1.一种表面划痕检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

使用图像采集设备采集产品表面图像，并对采集的所述表面图像进行图像处理，获取待检测区域；

对所述待检测区域的图像进行预处理；

对预处理后的待检测区域图像进行边缘检测，并将得到的不同的边缘检测图像结果进行图像融合，得到融合后的边缘检测图像；

对融合后的边缘检测图像进行处理，得到标记边缘的图像；

对标记边缘的图像进行划痕筛选，获取表面划痕检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种表面划痕检测方法，其特征在于，对所述待检测区域的图像进行预处理的步骤包括：将待检测区域的图像进行灰度化；

采用滤波器对灰度化后的待检测区域图像进行滤波；

对滤波后的待检测区域图像进行图像增强。

3.根据权利要求2所述的一种表面划痕检测方法，其特征在于，对滤波后的待检测区域图像采用分段线性变换方法进行图像增强，包括以下步骤：使用ostu二值化算法得出图像阈值t；

利用图像阈值t采用分段线性变换；

所述分段线性变换的表达式如下：

其中，f(i,j)表示分段线性变换输入图像上第i行第j列的像素点的灰度值；e(i,j)表示分段线性变换输出图像上第i行第j列的像素点的灰度值；t为图像阈值；e为灰度调节值；

b1为第一个直线公式中的截距，b2为第二个直线公式中的截距，k1为第一个直线公式中的斜率，k2为第一个直线公式中的斜率，其中，取b1＝0，b2＝e‑k2*t， e为灰度调节值。

4.根据权利要求1所述的一种表面划痕检测方法，其特征在于，获取融合边缘检测图像的步骤包括：对预处理后的待检测区域图像使用laplance算子进行边缘检测；

对预处理后的待检测区域图像使用sobel算子进行边缘检测；

将使用laplance算子进行边缘检测后的结果图像与使用sobel算子进行边缘检测后的结果图像通过一定的权重比进行图像融合。

5.根据权利要求1所述的一种表面划痕检测方法，其特征在于，获取标记边缘的图像的步骤包括：对融合后的边缘检测图像进行阈值分割和形态学处理，得到处理后的边缘检测图像；

将处理后的边缘检测图像的边缘信息叠加到预处理后的待检测区域的图像中，获取标记边缘的图像；

边缘信息叠加实现如下式：

其中，IA(i,j)表示输出图像上第i行第j列的像素点的灰度值；IB(i,j)表示预处理后的待检测区域的图像上第i行第j列的像素点的灰度值；Ib(i,j)表示对融合后的边缘检测图像进行阈值分割和形态学处理后的边缘检测图像上第i行第j列的像素点的灰度值。

6.根据权利要求1所述的一种表面划痕检测方法，其特征在于，对标记边缘的图像进行划痕筛选的步骤包括：建立图像对应关系，以融合后的边缘检测图像、预处理后待检测区域的图像和空白灰度图像的像素坐标建立对应关系，融合后的边缘检测图像作为可疑像素点的查找图像，预处理后待检测区域的图像作为采样图像，空白灰度图像作为输出对象；

寻找可疑像素点，设置可疑阈值R，在融合后的边缘检测图像上依次遍历每一个像素点，若某一个像素点的灰度值大于R，则该像素点视为非可疑边缘点；若某一个像素点的灰度值小于R，则该像素点视为可疑边缘点；

局部采样、统计，在预处理后待检测区域的图像上以可疑像素点对应的像素坐标为中心，构造一个边长为2K+1的正方形采样区K＝1,2,3,....，对正方形采样区边缘上的像素点进行均匀采样，采样点的个数为G；利用ostu二值化算法计算出预处理后待检测区域的图像的灰度阈值S，将该阈值作为预处理后待检测区域的图像的采样点上亮灰度值与暗灰度值的分界值，并对采样点的亮灰度值和暗灰度值的出现次数进行统计，亮灰度值出现次数计为g1，暗灰度值出现次数计为g2，且g1、g2满足G＝g1+g2；

识别可疑像素点，设置筛选阈值U，且0＜U＜1，当g1＞U×G时，则认定此像素点为表面划痕边缘点，并在空白灰度图像上将该像素点的灰度值赋值为255；当g1≤U×G时，则认定此像素点为非表面划痕边缘点，并在空白灰度图像上将该像素点的灰度值赋值为0；

利用连通域面积筛选，将灰度值为255的像素形成连通域，求出面积最大的连通域，再设置一个比例值，用最大连通域的面积乘以该比例值，得到面积筛选值，将面积小于该面积筛选值的连通域去除，从而去除噪声区，得到划痕边缘轮廓。