1.一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：获取破碎机锤头原始图像；

根据原始图像上像素点像素值，得到原始图像对应的纹理图像；

利用多尺度Retinex算法，得到原始图像对应的增强图像；

根据增强图像和纹理图像，判断原始图像上是否存在气泡缺陷。

2.如权利要求1所述的一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，其特征在于，所述获取破碎机锤头原始图像的方法，包括：利用图像采集设备采集锤头底部的图像，对锤头底部的图像进行灰度化处理，并将灰度化处理后的图像记为破碎机锤头原始图像。

3.如权利要求1所述的一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始图像上像素点像素值，得到原始图像对应的纹理图像的方法，包括：设置标准的卷积核；

将标准卷积核上下左右四个方向往外延伸一个像素点，之后再将卷积核中心位置周围上下左右四个方向的像素点删去，得到一个全新的卷积核；

并在原始图像中进行遍历，从原始图像最左上角的一个像素点开始，将该像素点放在卷积核的中心位置，卷积核其余各位置的像素点与中心像素点的灰度值进行比较，若像素点灰度值小于中心点灰度值，将该像素点所在位置标为0，若大于中心点灰度值，将该像素点所在位置标为1，并构建得到2进制序列；

将2进制序列转换为10进制，将值赋给一张和原始图像一样大小的图像，对原始图像遍历完成之后，将得到的新的图像记为原始图像对应的纹理图像。

4.如权利要求3所述的一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，其特征在于，所述标准的卷积核为3×3卷积核。

5.如权利要求3所述的一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，其特征在于，所述Retinex算法的K值为3，所述K值为3是指取3个不同大小的卷积核。

6.如权利要求5所述的一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，其特征在于，所述利用多尺度Retinex算法，得到原始图像对应的增强图像的方法，包括：根据全新的卷积核，得到第一个高斯核大小；

根据原始图像中灰度值最大的像素点，以及与灰度值最大的像素点距离最远的点，得到第二个高斯核大小；

根据原始图像中每一行的灰度值求平均，得到第三个高斯核大小；

根据第一个高斯核大小、第二个高斯核大小以及第三个高斯核大小，得到原始图像对应的增强图像。

7.如权利要求1所述的一种基于图像增强的锤头精细化缺陷检测方法，其特征在于，所述根据增强图像和纹理图像，判断原始图像上是否存在气泡缺陷的方法，包括：将纹理图像和增强图像进行结合，之后使用图像分割算法，判断原始图像上是否存在气泡缺陷。