1.基于图像处理的电子烟烟弹质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取烟弹灰度图；
根据烟弹灰度图获取感兴趣区域；根据感兴趣区域中每个像素点的梯度幅值获取初始锐化系数，根据初始锐化系数获取初次锐化图像；
根据初次锐化图像获取烟道内腔连通域，并获取烟道内腔连通域的平均边缘梯度；根据烟道内腔连通域获取烟道外壁连通域；根据烟道内腔连通域和烟道外壁连通域的边缘像素点获取距离序列；根据距离序列获取拉东左序列和拉东右序列；根据烟道内腔连通域的平均边缘梯度、拉东左序列和拉东右序列的拉东值的方差以及距离序列的DTW距离获取锐化质量评分；
根据初次锐化图像中每个像素点周围像素点的灰度值获取过锐化惩罚项；根据锐化质量评分和过锐化惩罚项构建价值函数，根据价值函数获取最优锐化系数以及最终锐化图像；
在最终锐化图像中，根据烟道内腔区域和最终锐化图像的面积比值对电子烟烟弹的质量进行检测。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的电子烟烟弹质量检测方法，其特征在于，所述根据烟弹灰度图获取感兴趣区域的方法为：
对烟弹灰度图使用Canny边缘检测算子获取边缘图像，对边缘图像使用FAST角点检测获取角点，在所有角点中获取边缘图像最左侧和最右侧的角点，将最左侧和最后侧角点连线的上方区域作为感兴趣区域。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的电子烟烟弹质量检测方法，其特征在于，所述根据感兴趣区域中每个像素点的梯度幅值获取初始锐化系数，根据初始锐化系数获取初次锐化图像的方法为：
将感兴趣区域中所有像素点的梯度幅值累加获取感兴趣区域的高频信息量，将感兴趣区域的高频信息量与预设最大高频信息量的比值作为初始锐化系数；
根据感兴趣区域获取拉普拉斯图像，根据初始锐化系数与拉普拉斯图像每个像素点的灰度值的乘积获取第一乘积图，所述第一乘积图与感兴趣区域的和记为初次锐化图像。
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的电子烟烟弹质量检测方法，其特征在于，所述根据初次锐化图像获取烟道内腔连通域，并获取烟道内腔连通域的平均边缘梯度的方法为：
将初次锐化图像进行Canny边缘检测后使用连通域分析获取多个连通域，在初次锐化图像上找到平均灰度值最大的连通域作为烟道内腔连通域；
获取烟道内腔连通域内每个边缘像素点的梯度幅值，获取所有边缘像素点的梯度幅值的均值作为烟道内腔连通域的平均边缘梯度。
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的电子烟烟弹质量检测方法，其特征在于，所述根据烟道内腔连通域获取烟道外壁连通域的方法为：
在初次锐化图像中，与烟道内腔连通域存在一个相邻的连通域，将所述相邻的连通域与烟道内腔连通域相邻的像素点记为间隔像素点，在所有间隔像素点相似点中，过最上方的两个间隔像素点做水平方向的垂线，保留相邻连通域中两条垂线之间的部分记为烟道外壁连通域。
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的电子烟烟弹质量检测方法，其特征在于，所述根据烟道内腔连通域和烟道外壁连通域的边缘像素点获取距离序列的方法为：
将烟道内腔连通域两侧的边缘点记为内腔边缘点，将烟道外壁连通域所有边缘点中与内腔连通域不相邻的边缘点记为外壁边缘点；
将所有内腔边缘点构成两条序列，其中每条序列由相邻的内腔边缘点构成，将内腔边缘点构成的两条序列中靠左的序列记为内腔左序列，靠右的序列记为内腔右序列；
将所有外壁边缘点构成两条序列，其中每条序列由相邻的外壁边缘点构成，将外壁边缘点构成的两条序列中靠左的序列记为外壁左序列，靠右的序列记为外壁右序列；
所述内腔左序列、内腔右序列、外壁左序列、外壁右序列记为距离序列。
7.根据权利要求6所述的基于图像处理的电子烟烟弹质量检测方法，其特征在于，所述根据距离序列获取拉东左序列和拉东右序列的方法为：
过外壁左序列和外壁右序列中的每个像素点分别作垂直于外壁左序列和外壁右序列一条垂线，对于每条垂线使用拉东变换得到拉东值，将外壁左序列和外壁右序列每个像素点的距离值替换为拉东值获取拉东左序列和拉东右序列。
8.根据权利要求6所述的基于图像处理的电子烟烟弹质量检测方法，其特征在于，所述根据烟道内腔连通域的平均边缘梯度、拉东左序列和拉东右序列的拉东值的方差以及距离序列的DTW距离获取锐化质量评分的方法为：
式中， 表示内腔左序列和外壁左序列的DTW距离， 表示内腔右序
列和外壁右序列的DTW距离，表示内腔左序列， 表示外壁左序列， 表示内腔右序列，表示外壁右序列， 和 分别表示拉东左序列和拉东右序列， 表示拉东左序列的拉东值的方差， 表示拉东右序列的拉东值的方差， 表示烟道内腔连通域的平均边缘梯度， 表示感兴趣区域的锐化质量评分。
9.根据权利要求1所述的基于图像处理的电子烟烟弹质量检测方法，其特征在于，所述根据初次锐化图像中每个像素点周围像素点的灰度值获取过锐化惩罚项的方法为：
在初始锐化图像中，每个边缘像素点获取一个预设大小的邻域窗口，计算领域窗口内的灰度标准差，获取所有领域窗口的灰度标准差的均值，将所述均值与预设调整值作差后的差值与0进行比较，选取较大的值作为过锐化惩罚项。
10.根据权利要求1所述的基于图像处理的电子烟烟弹质量检测方法，其特征在于，所述根据锐化质量评分和过锐化惩罚项构建价值函数，根据价值函数获取最优锐化系数以及最终锐化图像的方法为：
令价值函数为锐化质量评分与过锐化惩罚项和预设系数的差值，若初次锐化图像对应的过锐化惩罚项小于0时，初始锐化系数增加预设值获取第二次锐化图像，若锐化惩罚项依然小于0，则再次增加初始锐化系数获取第三次锐化图像，依此类推，直到过锐化惩罚项大于等于0为止，将获取的所有锐化系数对应的价值函数中选择最大的价值函数对应的锐化系数为最优锐化系数；
若初次锐化图像对应的过锐化惩罚项大于0时，初始锐化系数减小预设值获取第二次锐化图像，若锐化惩罚项依然大于0，则再次减小初始锐化系数获取第三次锐化图像，依此类推，直到过锐化惩罚项小于等于0为止，将获取的所有锐化系数对应的价值函数中选择最大的价值函数对应的锐化系数为最优锐化系数。