1.一种蚕座最佳图像分割阈值的确定方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集若干张给桑后的蚕座图片建立校正集，标记每张蚕座图片上的家蚕像素点和桑枝像素点；

S2：对校正集图片采用图像分割算法进行分割，裁剪提取家蚕与桑枝区域；

S3：分别获取家蚕区域与桑枝区域的RGB值及分布图像，并统计每个分量上不同数值在家蚕区域与桑枝区域出现次数的均值分布；

S4：分别在R、G和B分量上，以不同的分割阈值对每个家蚕区域与桑枝区域进行二值化，识别二值化后的家蚕区域及桑枝区域的家蚕像素点和桑枝像素点，并计算二值化后家蚕区域与桑枝区域的识别错误率，绘制识别错误率与分割阈值的关系曲线；所述识别错误率由下式计算获得： ；

S5：以家蚕区域与桑枝区域的均值分布重合度最低的分量为最佳分量，以最佳分量下的家蚕区域与桑枝区域的关系曲线交点处对应的分割阈值为最佳分割阈值。

2.根据权利要求1所述的蚕座最佳图像分割阈值的确定方法，其特征在于，所述步骤S2中的图像分割算法包括最大类间方差法和/或最大熵阈值分割法。

3.一种蚕座内家蚕面积辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：

（1）采集蚕座图像，并对采集的蚕座图像采用图像分割算法进行分割；

（2）对分割后的图像进行预处理；

（3）在最佳分量上以最佳分割阈值对预处理后的图像进行二值化，其中最佳分量及最佳分割阈值由根据权利要求1至2任一项所述的家蚕蚕座最佳图像分割阈值确定方法确定；

（4）计算二值化后的图像中白色像素点数与整幅图像的像素点数的比值，获得家蚕所占面积。

4.根据权利要求3所述的蚕座内家蚕面积辨识方法，其特征在于，所述（1）中的图像分割算法包括最大类间方差法和/或最大熵阈值分割法。

5.根据权利要求3所述的蚕座内家蚕面积辨识方法，其特征在于，所述（2）中的预处理包括腐蚀和膨胀。

6.一种家蚕蚕座识别系统，其特征在于，包括控制系统、摄像头及摄像头驱动系统，所述摄像头及所述摄像头驱动系统设置于蚕座顶部，所述摄像头及所述摄像头驱动系统均与控制系统电性连接，所述摄像头在所述摄像头驱动系统的驱动下实现对蚕座的完整图像的采集，所述控制系统包括图像分割阈值确定模块和家蚕面积辨识模块，所述图像分割阈值确定模块用于采用根据权利要求1至2任一项所述的蚕座最佳图像分割阈值的确定方法确定最佳的图像分割阈值，所述家蚕面积辨识模块采用所述最佳的图像分割阈值对采集的图像进行预处理，辨识家蚕面积占比。

7.一种存储介质，存储有至少一个计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被设置为运行时实现根据权利要求1至2任一项所述的蚕座最佳图像分割阈值的确定方法。

8.一种存储介质，存储有至少一个计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被设置为运行时实现根据权利要求3至5任一项所述的蚕座内家蚕面积辨识方法。