1.一种基于边缘提取的莫尔条纹特性检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取待检测的莫尔条纹图像；

步骤S2：对所述待检测的莫尔条纹图像进行灰度处理得到灰度处理后的莫尔条纹图像；

步骤S3：从灰度处理后的图像截取莫尔条纹待处理区域图像；

步骤S4：对莫尔条纹待处理区域图像进行边缘信息提取，包括：利用高斯滤波对莫尔条纹图像行列卷积；

f(x,y)＝I(x,y)*G(x,y)其中，f(x,y)为高斯滤波处理后的莫尔条纹图像光强分布；G(x,y)为高斯函数，I(x,y)为原始莫尔条纹待处理区域图像光强分布；

用高斯函数对f(x,y)在x和y方向的偏导，得到f(x,y)的梯度，包括：其中，σ是高斯函数方差；

f(x,y)＝dx(i,j)+dy(i,j)dx(i,j)＝f(i+1,j)‑f(i,j)dy(i,j)＝f(i,j+1)‑f(i,j)通过限制计算得到的f(x,y)的梯度的幅角在0度到180度，判断得到初步图像边缘；

沿着梯度方向找到幅角的局部最大值，根据所述局部最大值从初步图像边缘中筛选得到图像边缘点；

对所述图像边缘点归一化，根据归一化后的图像边缘点得到频率直方图，通过频率直方图确定阈值，根据阈值从所述图像边缘点确定最终边缘点，从而确定边缘信息；

步骤S5：基于灰度处理后的莫尔条纹图像的条纹光强和已提取的边缘信息确定条纹边缘的像素点；

步骤S6：根据条纹边缘的像素点坐标计算莫尔条纹宽度，莫尔条纹宽度D的计算方法为：其中，Δp为一条莫尔条纹两个边缘像素点y方向上的坐标差，Pi和M分别表示待检测的原始莫尔条纹图像中莫尔条纹的最大径向像素长度和实际长度。

2.根据权利要求1所述的基于边缘提取的莫尔条纹特性检测方法，其特征在于，步骤S2中，采用二值化方法进行灰度处理。

3.根据权利要求1所述的基于边缘提取的莫尔条纹特性检测方法，其特征在于，步骤S3：从灰度处理后的图像截取莫尔条纹待处理区域图像，包括：从灰度处理后的图像截取中间大小为320像素×320像素的区域，作为莫尔条纹待处理区域图像。

4.一种基于边缘提取的莫尔条纹特性检测装置，其特征在于，包括处理器及存储介质；

所述存储介质用于存储指令；

所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1至3任一项所述方法的步骤。

5.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3任一项所述方法的步骤。