1.一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，使用工业相机和镜头来获取棋盘格标定板的图像以及与所述棋盘格标定板在同一平面上的工件的激光加工图像，所述工业相机直接获得的图像为位于畸变坐标系的畸变图像，对所述畸变图像进行校正后得到位于标准坐标系的标准图像；

步骤2，调整相对于所述工件的表面倾斜固定的所述工业相机的视场，使得所述激光加工图像和所述棋盘格标定板全部在视场内；

步骤3，取所述畸变图像中所述棋盘格标定板最外侧边缘的4个角点为A点、B点、C点和D点，取所述棋盘格标定板的中心角点为O点，并通过像素差分的方法得到A点、B点、C点、D点以及O点的浮点型坐标，记为A(uA，VA)、B(uB，VB)、C(uC，VC)、D(uD，VD)和O(uO，VO)，直线连接OA、OB、OC和OD并延长至视场内E点、F点、G点和H点，E点、F点、G点和H点为所述畸变图像的特征点，使OE＝k×OA、OF＝k×OB、OG＝k×OC、OH＝k×OD，各点坐标记为E(uE，vE)，F(uF，vF)，G(uG，vG)，H(uH，vH)；

步骤4，设AB实际距离为m，AC的实际距离为n，像元尺寸为l，基于实际距离和坐标间距离的比例关系以及放大的比例系数k来确定E点、F点、G点和H点在所述标准图像中对应点分别为E′(xE，yE)、F′(xF，yF)、G′(xG，yG)、H′(xH，yH)；

步骤5，令R＝[xE yE xF yF xG yG xH yH]T，F＝[a，d，g，b，e，h，c，f]T，得到线性方程组：R＝SF

解线性方程组得到F；

步骤6，取所述畸变坐标系一点P(u，v)，并将点P的齐次坐标设为[u v 1]，设M＝[u v 

1]T，点P对应在所述标准坐标系中为点P′(x，y)，其齐次坐标设为[x y k1]，设N＝[x y k1]T，令 N由以下公式得到：

N＝TM，

通过计算将位于所述畸变坐标系中的点转变为所述标准坐标系中的点后，得到所述标准图像；

步骤7，对所述标准图像进行裁剪，去除边缘不需要的部分，即完成图像校正，其中，步骤5中，xE＝0， yG＝0，xH＝0，yH＝

0，uE＝uA-(uO-uA)·k，vE＝vA+(vA-vo)·k，uF＝uB+(uB-uO)·k，vF＝vB+(vB-vO)·k，uG＝uC+(uC-u0)·k，vG＝vC-(vO-vC)·k，uH＝uD-(uO-uD)·k，vH＝vD-(vO-vD)·k，步骤6中，k1为比例因子，T为变换矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法，其特征在于：其中，在保证所述工业相机位置不变，并且所述激光加工图像与所述棋盘格标定板图像位于同一平面时，利用相同的所述变换矩阵T来完成对不同的激光加工图像的校正。

3.根据权利要求1所述的一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法，其特征在于：其中，所述步骤1中的所述棋盘格标定板的精度为1um。

4.根据权利要求1所述的一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法，其特征在于：其中，所述步骤1中的所述工业相机采用1600万以上像素的工业相机。

5.根据权利要求1所述的一种用于在线检测的机器视觉图像校正方法，其特征在于：其中，所述步骤1中的所述镜头采用2000万以上像素的镜头。