1.一种焊丝伸出长度宽动态视觉检测方法，其特征在于，使用宽动态范围相机采集焊接图像；将焊接图像输入由SB模块、DB模块、聚合层和WN模块组成的WE‑NET模型中，所述DB模块由三个部分依次连接而成，每个部分包括一个卷积层、一个批量归一化层和一个激活函数层；SB模块依次由下采样模块、深度可分离卷积模块、激活函数组成，深度可分离卷积模块包括卷积层和深度可分离卷积模块；焊接图像在输入WE‑NET模型后被分为两部分：其中一部分进入DB模块中，另一部分进入SB模块中；然后，将从SB模块以及DB模块中得到的特征输入聚合层进行融合，确定电弧区域，接着输入WN模块计算出焊丝端头点和喷嘴边缘点的位置；

WN模块对获取得到的电弧区域进行处理；首先，计算出电弧区域的质心，接着，从质心开始逐行沿Y轴负方向搜索包含零元素的行，当找到包含零元素的行R时，行的中点即为焊丝端头点；以焊丝端头点为起点，沿Y轴负方向对灰度值变化进行分析，根据灰度值变化搜索屋顶边缘模型特征，屋顶边缘模型特征的中点即为喷嘴边缘点；将焊丝端头点纵坐标与喷嘴边缘点纵坐标相减即得焊丝伸出长度。

2.根据权利要求1所述的一种焊丝伸出长度宽动态视觉检测方法，其特征在于，在焊接图像输入WE‑NET模型前，先对焊接图像进行预处理，预处理包括去噪处理和数据增强中的一种或两种。

3.根据权利要求1所述的一种焊丝伸出长度宽动态视觉检测方法，其特征在于，计算出电弧区域的质心的公式如下：；

；

其中， 和 分别为质心的横坐标和纵坐标， 为像素坐标， 为像素分类函数，用于对像素进行分割。

4.根据权利要求3所述的一种焊丝伸出长度宽动态视觉检测方法，其特征在于，焊丝端头点坐标为：；

；

其中， 为焊丝端头点横坐标和 为焊丝端头点纵坐标， 为行的纵坐标。

5.根据权利要求4所述的一种焊丝伸出长度宽动态视觉检测方法，其特征在于，喷嘴边缘点坐标为：；

；

其中，和 分别为屋顶边缘模型特征的边界， 为二值函数， 为喷嘴边缘点横坐标， 为喷嘴边缘点纵坐标，h为历遍屋顶边缘模型特征时的像素位置迭代变量， 为起始灰度值。

6.根据权利要求1所述的一种焊丝伸出长度宽动态视觉检测方法，其特征在于, DB模块的卷积层处理过程如下： ；

其中， 为卷积层的输出, 为输入特征， 为3×3的卷积核， 为偏置量，为像素横坐标，为像素纵坐标， 表示卷积操作。

7.根据权利要求6所述的一种焊丝伸出长度宽动态视觉检测方法，其特征在于,所述SB模块中，输入特征首先经过下采样操作：；

其中， 为输入特征，表示卷积核，为卷积核滑动间隔， 和 分别为卷积核在当前位置的行索引和列索引；在经过下采样操作后，经过卷积层卷积操作得到压缩特征图后，进行深度可分离卷积，得到恢复特征图，其公式为：；

其中， 为深度可分离卷积输出的恢复特征图， 和 为步幅， 为深度可分离卷积的卷积核；最后，与前向特征进行融合操作后，经过ReLU激活函数输出特征。