1.一种煤矿井下钻孔内窥蠕虫机器人系统，其特征在于，该系统包括：运动控制模块(1)和手持遥控模块(2)；

所述运动控制模块(1)通过集成的运动控制单元控制蠕虫机器人搭载的相机每移动一次拍摄一张照片，获取多帧图像数据，对所述多帧图像数据进行预处理并保存，同时，通过增量式编码器获得机器人移动中当前的深度；将预处理后的多帧图像数据和蠕虫机器人移动中当前的深度通过WIFI传输到井下的手持遥控模块(2)；

所述手持遥控模块(2)将接收到的预处理后多帧图像数据通过软件中的图像处理单元将按次序逐帧拼接，经过深度学习图像处理后，检测和识别煤矿井下钻孔内壁是否有裂缝及裂缝的宽度和深度；以及通过手持遥控模块(2)集成的显示单元进行实时显示煤矿井下钻孔内壁的状况和蠕虫机器人前进的深度；

所述运动控制模块(1)的硬件进一步包括：第一电磁铁(3)和第二电磁铁(4)以及电池组(11)成的后臂；

第四电磁铁(6)、第五电磁铁(7)、运动控制板(8)和鱼眼摄像头(9)组成的前臂；

后臂与前臂之间通过第三电磁铁(5)和两个万向节(10)连接，以适应不同曲度的管道；

所述运动控制模块(1)的调控方法包括：

S1:电池组(11)给运动控制板(8)供电，与井下的手持遥控模块(2)建立无线通信，第一电磁铁(3)、第二电磁铁(4)、第三电磁铁(5)、第四电磁铁(6)、第五电磁铁(7)均处于收缩状态；

S2:手持遥控模块(2)下发指令通过运动控制板(8)控制第一电磁铁(3)和第二电磁铁(4)推出；

S3:手持遥控模块(2)下发指令通过运动控制板(8)控制第三电磁铁(5)推出，前臂前进；

S4:手持遥控模块(2)下发指令通过运动控制板(8)控制第四电磁铁(6)和第五电磁铁(7)推出；

S5:手持遥控模块(2)下发指令通过运动控制板(8)控制第一电磁铁(3)和第二电磁铁(4)收缩；

S6:手持遥控模块(2)下发指令通过运动控制板(8)控制第三电磁铁(5)收缩，后臂前进。

2.根据权利要求1所述的煤矿井下钻孔内窥蠕虫机器人系统，其特征在于，所述运动控制模块(1)包括：蠕虫机器人、增量式编码器、运动控制单元；蠕虫机器人采用伸缩电磁铁提供前进后退动力，增量式编码器用于采集蠕虫机器人前进的深度，运动控制单元负责控制蠕虫机器人的移动，并通过WIFI实现煤矿井下钻孔与手持遥控模块(2)的无线数据传输。

3.根据权利要求1所述的煤矿井下钻孔内窥蠕虫机器人系统，其特征在于，所述手持遥控模块(2)包括：图像处理单元，用于处理运动控制单元采集到的图像信息，显示单元实时显示井下钻孔内壁的状况。

4.一种煤矿井下钻孔内窥蠕虫机器人系统的控制方法，其特征在于，该控制方法用于对权利要求1‑3任意一项所述的煤矿井下钻孔内窥蠕虫机器人系统进行控制，该控制方法包括：S101，通过运动控制模块(1)集成的运动控制单元利用不同的运动模式控制蠕虫机器人搭载的相机每移动一次拍摄一张照片，获取多帧图像数据，对所述多帧图像数据进行预处理并保存，同时，通过增量式编码器获得机器人移动中当前的深度；将预处理后的多帧图像数据和蠕虫机器人移动中当前的深度通过WIFI传输到井下的手持遥控模块(2)；

S102，手持遥控模块(2)将接收到的预处理后多帧图像数据通过软件中的图像处理单元将按次序逐帧拼接，经过深度学习图像处理后，检测和识别煤矿井下钻孔内壁是否有裂缝及裂缝的宽度和深度；

S103，手持遥控模块(2)通过集成的显示单元进行实时显示煤矿井下钻孔内壁的状况和蠕虫机器人前进的深度。

5.根据权利要求4所述的煤矿井下钻孔内窥蠕虫机器人系统的控制方法，其特征在于，在步骤S101中，在蠕虫机器人的运动过程中增量式编码器连接有计米轮，轮的周长已知，编码器旋转一周产生的脉冲数已知，通过计数脉冲确定机器人当前的深度；

运动控制模块(1)将鱼眼摄像头(9)拍摄的照片调整为图像处理单元中图像数据所需的大小，确保所有输入图像的尺寸一致，并且通过高斯滤波、中值滤波去除图像中的噪声。

6.根据权利要求4所述的煤矿井下钻孔内窥蠕虫机器人系统的控制方法，其特征在于，在步骤S101中，运动模式包括自动模式和手动模式，当选择为自动模式时，运动控制模块(1)通过驱动电磁铁的伸缩来控制机器人前进到钻孔尽头，当机器人前进到钻孔尽头后，再驱动电磁铁让机器人后退到钻孔的初始位置结束自动模式；当选择为手动模式时，手持遥控模块(2)手动控制机器人的前进和后退；

运动控制单元采用小型锂电成供电，控制机器人的移动，用于井下钻孔内窥。

7.根据权利要求4所述的煤矿井下钻孔内窥蠕虫机器人系统的控制方法，其特征在于，在步骤S102中，所述手持遥控模块(2)接收到的预处理后多帧图像数据通过软件中的图像处理单元对图像进行特征提取，并进行特征匹配以找到相邻图像之间的对应关系；并且使用RANSAC算法对所有图像进行全局优化，以最小化拼接误差，然后将所有图像通过叠加和融合的方式按次序逐帧拼接。

8.根据权利要求4所述的煤矿井下钻孔内窥蠕虫机器人系统的控制方法，其特征在于，在步骤S102中，检测和识别煤矿井下钻孔内壁是否有裂缝及裂缝的宽度和深度包括：通过卷积神经网络，利用卷积层、池化层和全连接层组件提取图像中的特征，检测和识别煤矿井下钻孔内壁是否有裂缝及裂缝的宽度和深度。