1.一种抗原检测试剂视觉智能检测方法，其特征在于，包括：

获取抗原检测试剂盒表面的RGB图像，并从所述RGB图像中定位通孔对应的位置；

根据所述通孔圆形的特征，对所述通孔位置的像素点进行分析，筛选出疑似水口缺陷的区域，对所述区域的水口显著性进行分析；

根据所述水口显著性的分析对所述抗原检测试剂盒是否存在所述水口缺陷进行判断；

将所述RGB图像转换为灰度图像，对所述灰度图像去噪处理后，使用canny边缘检测算子获取所述灰度图像的边缘图像，对所述边缘图像进行霍夫圆检测得到所述通孔边缘，其中，所述通孔边缘的像素点为通孔像素点；

对闭合边缘上包含的每个像素点，分别在其所在位置的边缘两侧找到相邻的 个像素点，将这 个像素点记为该像素点的曲率获取像素点，根据该像素点的各个曲率获取像素点的位置获取该像素点对应的曲率；

获取所述通孔像素点对应的曲度特征值 ，

式中 为坐标为 的所述通孔像素点对应的曲度特征值， 为根据所述通孔像素点对应的曲率获取像素点的位置获取的曲率， 为所述通孔像素点对应的曲率获取像素点包含的所述通孔像素点对应的曲率之间的标准差；

所述通孔像素点通过对应的所述曲率、所述曲度特征值得到散点，多个所述散点通过DBSCAN算法进行聚类，得到多个簇；计算所述簇中对应的多个所述散点之间距离的中值，并算出多个所述中值的距离均值，通过所述距离均值对疑似通孔像素点进行一次筛选；

对所述疑似通孔像素点进行标记，得到疑似通孔散点图，对所述疑似通孔散点图进行连通域分析，获取所述连通域内包含的所述散点数量以及所述散点对应的所述疑似通孔像素点的所述曲度特征值和所述曲率，确定所述疑似通孔像素点对应的预设圆，根据所述预设圆计算出圆心的凸包面积，根据所述凸包面积对所述疑似通孔像素点进行二次筛选；

获得所述连通域对应的水口显著度，

式中 为临近混乱度，为偏离显著度，为水口显著度，式中 为所述连通域内包含的各散点对应的各圆心的凸包的面积，为所述连通域内包含的各散点对应的疑似通孔像素点对应的曲度特征值的四分位差； 为所述连通域内包含的各散点对应的疑似通孔像素点的曲度特征值的极差； 为所述连通域内各散点对应的偏离距离，其中， ， 为所述连通域内散点的个数； 为所述连通域内包含的散点个数的可接受的误差范围；式中（）为归一化函数； 为所述连通域包含的散点个数相对于可接受误差范围的数量级比值。

2.根据权利要求1所述的抗原检测试剂视觉智能检测方法，其特征在于，当所述连通域对应的水口显著度大于或等于 时，则所述连通域包含的各散点对应的疑似通孔像素点位置出现水口缺陷，否则认为没有明显水口缺陷，其中，的值设定为0.4。

3.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1‑2任一项所述的抗原检测试剂视觉智能检测方法。

4.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1‑2任一项所述的抗原检测试剂视觉智能检测方法。