1.一种基于防松线识别的列车螺栓松动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集列车螺栓部件的图像；

S2、对采集的图像进行色域空间变换；

S3、对图像中红色像素区域进行提取；

S4、对提取后的图像进行图像闭运算处理；

S5、对每一块红色区域求取其最小外接矩形，绘制矩形用来代表防松线的形状、位置和大小；

S6、对得到的防松线矩形进行分组归类确定属于同一螺栓的防松线，对同一螺栓有两条防松线矩形的，则通过判断两个矩形的角度差值与阈值，来判断螺栓是否松动；

S7、根据判断结果在原图中标识出结果；

所述步骤S5中的对每一块红色区域求取其最小外接矩形，绘制矩形用来代表防松线的形状、位置和大小具体包括：S51、首先求每个完整红色区域的外轮廓线；

S52、根据轮廓所包含的面积，对图像进行滤波，对轮廓过小的红色区域进行剔除，视为噪点；

S53、对保留的红色区域进行最小外接矩形的求取，用4个顶点坐标表示；

S54、对每一个矩形进行绘制，用以表示防松线的形状、位置、大小。

2.根据权利要求1所述的基于防松线识别的列车螺栓松动检测方法，其特征在于：所述步骤S2中的对采集的图像进行色域空间变换具体是变换为HSV色域；所述HSV色域包括色调H、饱和度S、明度V，HSV色域下能准确的提取图像中红色像素部分。

3.根据权利要求1所述的基于防松线识别的列车螺栓松动检测方法，其特征在于：所述步骤S3中对图像中红色像素区域进行提取包括：通过设置红色像素在HSV色域下的高低阈值，从而提取图像的红色部分。

4.根据权利要求1所述的基于防松线识别的列车螺栓松动检测方法，其特征在于：通过步骤S3颜色提取后的图像只有红、黑两种颜色；黑色部分为背景，红色部分为防松线。

5.根据权利要求1所述的基于防松线识别的列车螺栓松动检测方法，其特征在于：所述步骤S4中的闭运算处理包括图像膨胀和图像腐蚀；所述的图像膨胀能对红色区域的小黑洞进行填补，保证红色区域的完整性；所述图像腐蚀可以对红色区域的边缘进行修整，修整还原到原来的大小，不改变防松线的大小和粗细。

6.根据权利要求1所述的基于防松线识别的列车螺栓松动检测方法，其特征在于：所述步骤S54中对每一个矩形进行绘制还包括将矩形的旋转角度也标示在矩形的边上。

7.根据权利要求1所述的基于防松线识别的列车螺栓松动检测方法，其特征在于：在步骤S6中，对得到的防松线矩形进行分组归类确定属于同一螺栓的防松线，所述的分组归类具体是采用矩形中心点的距离判断，距离相近的分为一组，确定属于同一螺栓的防松线。

8.根据权利要求1所述的基于防松线识别的列车螺栓松动检测方法，其特征在于：所述步骤S6的判断螺栓是否松动的判断标准是：如果两个矩形的角度差值大于阈值，则判断为松动螺栓，反之为正常螺栓。

9.根据权利要求1所述的基于防松线识别的列车螺栓松动检测方法，其特征在于：所述步骤S6还包括，对得到的防松线矩形进行分组归类确定属于同一螺栓的防松线，对同一螺栓只有一条防松线矩形的，判断为正常螺栓。