第三应力方向集合，所述第一应力方向与第二应力方向之间的夹角为第一角度，第一应力方向与第三应力方向之间的夹角为第二角度，第二应力方向与第三应力方向之间的夹角为第一角度和第二角度之差；

根据所述PC板表面图像上各像素点的梯度方向在所述第一应力方向、所述第二应力方向以及各第三应力方向上的聚集程度，得到PC板表面图像对应的主应力方向；

根据所述PC板表面图像上的纹理信息，得到PC板表面图像对应的各缺陷边缘对应的主方向；

根据所述主应力方向与各缺陷边缘对应的主方向之间的位置关系，判断所述PC板表面图像上的各缺陷边缘是否为裂纹缺陷边缘；

所述根据所述各像素点的梯度方向在所述第一应力方向、所述第二应力方向以及各第三应力方向上的聚集程度，得到PC板表面整体图像对应的主应力方向的方法包括：计算所述PC板表面图像上各像素点的梯度方向在所述第一应力方向上的余弦相似度；

根据所述PC板表面图像上各像素点的梯度方向在所述第一应力方向上的余弦相似度，得到PC板表面图像上各像素点的梯度方向在所述第一应力方向上的聚集程度；

计算所述PC板表面图像上各像素点的梯度方向在所述第二应力方向上的余弦相似度；

根据所述PC板表面图像上各像素点的梯度方向在所述第二应力方向上的余弦相似度，得到PC板表面图像上各像素点的梯度方向在所述第二应力方向上的聚集程度；

计算所述PC板表面图像上各像素点的梯度方向在所述第三应力方向集合中的各第三应力方向上的余弦相似度；根据所述PC板表面图像上各像素点的梯度方向在所述第三应力方向集合中的各第三应力方向上的余弦相似度，得到PC板表面图像上各像素点的梯度方向在各第三应力方向上的聚集程度；

比较第一应力方向上的聚集程度、第二应力方向上的聚集程度和各第三应力方向上的聚集程度的大小，将聚集程度最大的应力方向，记为PC板表面图像对应的主应力方向。

2.如权利要求1所述的一种基于图像处理的PC板裂纹判断方法，其特征在于，所述根据所述PC板表面图像上各像素点的梯度方向，得到PC板表面图像对应的第二应力方向的方法包括：根据所述PC板表面图像上各像素点邻域的灰度值，获得PC板表面图像上各像素点的梯度方向；

计算所述各像素点的梯度方向与水平轴的余弦相似度；对所述各像素点的梯度方向与水平轴的余弦相似度进行聚类，选取像素点数量最多对应的聚类窗口，计算该聚类窗口中所有像素点梯度方向的均值，将该聚类窗口中所有像素点梯度方向的均值记为PC板表面图像对应的第二应力方向。

3.如权利要求1所述的一种基于图像处理的PC板裂纹判断方法，其特征在于，所述根据PC板表面图像上的光斑形状，判断所述PC板表面图像是否存在翘曲现象，若存在，判断PC板表面图像对应的第一应力方向的方法包括：判断所述PC板表面图像上的光斑形状是否为圆形，若否，则判定所述PC板表面图像存在翘曲现象，并将存在翘曲现象的PC板表面图像上光斑形状的外接矩形长边或对应的方向短边对应的方向，作为PC板表面图像对应的第一应力方向。

4.如权利要求1所述的一种基于图像处理的PC板裂纹判断方法，其特征在于，所述根据所述PC板表面图像上的纹理信息，得到PC板表面图像对应的各缺陷边缘对应的主方向的方法包括：利用灰度共生矩阵算法计算PC板表面图像上各像素点的纹理特征值；

判断所述各像素点的纹理特征值是否大于纹理特征阈值，将大于纹理特征阈值的像素点记为异常像素点；

根据各异常像素点与各异常像素点对应的邻域像素点，得到PC板表面图像对应的各缺陷边缘；

判断所述各缺陷边缘的扩张方向，将所述各缺陷边缘的扩张方向记为PC板表面图像对应的各缺陷边缘对应的主方向。

5.如权利要求4所述的一种基于图像处理的PC板裂纹判断方法，其特征在于，所述判断所述各缺陷边缘的扩张方向的方法包括：获得所述PC板表面图像对应的各缺陷边缘的最小外接矩形，将所述各缺陷边缘的外接矩形的长轴记为PC板表面图像对应的各缺陷边缘的扩张方向。

6.一种基于图像处理的PC板裂纹判断系统，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如权利要求1‑5任一项所述的一种基于图像处理的PC板裂纹判断方法。