1.一种基于图像处理的齿轮表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取初始齿轮图像；分割所述初始齿轮图像，获得齿轮区域，根据所述齿轮区域获得第一齿轮图像；分割所述第一齿轮图像，获得单齿区域，根据所述单齿区域获得单齿图像；

根据像素值和对应的像素点数量对所述单齿图像中的像素点进行分类，获得边界像素点和表面像素点；将所述边界像素点进行拟合，获得拟合曲线；当所述拟合曲线与所述边界像素点的离散度小于预设离散度阈值时，将所述拟合曲线作为边界线曲线；反之，则保留所述拟合曲线像素点数量多的一侧的像素点并重新拟合生成所述拟合曲线，直至所述离散度小于所述离散度阈值；

将所述边界线曲线上的所述边界像素点拟合，获得边界线参考直线；根据所述边界线曲线和所述边界线参考直线的相似性判断齿轮是否存在缺陷；

若存在缺陷，以所述边界线曲线为中心向上下两侧搜索像素点，当搜索到所述表面像素点时停止搜索，以搜索到的所述表面像素点之前的所述边界像素点作为边界线区域边缘点；所述边界线区域边缘点包括向上搜索的内边缘点和向下搜索的外边缘点；将所述内边缘点以所述边界线参考直线为对称轴进行映射获得上表面边界线；所述外边缘点构成前表面边界线；以所述上表面边界线和所述前表面边界线构成的区域作为缺陷评价区域；

根据所述缺陷评价区域获取齿轮磨损程度，获取齿轮磨损程度的方法包括：

根据所述边界线参考直线和所述单齿图像获得单齿上表面和单齿正面；根据所述单齿上表面的对角线、所述单齿正表面的对角线和所述单齿区域的边缘围成的区域面积作为最大参考磨损面积；

以所述缺陷评价区域的面积、所述边界线参考直线和所述边界线曲线的欧氏距离和所述最大参考磨损面积通过齿轮磨损程度公式获得所述齿轮磨损程度；所述齿轮磨损程度公式为：其中，β为所述齿轮磨损程度，S为所述缺陷评价区域的面积，max()为所述最大参考磨损面积，d为所述欧氏距离。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的齿轮表面缺陷检测方法，其特征在于，所述分割所述初始齿轮图像，获得齿轮区域包括：通过多个不同尺寸的边缘检测算子处理所述初始齿轮图像，获得多个齿轮边缘像素点集合；根据所有所述齿轮边缘像素点集合交集内的像素点获得所述齿轮区域。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的齿轮表面缺陷检测方法，其特征在于，所述分割所述第一齿轮图像，获得单齿区域包括：以所述交集的元素数量与所述齿轮边缘像素点集合的元素数量的比值作为标准程度；

以最大的所述标准程度对应的所述齿轮边缘像素点集合作为标准齿轮边缘像素点集合；提取所述标准齿轮边缘像素点集合的直线；选择距离图像坐标系x轴最近的两条直线作为区域边界；根据所述区域边界获得所述单齿区域。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的齿轮表面缺陷检测方法，其特征在于，所述根据像素值和对应的像素点数量对所述单齿图像中的像素点进行分类，获得边界像素点和表面像素点包括：获取所述单齿图像的灰度直方图；根据所述灰度直方图内各个灰度的像素点数量划分灰度等级；所述像素点数量越大所述灰度等级越大；以在预设等级范围内的所述灰度等级对应的灰度值作为参考灰度值；以所述参考灰度值和所述参考灰度值预设灰度邻域范围内的灰度值作为所述表面像素点，所述单齿图像内其他像素点为所述边界像素点。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的齿轮表面缺陷检测方法，其特征在于，所述将所述边界像素点进行拟合，获得拟合曲线包括：所述拟合曲线为三次曲线。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的齿轮表面缺陷检测方法，其特征在于，所述当所述拟合曲线与所述边界像素点的离散度小于预设离散度阈值时，将所述拟合曲线作为边界线曲线包括：以所述边界像素点到所述拟合曲线的距离和作为所述离散度。

7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的齿轮表面缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述边界线曲线和所述边界线参考直线的相似性判断齿轮是否存在缺陷包括：获得所述边界线曲线和所述边界线参考直线的所述欧氏距离；当所述欧氏距离小于预设距离阈值时，判断齿轮不存在缺陷；反之判断齿轮存在缺陷。

8.一种基于图像处理的齿轮表面缺陷检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～7任意一项所述方法的步骤。