1.一种食品加工过程中食品包装视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取食品包装袋的灰度图像，边缘检测确定所述灰度图像中的边缘像素点，根据所述灰度图像中边缘像素点的分布和预设标准图像的纹理确定圆形的瑕疵区域；

将任一瑕疵区域作为待测区域，待测区域内的任一像素点作为待测像素点，根据待测区域的几何中心点和边缘像素点的灰度差异，确定所述待测区域的边缘差异影响指标；根据待测像素点的灰度值和所述待测区域的边缘差异影响指标，确定待测像素点的初始异常影响系数；

根据所述待测区域内所有像素点的灰度值方差、所述待测区域所有边缘像素点的梯度分布，确定所述待测区域的灰度离散系数；根据所述待测像素点的初始异常影响系数和所述待测区域的灰度离散系数，确定所述待测像素点的目标异常影响系数；

根据所述待测像素点与所述待测区域的几何中心点的距离，以及所述待测像素点的目标异常影响系数，确定所述待测像素点的光斑系数，根据每一瑕疵区域内所有像素点的光斑系数，对所述瑕疵区域进行筛选，得到墨迹区域；根据所有墨迹区域内像素点的数量确定检测结果；

所述根据待测区域的几何中心点和边缘像素点的灰度差异，确定所述待测区域的边缘差异影响指标，包括：计算所述待测区域内所有边缘像素点的灰度值的均值作为边缘灰度均值；

确定所述待测区域的几何中心点的灰度值与边缘灰度均值的差值绝对值，归一化处理作为所述待测区域的边缘差异影响指标；

所述根据待测像素点的灰度值和所述待测区域的边缘差异影响指标，确定待测像素点的初始异常影响系数，包括：对所述待测像素点的灰度值进行正相关映射，得到灰度系数；

计算所述灰度系数和所述待测区域的边缘差异影响指标乘积的归一化值，得到待测像素点的初始异常影响系数；

所述根据所述待测像素点的初始异常影响系数和所述待测区域的灰度离散系数，确定所述待测像素点的目标异常影响系数，包括：计算所述待测像素点的初始异常影响系数和所述待测区域的灰度离散系数乘积的归一化值，得到所述待测像素点的目标异常影响系数；

所述根据所述待测像素点与所述待测区域的几何中心点的距离，以及所述待测像素点的目标异常影响系数，确定所述待测像素点的光斑系数，包括：将所述待测像素点与所述待测区域的几何中心点的距离负相关映射并归一化，得到中心距离系数；

计算所述中心距离系数与所述待测像素点的目标异常影响系数的乘积，归一化处理作为所述待测像素点的光斑系数。

2.如权利要求1所述的一种食品加工过程中食品包装视觉检测方法，其特征在于，所述根据所述待测区域内所有像素点的灰度值方差、所述待测区域所有边缘像素点的梯度分布，确定所述待测区域的灰度离散系数，包括：计算所述待测区域内所有像素点的灰度值的方差作为待测方差；

计算所述待测区域内所有边缘像素点的梯度幅值的均值作为待测边缘均值；

根据所述待测方差和所述待测边缘均值，确定所述待测区域的灰度离散系数。

3.如权利要求2所述的一种食品加工过程中食品包装视觉检测方法，其特征在于，所述待测方差与所述灰度离散系数呈正相关关系；所述待测边缘均值与所述灰度离散系数呈负相关关系，所述灰度离散系数的取值为归一化后的数值。

4.如权利要求1所述的一种食品加工过程中食品包装视觉检测方法，其特征在于，所述根据每一瑕疵区域内所有像素点的光斑系数，对所述瑕疵区域进行筛选，得到墨迹区域，包括：计算每一瑕疵区域内所有像素点光斑系数的均值，得到光斑判断指标；

在所述光斑判断指标满足指标条件时，将对应的瑕疵区域作为墨迹区域，其中，所述指标条件为所述光斑判断指标小于预设指标阈值。

5.如权利要求1所述的一种食品加工过程中食品包装视觉检测方法，其特征在于，所述根据所有墨迹区域内像素点的数量确定检测结果，包括：计算所述墨迹区域内像素点的数量与食品包装袋的灰度图像中所有像素点数量的比值，得到异常系数，将所述异常系数作为检测结果。

6.如权利要求1所述的一种食品加工过程中食品包装视觉检测方法，其特征在于，所述根据所述灰度图像中边缘像素点的分布和预设标准图像的纹理确定圆形的瑕疵区域，包括：基于灰度图像中的边缘像素点和所述预设标准图像的图像纹理进行形态学匹配，确定与所述预设标准图像不一致的边缘像素点所围成的区域作为待分析区域；

基于霍夫圆检测算法，对边缘像素点所围成的所有区域进行霍夫圆检测处理，将检测得到的圆形的待分析区域作为瑕疵区域。