1.一种CMT焊接场景的高动态范围图像在线合成方法，其特征在于，利用触发器触发相机动作采集焊接过程中的焊接图像，通过最佳合成帧数计算模块计算出合成最清晰高动态范围图像所需帧数；通过SAM模块对输入的多帧焊接图像进行对齐；对齐后的特征经过FFHDR‑Net模块整合全局特征，生成能够同时获取熔池、电弧、焊丝伸出长度以及焊缝或焊道信息的高动态范围图像；所述FFHDR‑Net模块包括用于提取相关性特征的多个并行的卷积模块，多个卷积模块的输出连接特征融合网络，特征融合网络连接解码器；

所述最佳合成帧数计算模块获取CMT焊接过程中电流周期性变化的波形，确定每个周期内电流从小到大变化时间，根据周期变化计算合成最清晰高动态范围图像所需的帧数，计算公式如下：；

其中， 为最佳采样帧数， 为电流峰值之间的变化周期，为相邻两帧焊接图像之间的时间间隔， 为向上取整函数；

通过SAM模块对输入的多帧焊接图像进行对齐的过程为：SAM模块对输入的不同焊接图像进行特征提取，然后将获取到的特征图分为参考特征和计算特征，进行对齐建模运算；具体公式如下:；

其中， 表示归一化操作和跳跃链接后的输出特征， 表示归一化操作， 为参考特征， 为计算特征；

；

式中， 表示SAM模型输出的特征，Cross表示交叉对齐， 表示对参考特征进行线性变换的参数矩阵， 表示对计算特征进行线性变换的特征矩阵，T表示转置；

所述特征融合网络由卷积和密集膨胀卷积组成，所述密集膨胀卷积由密集连接的膨胀卷积组成，利用带有膨胀系数的膨胀卷积替换密集连接中的普通卷积层；输入的相关性特征在经过卷积操作后，会通过若干个密集膨胀卷积和另一个卷积，接着通过跳跃链接返回前面每一层作为反馈进行优化，最后输出融合后的全局特征；

所述解码器由上采样层、卷积层、激活函数组成，全局特征输入解码器恢复图像分辨率来重建高动态范围图像，通过跳跃连接将高分辨率的浅层特征传递到解码器中；高分辨率的浅层特征和低分辨率的全局特征首先会通过上采样层，接着经过卷积层，最后经过激活函数进行融合，生成最终的高动态范围图像。

2.根据权利要求1所述的一种CMT焊接场景的高动态范围图像在线合成方法，其特征在于，所述触发器由电流传感器、信号调理器和触发信号发生器组成；电流传感器输出的电信号传送到信号调理器中，信号调理器将模拟信号转为数字信号输出到触发信号发生器中，触发信号发生器输出控制信号至相机。

3.根据权利要求1所述的一种CMT焊接场景的高动态范围图像在线合成方法，其特征在于，在对齐过程中通过门控网络删除对齐失败的特征。

4.根据权利要求3所述的一种CMT焊接场景的高动态范围图像在线合成方法，其特征在于，通过门控网络删除对齐失败的特征的具体流程为：将特征输入门控循环单元，更新和传递时间步中的传递信息，确定对齐失败特征和对齐成功特征；接着通过长短时记忆网络，计算出重要性更新权重；最后，经过选择性更新特征表示，将对齐成功特征保留并加强，将对齐失败特征削弱并抑制。