1.一种视频图像缺陷检测识别处理方法，其特征在于，包括如下操作步骤：获取工业视频网络数据的待检测工件图像，对所述待检测工件图像进行灰度化，得到待检测工件灰度图像；计算所述待检测工件灰度图像中的像素点的灰度值；

根据像素点的灰度值进行区分疑似像素点，对所述疑似像素点进行聚类，得到疑似区域；根据所述疑似区域进行计算缺陷概率；

根据所述缺陷概率判断所述待检测工件图像是否存在缺陷。

2.根据权利要求1所述的一种视频图像缺陷检测识别处理方法，其特征在于，根据像素点的灰度值进行区分疑似像素点，对所述疑似像素点进行聚类，得到疑似区域；根据所述疑似区域进行计算缺陷概率，具体操作步骤如下：根据所述待检测工件灰度图像的像素点的灰度值，按照灰度值从低到高的顺序进行排序；预设像素点区分阈值q，根据预设像素点区分阈值q判断像素点的灰度值界线，得到第一像素点集合与第二像素点集合；

判断所述第一像素点集合内的像素点数量与第二像素点集合内的像素点数量的大小；

若所述第一像素点集合内的像素点数量大于第二像素点集合内的像素点数量，则判定所述第一像素点集合为疑似像素点，判定所述第二像素点集合为正常像素点；

若所述第二像素点集合内的像素点数量大于第一像素点集合内的像素点数量，则判定所述第二像素点集合为疑似像素点，判定第一像素点集合为正常像素点；

利用均值偏移算法对所述正常像素点进行聚类，得到多个正常像素点区域；利用均值偏移算法对所述疑似像素点进行聚类，得到多个疑似区域；

对所述疑似区域进行删除边缘孤立的疑似像素点优化处理；计算优化后的疑似区域的局部灰度标准差；根据所述疑似区域的疑似像素点进行计算疑似区域面积，并根据不同形状的疑似区域进行计算不同疑似区域面积；

结合局部灰度标准差和疑似区域面积，采用加权方式计算得到缺陷概率；

通过计算得到的工业视频网络数据当前帧的待检测工件图像的缺陷概率进行采集当前帧的待检测工件图像前后帧的待检测工件图像，通过前后帧的待检测工件图像进行进一步的验证缺陷概率是否达到最终的输出缺陷概率。

3.根据权利要求2所述的一种视频图像缺陷检测识别处理方法，其特征在于，所述缺陷概率的公式为：sk为第k个疑似区域的缺陷概率；

Hk为第k个疑似区域的加权的局部灰度标准差；

Ak'为第k个疑似区域的疑似区域面积；

e为自然常数。

4.根据权利要求3所述的一种视频图像缺陷检测识别处理方法，其特征在于，所述计算优化的后疑似区域的局部灰度标准差，具体操作步骤如下：在优化后的疑似区域内，预设一个局部窗口，所述局部窗口大小为w*w；遍历疑似区域内的每个疑似像素点，以所述每个疑似像素点为中心，计算所述局部窗口内所有疑似像素点灰度值的标准差；将所有局部窗口的标准差进行加权，得到该疑似区域的局部灰度标准差；

所述局部灰度标准差加权公式：

式中，Hk为第k个疑似区域的加权局部灰度标准差；

mk为第k个疑似区域内的疑似像素点数量；

为第k个疑似区域内第i个疑似像素点的局部灰度标准差；

w为加权系数；e为自然常数。

5.根据权利要求4所述的一种视频图像缺陷检测识别处理方法，其特征在于，根据所述疑似区域的疑似像素点进行计算疑似区域面积，并根据不同形状的疑似区域进行计算不同疑似区域面积，具体操作步骤如下：将所述疑似区域的边缘疑似像素点进行连接，得到疑似区域的轮廓；利用闭运算平滑处理所述疑似区域的轮廓，对所述疑似区域的轮廓进行填充小孔，得到疑似区域的新轮廓；

利用Green定理对所述疑似区域的新轮廓转换成平面的闭合曲线，通过疑似区域的闭合曲线对所述疑似区域形成包围，得到疑似区域的基础面积；

将计算的疑似区域的基础面积作为待确定第一目标面积；

对上述Green定理计算的待确定第一目标面积进行二次验证处理，如果验证处理结果为正确，则判定当前待确定第一目标面积为第二目标面积。

6.根据权利要求5所述的一种视频图像缺陷检测识别处理方法，其特征在于，所述疑似区域的基础面积表达式为：式中，C是疑似区域的平面上的闭合曲线；∮_C表示沿着闭合曲线C进行的线积分，∮表示为线积分符号；

D是由闭合曲线C包围的疑似区域；

Pdx与Qdy表示为线积分的被积函数；P和Q是在D的疑似区域上的二元函数，P和Q的值通过x和y两个变量进行变化；

x和y表示闭合曲线C上点的坐标；

∫∫_D表示在疑似区域D上的二重积分；表示为二重积分的被积函数；dxdy表示在x和y方向上的面积元素；

当P＝-y和Q＝x时，

利用线积分进行对面积分进行包围，计算公式为：

基础面积＝∮_C(xdy-ydx)；

式中，∮_C表示沿着闭合曲线C进行的线积分；

x和y表示闭合曲线C上点的坐标；

dx和dy分别表示x和y的微小变化；

(xdy-ydx)表示为选择随机一个疑似像素点沿着闭合曲线C扫过的面积。

7.根据权利要求6所述的一种视频图像缺陷检测识别处理方法，其特征在于，对上述Green定理计算的待确定第一目标面积进行二次验证处理，如果验证处理结果为正确，则判定当前待确定第一目标面积为第二目标面积，具体包括：对所述疑似区域利用三角剖分算法对不规则形状的当前疑似区域的分解为多个三角形；

然后计算每个三角形的面积，最后将所有三角形的面积相加输出疑似区域的面积计算结果数值；

将疑似区域的面积计算结果数值与Green定理计算的待确定第一目标面积进行比较，如果两者之差的差值与第一目标面积的数值之比小于标准误差比例阈值G％，则判定验证处理结果为正确，则判定当前待确定第一目标面积为第二目标面积。

8.一种视频图像缺陷检测识别处理系统，包括：待检测模块；计算模块；确认模块；

待检测模块用于获取工业视频网络数据的待检测工件图像，对所述待检测工件图像进行灰度化，得到待检测工件灰度图像；计算所述待检测工件灰度图像中的像素点的灰度值；

计算模块用于根据像素点的灰度值进行区分疑似像素点，对所述疑似像素点进行聚类，得到疑似区域；根据所述疑似区域进行计算缺陷概率；

确认模块用于根据所述缺陷概率判断所述待检测工件图像是否存在缺陷。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7任一项所述的一种视频图像缺陷检测识别处理方法的步骤。