1.一种复杂背景下基于圆形卷积核的纱筒识别方法，其特征在于，包括：获取纱筒区域图像，并将彩色图像转换为灰度图像；

采用自定义圆形卷积核的圆形滤波器对所述灰度图像进行圆心识别，并经自适应二值化处理和形态学处理，在所述灰度图像中显示候选圆心；

采用Canny算法对所述灰度图像进行边缘检测及轮廓提取，并根据所述候选圆心的位置筛选得到特征轮廓区域；

提取所述特征轮廓区域的轮廓点，利用梯度下降法进行圆的拟合，并在图像中显示拟合圆心；

若所述拟合圆心与所述候选圆心的距离不在预设阈值范围内，则采用Canny算法及梯度下降法对所述灰度图像迭代进行圆的拟合；

若所述拟合圆心与所述候选圆心的距离在预设阈值范围内，则以所述拟合圆心作为识别圆心，以拟合的圆作为纱筒区域的轮廓圆；

所述利用梯度下降法进行圆的拟合的具体过程包括：

针对拟合过程设定目标函数，所述目标函数为：

其中，Xi为轮廓点的横坐标，yi为轮廓点的纵坐标，r为圆的半径，a为圆心的横坐标，b为圆心的纵坐标，n为轮廓点的个数；

判断所述目标函数是否满足Lipschitz连续条件|f(x1)‑f(x2)|≤L||x1‑x2||，以保证所述目标函数的收敛性；

求取所述目标函数的偏导数，根据像素点的坐标与初始值的关系得到梯度下降方向；

选取更新函数的迭代步长，计算所述迭代步长与所述梯度下降方向的乘积作为更新值，并将所述目标函数中圆参数分别减去所述更新值，实现更新，其中，所述圆参数包括圆的横坐标、圆的纵坐标和圆的半径；

将更新后的圆参数分别代入所述目标函数中，判断所述目标函数是否达到预设终止条件，若未达到预设终止条件，则重新选取迭代步长对圆参数进行更新，若达到预设终止条件，则以当前圆参数进行圆的拟合。

2.根据权利要求1所述的复杂背景下基于圆形卷积核的纱筒识别方法，其特征在于，所述采用自定义圆形卷积核的圆形滤波器对所述灰度图像进行圆心识别，并经自适应二值化处理和形态学处理，在所述灰度图像中显示候选圆心的具体过程包括：采用预设像素直径的圆形滤波器对所述灰度图像进行线性空间滤波；

利用X方向的卷积核对滤波后的所述灰度图像进行固定步长的滑动，得到X方向的卷积图像；

利用Y方向的卷积核对滤波后的所述灰度图像进行固定步长的滑动，得到Y方向的卷积图像；

将X方向和Y方向的卷积图像分别以0.5的权重进行叠加，得到叠加图像；

对所述叠加图像进行自适应二值化处理，并进行形态学的开操作；

针对开操作后的图像中提取轮廓，并以轮廓的中心作为候选圆心，在图像中显示该候选圆心。

3.根据权利要求1所述的复杂背景下基于圆形卷积核的纱筒识别方法，其特征在于，所述迭代步长的选取范围为0.001～10。

4.根据权利要求1或2所述的复杂背景下基于圆形卷积核的纱筒识别方法，其特征在于，若经过自适应二值化处理和形态学处理后得到的候选圆心不止一个，则返回重新确定自适应二值化算法的阈值，重新对图像进行自适应二值化处理，直至得到的候选圆心为一个。

5.一种复杂背景下基于圆形卷积核的纱筒识别系统，其特征在于，应用如权利要求1至

4中任一项所述的复杂背景下基于圆形卷积核的纱筒识别方法，包括：图像转换模块，用于获取纱筒区域图像，并将彩色图像转换为灰度图像；

圆心识别模块，用于采用自定义圆形卷积核的圆形滤波器对所述灰度图像进行圆心识别，并经自适应二值化处理和形态学处理，在所述灰度图像中显示候选圆心；

轮廓提取模块，用于采用Canny算法对所述灰度图像进行边缘检测及轮廓提取，并根据所述候选圆心的位置筛选得到特征轮廓区域；

圆心拟合模块，用于提取所述特征轮廓区域的轮廓点，利用梯度下降法进行圆的拟合，并在图像中显示拟合圆心；

迭代拟合模块，用于在所述拟合圆心与所述候选圆心的距离不在预设阈值范围内时，采用Canny算法及梯度下降法对所述灰度图像迭代进行圆的拟合；

纱筒识别模块，用于在所述拟合圆心与所述候选圆心的距离在预设阈值范围内时，以所述拟合圆心作为识别圆心，以拟合的圆作为纱筒区域的轮廓圆；

所述圆心拟合模块具体用于：

针对拟合过程设定目标函数，所述目标函数为：

其中，Xi为轮廓点的横坐标，yi为轮廓点的纵坐标，r为圆的半径，a为圆心的横坐标，b为圆心的纵坐标，n为轮廓点的个数；

判断所述目标函数是否满足Lipschitz连续条件|f(x1)‑f(x2)|≤L||x1‑x2||，以保证所述目标函数的收敛性；

求取所述目标函数的偏导数，根据像素点的坐标与初始值的关系得到梯度下降方向；

选取更新函数的迭代步长，计算所述迭代步长与所述梯度下降方向的乘积作为更新值，并将所述目标函数中圆参数分别减去所述更新值，实现更新，其中，所述圆参数包括圆的横坐标、圆的纵坐标和圆的半径；

将更新后的圆参数分别代入所述目标函数中，判断所述目标函数是否达到预设终止条件，若未达到预设终止条件，则重新选取迭代步长对圆参数进行更新，若达到预设终止条件，则以当前圆参数进行圆的拟合。

6.根据权利要求5所述的复杂背景下基于圆形卷积核的纱筒识别系统，其特征在于，所述圆心识别模块具体用于：采用预设像素直径的圆形滤波器对所述灰度图像进行线性空间滤波；

利用X方向的卷积核对滤波后的所述灰度图像进行固定步长的滑动，得到X方向的卷积图像；

利用Y方向的卷积核对滤波后的所述灰度图像进行固定步长的滑动，得到Y方向的卷积图像；

将X方向和Y方向的卷积图像分别以0.5的权重进行叠加，得到叠加图像；

对所述叠加图像进行自适应二值化处理，并进行形态学的开操作；

针对开操作后的图像中提取轮廓，并以轮廓的中心作为候选圆心，在图像中显示该候选圆心。

7.根据权利要求5所述的复杂背景下基于圆形卷积核的纱筒识别系统，其特征在于，所述迭代步长的选取范围为0.001～10。

8.根据权利要求5或6所述的复杂背景下基于圆形卷积核的纱筒识别系统，其特征在于，若所述圆心识别模块经过自适应二值化处理和形态学处理后得到的候选圆心不止一个，则返回重新确定自适应二值化算法的阈值，重新对图像进行自适应二值化处理，直至得到的候选圆心为一个。