1.一种应用置信度比较的钢材智能分类系统，其特征在于，所述系统包括：

分类传输设备，用于将待分类的目标钢材传输到视觉采集工位的正上方，所述待分类的目标钢材为圆形钢材、方形钢材、工字钢材、不等边角钢和六角钢中的一种；

网络感应设备，与所述分类传输设备连接，用于在检测到所述分类传输设备完成传输后，基于网络控制指令对所述待分类的目标钢材的截面执行光电感应动作，以获得并输出相应的实时感应图像；

逐层转化设备，与所述网络感应设备连接且包括仿射变换组件、滤波执行组件以及数据锐化组件，用于对接收到的实时感应图像连续执行仿射变换处理、椒盐噪声去除处理以及空域微分法锐化处理，以获得并输出相应的逐层转化图像；

定向解析机构，与所述逐层转化设备，用于接收所述逐层转化图像，解析所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个灰度数值以及所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个坐标数据，获取待比对图案的各个像素点分别对应的各个灰度数值以及所述待比对图案的各个像素点分别对应的各个坐标数据，采用训练后的前馈神经网络基于所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个灰度数值、所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个坐标数据、所述待比对图案的各个像素点分别对应的各个灰度数值以及所述待比对图案的各个像素点分别对应的各个坐标数据智能鉴定所述逐层转化图像中存在待比对图案的置信度；

其中，采用训练后的前馈神经网络基于所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个灰度数值、所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个坐标数据、所述待比对图案的各个像素点分别对应的各个灰度数值以及所述待比对图案的各个像素点分别对应的各个坐标数据智能鉴定所述逐层转化图像中存在待比对图案的置信度包括：所述待比对图案为圆形、方形、工字形、不等边三角形和六角形中的一种，并将所述待比对图案分别应用训练后的前馈神经网络进行相应的智能鉴定处理以获得各份置信度，将置信度最高的待比对图案对应的钢材类型作为待分类的目标钢材的当前分类类型；

其中，采用训练后的前馈神经网络基于所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个灰度数值、所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个坐标数据、所述待比对图案的各个像素点分别对应的各个灰度数值以及所述待比对图案的各个像素点分别对应的各个坐标数据智能鉴定所述逐层转化图像中存在待比对图案的置信度还包括：前馈神经网络的训练的次数与逐层转化图像的分辨率正向关联。

2.如权利要求1所述的应用置信度比较的钢材智能分类系统，其特征在于：

采用训练后的前馈神经网络基于所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个灰度数值、所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个坐标数据、所述待比对图案的各个像素点分别对应的各个灰度数值以及所述待比对图案的各个像素点分别对应的各个坐标数据智能鉴定所述逐层转化图像中存在待比对图案的置信度还包括：将所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个灰度数值、所述逐层转化图像的各个像素点分别对应的各个坐标数据、所述待比对图案的各个像素点分别对应的各个灰度数值以及所述待比对图案的各个像素点分别对应的各个坐标数据同时输入到训练后的前馈神经网络。

3.如权利要求2所述的应用置信度比较的钢材智能分类系统，其特征在于，所述系统还包括：

内容增强机构，分别与所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件连接，用于分别对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号进行内容增强，以获得所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号分别对应的各个内容增强图像；

其中，分别对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号进行内容增强，以获得所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号分别对应的各个内容增强图像包括：第一级别内容增强分别对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号进行几何校正动作。

4.如权利要求3所述的应用置信度比较的钢材智能分类系统，其特征在于：

分别对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号进行内容增强，以获得所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号分别对应的各个内容增强图像还包括：第二级别内容增强分别对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号进行形态学处理动作。

5.如权利要求4所述的应用置信度比较的钢材智能分类系统，其特征在于：

分别对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号进行内容增强，以获得所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号分别对应的各个内容增强图像还包括：第三级别内容增强分别对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号进行自适应递归滤波动作。

6.如权利要求5所述的应用置信度比较的钢材智能分类系统，其特征在于：

分别对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号进行内容增强，以获得所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号分别对应的各个内容增强图像还包括：第四级别内容增强分别对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的输出图像信号进行基于指数变换的图像增强动作。

7.如权利要求3-6任一所述的应用置信度比较的钢材智能分类系统，其特征在于，所述系统还包括：

电源供应设备，分别与所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件连接，用于分别执行对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的工作电压的实时电力供应。

8.如权利要求7所述的应用置信度比较的钢材智能分类系统，其特征在于：

电源供应设备，分别与所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件连接，用于分别执行对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的工作电压的实时电力供应包括：所述电源供应设备为不间断电源设备。

9.如权利要求7所述的应用置信度比较的钢材智能分类系统，其特征在于：

电源供应设备，分别与所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件连接，用于分别执行对所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的各自的工作电压的实时电力供应包括：所述定向解析机构、所述仿射变换组件、所述滤波执行组件以及所述数据锐化组件的任一的工作电压为3.3V或者5V。