1.一种锚固孔图像结构面快速识别方法，其特征在于，具体步骤如下：

a采用钻孔成像仪采集大量锚固孔图像，将所有锚固孔图像展开，并从展开的锚固孔图像中获取结构面，形成钻孔成像的结构面识别样本数据库；

b将结构面识别样本数据库中的样本分为训练集和测试集，对锚固孔图像中存在的结构面进行标注，采用深度卷积神经网络进行训练得到结构面像素识别模型；

c根据锚固孔图像中结构面情况，将锚固孔图像划分为多个裂隙区，再利用结构面像素识别模型对裂隙区逐个进行结构面识别，将结构面像素简化为结构面轮廓，然后计算每个裂隙区中结构面的数量；

d根据裂隙区内结构面数量将裂隙区分为4种类型：无结构面裂隙区、单结构面有干扰像素裂隙区、单结构面无干扰像素裂隙区和多结构面裂隙区；针对不同裂隙区类型采取不同的结构面检测法进行结构面检测，从而计算出该类型裂隙区中结构面的位置、倾角、倾向和宽度信息。

2.根据权利要求1所述的一种锚固孔图像结构面快速识别方法，其特征在于，步骤c中将结构面像素简化为结构面轮廓的具体步骤包括：根据深度卷积神经网络对结构面图像的像素识别结果，将锚固孔图像转换为二值图，二值图中黑色像素表示结构面，用“0”表示，白色像素表示非结构面像素，用1表示；当连续两行像素数值中，上一行为1，下一行为0，则判断为裂隙区起点；当上一行为0，下一行为1，则判断为裂隙区终点位置，从而获得各裂隙区的位置；

将二值图中第一行和最后一行的数字全部重置为“1”；

从二值图中第一行开始搜索，若第i行全为数字“1”，而第i+1行有数字“0”，该情况第n次出现，则记为裂隙区的起点位置An＝i+1；

从二值图中第一行开始搜索，若第i行全为数字“0”，而第i+1行有数字“1”，该情况第n次出现，则记为裂隙区的终点位置Bn＝i+1；

由于结构面通常较宽，对应的纵向就有多个连续数值“0”，将二值图中每列连续数字“0”段的中间位置数字“0”保留，其余数字“0”替换为数字“1”，将结构面简化为一条结构面曲线，简化为结构面轮廓后，对于每列纵向方向有几个0，就有几个结构面，即用结构面像素的中间点像素表示结构面轮廓；

为方便记载，将第n个裂隙区的起点位置为An，终点位置为Bn表示为区间[An,Bn]。

3.根据权利要求1所述的一种锚固孔图像结构面快速识别方法，其特征在于：根据得到的结构面轮廓，通过公式(1)来计算裂隙区中的结构面数量。

其中，m表示结构面数量，当m为小数时四舍五入取整数；N表示该锚固孔图像像素的列数；ni表示结构面像素简化为结构面轮廓后第i列像素中的结构面像素数量。

4.根据权利要求3所述的一种锚固孔图像结构面快速识别方法，其特征在于，通过结构面检测法检测相应的结构面，具体如下：首先判断裂隙区类型，当裂隙区类型属于无结构面裂隙区时，直接忽略该裂隙区；当裂隙区类型属于单结构面无干扰像素裂隙区时，采用正弦曲线进行拟合；当裂隙区类型属于单结构面有干扰像素裂隙区时，采用霍夫变换算法，设置阈值为1进行结构面识别；当裂隙区类型属于多结构面裂隙区时，采用多结构面检测法进行结构面识别。

5.根据权利要求4所述一种锚固孔图像结构面快速识别方法，其特征在于，判断裂隙区类型方法如下：当m值小于1，四舍五入为0时，判断该裂隙区属于无结构面裂隙区；

当m值计算结果正好为整数1时，判断该裂隙区属于单结构面无干扰像素裂隙区；

当m值计算结果大于1，四舍五入后为1时，判断该裂隙区属于单结构面有干扰像素裂隙区；

当m值计算结果大于等于2时，判断该裂隙区属于多结构面裂隙区。

6.根据权利要求4所述一种锚固孔图像结构面快速识别方法，其特征在于，当裂隙区类型属于多结构面裂隙区时，采用多结构面检测法进行结构面识别，其步骤包括：

2a采用霍夫变换算法，设置阈值为1，对多裂隙进行结构面检测，并存储得到的结构面曲线表达式；

2b将得到的结构面曲线表达式分别向上、向下平移5mm得到上边界和下边界，然后删除上边界和下边界间的结构面像素；

2c根据等式(1)获得该裂隙区内的结构面数量，若得到的结构面表达式个数小于m值，再次重复步骤2a和2b，直至得到m个结构面表达式。

7.根据权利要求1所述的一种锚固孔图像结构面快速识别方法，其特征在于：计算结构面位置、倾角、倾向和宽度的过程如下：式中，L1和L2分别表示结构面起始位置和终点位置；A表示结构面曲线振幅，表示结构面的初相、k表示结构面的常数项；D是锚固孔直径；α表示结构面倾向，β表示结构面倾角；Pai和Pbi分别表示结构面像素第i列上、下边界像素纵坐标位置。