1.一种侧边抛磨光纤抛磨表面粗糙度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S01、获取包含目标光纤的抛磨表面反射光线的光学显微图像作为原始图像；

S02、构建灰度共生矩阵，通过所述灰度共生矩阵提取所述原始图像中的纹理特征；

S03、基于所提取的纹理特征，对所述目标光纤的抛磨表面进行分类识别，获得目标光纤的粗糙程度等级；

步骤S02中，构建灰度共生矩阵包括：设置灰度级别 、步长 和生成方向 ；

设置灰度级别 包括以下步骤：

预先选取 个灰度级别作为备选灰度级, ，选用 个所述备选灰度级分别构建个第一备选灰度共生矩阵；

计算各个第一备选灰度共生矩阵对同一侧边抛磨光纤抛磨表面光学显微图像所提取的纹理特征参数的对比度 ， ；

获取各个所述第一备选灰度共生矩阵对同一侧边抛磨光纤抛磨表面光学显微图像提取纹理特征的运行耗时 ， ；

按如下公式计算各个备选灰度级的选用指数 ：

；

其中， 和 分别表示对比度和运行耗时的系数，满足 ， ，选取其中选用指数 数值最大的备选灰度级作为所述灰度共生矩阵的灰度级别 。

2.根据权利要求1所述侧边抛磨光纤抛磨表面粗糙度分析方法，其特征在于，设置步长包括以下步骤：预先选取 个步长作为备选步长， ，选用 个所述备选步长分别构建 个第二备选灰度共生矩阵；

计算各个第二备选灰度共生矩阵对同一侧边抛磨光纤抛磨表面光学显微图像所提取的纹理特征参数的熵值 ， ；

预设关于熵值 的合理区间 和推荐步长集合，其中合理区间 ，推荐步长集合包括若干侧边抛磨光纤制备时采用的抛磨砂纸参数，每个抛磨砂纸参数均具有相对应的推荐步长；

判断是否存在至少一个熵值 位于所述合理区间 内，若是则选取位于合理区间内且最接近于 的熵值对应的步长作为所述灰度共生矩阵的步长 ，若否则获取目标光纤制备时采用的抛磨砂纸参数，根据所述推荐步长集合选取对应的推荐步长作为所述灰度共生矩阵的步长 。

3.根据权利要求1所述侧边抛磨光纤抛磨表面粗糙度分析方法，其特征在于，设置生成方向 包括以下步骤：预先设置 个生成方向角度作为备选角度，选用 个所述备选角度分别构建 个第三备选灰度共生矩阵；

计算各个第三备选灰度共生矩阵对同一侧边抛磨光纤抛磨表面光学显微图像所提取的纹理特征参数的相关性 ， ；

选取其中相关性 最大的备选角度作为所述灰度共生矩阵的生成方向 。

4.根据权利要求1‑3任一项所述侧边抛磨光纤抛磨表面粗糙度分析方法，其特征在于，步骤S02中，通过所述灰度共生矩阵提取所述原始图像中的纹理特征包括：计算所述灰度共生矩阵对抛磨表面图像所提取的纹理特征参数的排序指标，所述排序指标包括二阶矩、对比度、熵值、均匀性、相关性和方差，使用至少两种不同的排序方法对各项排序指标进行重要性排序，获得重要性排序结果，选择各项重要性排序结果中重合的部分作为关键指标；

提取所述原始图像中的各项关键指标，构建目标光纤的抛磨表面的纹理特征子集。

5.根据权利要求4所述侧边抛磨光纤抛磨表面粗糙度分析方法，其特征在于，分别使用基于基尼系数的随机森林特征重要性排序法以及基于OOB误差的随机森林特征重要性排序法对各项排序指标进行重要性排序；

所述关键指标包括按重要性从大到小依次排序的方差、二阶矩、熵值和对比度。

6.一种侧边抛磨光纤抛磨表面粗糙度分析系统，其特征在于，包括：采集模块，其用于获取目标光纤的抛磨表面的光学显微图像作为原始图像；

提取模块，其用于构建灰度共生矩阵，通过所述灰度共生矩阵提取所述原始图像中的纹理特征；

分类模块，其用于基于所提取的纹理特征，对所述目标光纤进行分类识别，获得目标光纤的粗糙程度等级；

构建灰度共生矩阵包括：设置灰度级别 、步长 和生成方向 ；

设置灰度级别 包括以下步骤：

预先选取 个灰度级别作为备选灰度级, ，选用 个所述备选灰度级分别构建个第一备选灰度共生矩阵；

计算各个第一备选灰度共生矩阵对同一侧边抛磨光纤抛磨表面光学显微图像所提取的纹理特征参数的对比度 ， ；

获取各个所述第一备选灰度共生矩阵对同一侧边抛磨光纤抛磨表面光学显微图像提取纹理特征的运行耗时 ， ；

按如下公式计算各个备选灰度级的选用指数 ：

；

其中， 和 分别表示对比度和运行耗时的系数，满足 ， ，选取其中选用指数 数值最大的备选灰度级作为所述灰度共生矩阵的灰度级别 。

7.一种计算机设备，包括信号连接的处理器和存储器，其特征在于，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载时执行如权利要求1‑5任一项所述侧边抛磨光纤抛磨表面粗糙度分析方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有至少一条指令或至少一段程序，其特征在于，所述至少一条指令或所述至少一段程序被处理器加载时执行如权利要求1‑5任一项所述侧边抛磨光纤抛磨表面粗糙度分析方法。