1.一种基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测方法，其特征在于，包括：S101：通过相机获取纱筒图像，每张所述纱筒图像上包括四个待检测纱筒；

S102：测量每个纱筒与所述相机的空间位置关系，根据三点投影模型计算初始变换矩阵，并根据所述变换矩阵对所述纱筒图像进行逆投影变换；

S103：对逆投影变换后的纱筒图像进行纱筒边缘轮廓滤波，通过高频增强保留边缘信息，通过直方图均衡增强对比度；

S104：通过Ostu算法在图像上分割出纱筒区域，对所述纱筒的内外筒轮廓边缘进行提取，采用双端点贝塞尔曲线拟合，并通过最小二乘修正拟合过程中的预测曲率，补齐边缘缺失的部分；

S105：计算内外筒区域的几何特征，根据所述几何特征中的角度信息计算内外筒两个方向上的四个宽度差，以所述几何特征以及四个所述宽度差为依据，判断初始逆投影变换的效果；

S106：对初始变换效果不满足预设要求的纱筒图像设置补偿矩阵，根据所述补偿矩阵的元素变换特性以及四个所述宽度差的数量关系迭代修正所述补偿矩阵；

S107：根据修正后的所述补偿矩阵对初始变换后的图像再次进行逆投影变换，对二次逆投影变换后的图像通过考虑角度信息的椭圆极坐标变换模型，将圆形纱筒区域展开为矩阵区域；

S108：对展开后的矩形纱筒区域进行图像分割，分割出纱线区域，根据纱线余量计算准则计算出纱筒上的纱线的余量。

2.根据权利要求1所述的基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测方法，其特征在于，所述初始变换矩阵由轴平移矩阵、射影矩阵及旋转矩阵相乘得到，对应轴位移量及轴旋转角度由相机与纱筒空间位置关系确定，初始变换矩阵T为：其中，M1、M4分别是图像绕Z、Y轴旋转θ、 度的旋转矩阵，M2为平移矩阵，即图像分别沿X、Y、Z轴方向平移l、m、n个单位，M3为射影矩阵；

其中，B、T分别是纱筒区域最小外接矩形的长度、宽度。

3.根据权利要求1所述的基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测方法，其特征在于，所述纱筒边缘轮廓滤波中，高频增强的滤波准则为：GrayValue＝round((127‑mean)·Factor+origval)其中，GrayValue为滤波后像素灰度值，round为取整运算，mean为图像整体灰度均值，Factor为灰度增益因子，一般取0.5，origval为该像素原始灰度值。

4.根据权利要求1所述的基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测方法，其特征在于，所述S104，具体包括：S1041：对已知轮廓获取轮廓起始点以及轮廓上两个控制点，进行三次贝塞尔曲线拟合；

S1042：对已知的弧形轮廓进行分段，收集不同分段的曲率变化率；

S1043：根据两个断点附近的弧形轮廓曲率变化率对已知轮廓进行曲率变化率的检索；

S1044：根据变化规律在两个断点处同时进行轮廓预测；

S1045：最后对两个预测轮廓进行最小二乘修正，修正拟合过程中的预测曲率，补齐边缘缺失的部分。

5.根据权利要求1所述的基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测方法，其特征在于，内外筒的所述几何特征包括内筒区域的圆度、外筒区域的圆度、方向以及面积。

6.根据权利要求1所述的基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测方法，其特征在于，所述补偿矩阵P为三维矩阵，所述补偿矩阵根据图像投影变换效果分为四部分，a11、a12为缩放因子，a21、a22为剪切因子，a31、a32为X、Y轴方向位移量，a13、a23决定图像消失点。

7.根据权利要求6所述的基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测方法，其特征在于，内外筒在区域方向上的宽度差从左至右记为D1、D2，区域角度垂直方向上的宽度差从左至右记为D3、D4，所述S106具体为：在D1

8.根据权利要求7所述的基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测方法，其特征在于，所述迭代约束条件为：C1||C2>0.96

其中C1、C2分别是内筒、外筒圆度值，σ为内外筒四个宽度差的方差值，σThreshold为系统设定阈值。

9.根据权利要求1所述的基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测方法，其特征在于，所述考虑角度信息的椭圆极坐标变换模型为：X＝(cosθcosα+sinθsinα)

Y＝(sinθcosα‑cosθsinα)

其中，α为椭圆旋转角度，X、Y为直角坐标系下的椭圆模型变量，a、b为直角坐标系下的模型常量，r、θ为极坐标下的椭圆模型变量。

10.根据权利要求1所述的基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测方法，其特征在于，所述余量计算准则为：设椭圆极坐标展开为L×W的矩形，计算纱线区域在矩形区域中的面积S，再除以矩形长度L，得到纱线区域的有效宽度W，得到纱筒的纱线余量为：其中，IR为内筒的实际半径，ThreadMargin为纱筒纱线的实际余量。