1.一种基于光学技术的渣浆泵外壳材料缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括：获得渣浆泵在使用时周围的空气的湿度信息和温度信息分别组成湿度序列和温度序列；对湿度和温度序列中的元素进行组合获得不同的环境条件；将渣浆泵外壳区域均匀划分为预设数量的子区域；分别获得每个环境条件下渣浆泵外壳的每个子区域在预设时段内的腐蚀厚度序列和腐蚀面积序列；

基于每个环境条件下渣浆泵外壳每个子区域在一个预设时段内的腐蚀厚度序列和腐蚀面积序列的标准差和均值获得每个环境条件下每个子区域的腐蚀程度；基于各环境条件下多个预设时段内每个子区域的腐蚀程度进行直线拟合获得每个环境条件下各子区域对应的直线斜率的方差；

获得方差最大对应的环境条件，在该环境条件下基于每个子区域多个预设时段的腐蚀程度的均值获得存在缺陷的子区域；基于存在缺陷的子区域的在方差最大对应的环境条件下的多个预设时段的腐蚀程度进行预测获得预测的腐蚀程度，根据预测的腐蚀程度获得外壳的寿命。

2.根据权利要求1所述的一种基于光学技术的渣浆泵外壳材料缺陷检测方法，其特征在于，所述湿度序列和温度序列包括：以预设的采样频率采集渣浆泵在使用过程中的空气的湿度信息，将其以升序的顺序排列得到湿度序列；以预设的采样频率采集渣浆泵在使用过程中周围的温度信息将其以升序的顺序排列得到温度序列。

3.根据权利要求1所述的一种基于光学技术的渣浆泵外壳材料缺陷检测方法，其特征在于，所述对湿度和温度序列中的元素进行组合获得不同的环境条件包括：每个环境条件由湿度序列中的一个元素和温度序列中的一个元素构成，且环境条件的数量为湿度序列中的元素的数量与温度序列中元素的数量乘积。

4.根据权利要求1所述的一种基于光学技术的渣浆泵外壳材料缺陷检测方法，其特征在于，所述腐蚀厚度序列和腐蚀面积序列包括：利用超声波测厚仪以预设的采样频率采集在预设时段内采集子区域的腐蚀厚度，组成腐蚀厚度序列，所述腐蚀厚度为子区域中腐蚀区域的平均厚度；利用反射性光电传感器以预设的采样频率采集在预设时段内采集子区域的腐蚀面积，组成腐蚀厚度序列。

5.根据权利要求1所述的一种基于光学技术的渣浆泵外壳材料缺陷检测方法，其特征在于，所述腐蚀程度为：

其中， 表示渣浆泵外壳的第i个子区域在第j个预设时段内的腐蚀程度；  表示渣浆泵外壳的第i个子区域在第j个预设时段内的腐蚀厚度序列； 表示渣浆泵外壳的第i个子区域在第j个预设时段内的腐蚀面积序列； 表示渣浆泵外壳的第i个子区域在第j个预设时段内的腐蚀厚度序列的标准差；  表示渣浆泵外壳的第i个子区域在第j个预设时段内的腐蚀厚度序列的均值； 表示渣浆泵外壳的第i个子区域在第j个预设时段内的腐蚀面积序列的标准差；  表示渣浆泵外壳的第i个子区域在第j个预设时段内的腐蚀面积序列的均值。

6.根据权利要求1所述的一种基于光学技术的渣浆泵外壳材料缺陷检测方法，其特征在于，在所述获得方差最大对应的环境条件之前还包括：获得方差最小对应的环境条件，将该环境条件下各子区域的腐蚀程度归一化，并获得归一化后的各子区域的腐蚀程度的均值；设定判断阈值，归一化后的各子区域的腐蚀程度的均值大于等于判断阈值，则表示渣浆泵的外壳都存在缺陷；若归一化后的各子区域的腐蚀程度的均值小于判断阈值，则获得方差最大对应的环境条件。

7.根据权利要求1所述的一种基于光学技术的渣浆泵外壳材料缺陷检测方法，其特征在于，所述基于每个子区域多个预设时段的腐蚀程度的均值获得存在缺陷的子区域包括：获得方差最大对应的环境条件下各个子区域的多个预设时段的腐蚀程度并归一化，且获得归一化后的腐蚀程度的均值；设定缺陷阈值，其中归一化后的腐蚀程度的均值大于等于缺陷阈值的对应的子区域为渣浆泵外壳中存在缺陷的子区域。

8.根据权利要求1所述的一种基于光学技术的渣浆泵外壳材料缺陷检测方法，其特征在于，在所述基于存在缺陷的子区域的在方差最大对应的环境条件下的多个预设时段的腐蚀程度进行预测获得预测的腐蚀程度之前还包括：利用振动传感器在预设时段内采集渣浆泵的振动强度，组成振动强度序列；统计振动强度序列中每个振动强度持续的时间，得到每个振动强度持续的时间与预设时段的比值，记为每个振动强度的时间占比；振动强度序列中的每个振动强度与时间占比的乘积的和为预设时段内的振动影响指数。

9.根据权利要求1所述的一种基于光学技术的渣浆泵外壳材料缺陷检测方法，其特征在于，所述获得预测的腐蚀程度包括：利用存在缺陷的子区域的在方差最大对应的环境条件下的多个预设时段的腐蚀程度对TCN网络进行训练，其损失函数为：其中，表示一个存在缺陷的子区域有N个预设时段对应的腐蚀程度； 表示该存在缺陷的渣浆泵外壳的子区域在第a个预设时段内对应的腐蚀程度； 表示TCN网络输出的该存在缺陷的渣浆泵外壳的子区域第a个预测的腐蚀程度； 表示第a个预设时段对应的振动影响指数与所有预设时段对应的振动影响指数的和的比值；基于训练好的TCN网络得到预测的腐蚀程度。