1.基于MATLAB的焊接电弧特征谱线图像光谱数据自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取电弧特征谱线图像并对所述电弧特征谱线图进行预处理，得到第一目标图像； S2：剔除所述第一目标图像中的噪声数据，得到第二目标图像；其中，所述噪声数据包括第一噪声数据、第二噪声数据和第三噪声数据，所述第一噪声数据为焊枪喷嘴和焊接工件表面弧光反射产生的噪声数据，所述第二噪声数据为电弧外围由于焊接飞溅以及高速摄像机CMOS感光元件暗电流产生的噪声数据，所述第三噪声数据为电弧内椒盐噪声数据； S3：剔除所述第二目标图像中的无效数据，得到第三目标图像； S4：对所述第三目标图像进行对称化处理以及小波降噪处理，得到目标光谱数据。

2.根据权利要求1所述的基于MATLAB的焊接电弧特征谱线图像光谱数据自动提取方法，其特征在于，步骤S1中，获取电弧特征谱线图像并对所述电弧特征谱线图进行预处理，得到第一目标图像的方法包括以下步骤： S21:调用imread函数按照指定路径获取电弧特征谱线图像； S22:根据电弧特征谱线图像的实际对称轴位置与喷嘴第一行有效数据垂线的夹角确定旋转角度； S23:基于所述旋转角度对电弧特征谱线图像进行旋转处理,得到预处理图像； S24:调用ind2gray函数对所述预处理图像进行格式化处理，得到第一目标图像。

3.根据权利要求2所述的基于MATLAB的焊接电弧特征谱线图像光谱数据自动提取方法，其特征在于，步骤S24中，调用ind2gray函数对所述预处理图像进行格式化处理的方法包括： 将预处理图像转换为灰度模式的图像，将转换后图像中的数据强制转变为double类型。

4.根据权利要求1所述的基于MATLAB的焊接电弧特征谱线图像光谱数据自动提取方法，其特征在于，步骤S2中，剔除所述第一目标图像中的噪声数据，得到第二目标图像的方法包括以下步骤： S41:调用ginput函数获取第一目标图像的上下边界像素点坐标，基于所述上下边界像素点坐标剔除第一噪声数据，得到第一去噪图像； S42:获取图像边缘检测结果，基于所述边缘检测结果和所述第一去噪图像剔除第二噪声数据，得到第二去噪图像； S43:调用medfilt2函数剔除第三噪声数据，得到第二目标图像。

5.根据权利要求4所述的基于MATLAB的焊接电弧特征谱线图像光谱数据自动提取方法，其特征在于，步骤S42中，获取所述边缘检测结果的方法为： S51：调用graythresh函数获取第二目标图像的边缘阈值； S52：调用im2bw函数对第二目标图像进行二值化处理，得到二值化图像； S53：调用edge函数canny算子，基于所述边缘阈值对所述二值化图像进行边缘检测，得到边缘检测结果。

6.根据权利要求1所述的基于MATLAB的焊接电弧特征谱线图像光谱数据自动提取方法，其特征在于，步骤S3中，剔除所述第二目标图像中的无效数据，得到第三目标图像的方法为：调用interp1函数采用spline三次样条插值方法提高光谱数据处理分辨率，采用元胞数组的形式储存剔除无效数据后的第三目标图像中的数据。

7.根据权利要求1所述的基于MATLAB的焊接电弧特征谱线图像光谱数据自动提取方法，其特征在于，步骤S4中，对称化处理的方法为：根据第三目标图像中径向数据的奇偶个数，确定第三目标图像的对称位置，并对所述对称位置两侧距离相等的数据取均值。

8.根据权利要求1所述的基于MATLAB的焊接电弧特征谱线图像光谱数据自动提取方法，其特征在于，步骤S4中，小波降噪处理的方法为：调用wden函数进行小波分解，根据噪声情况进行极大极小值阈值选择，对分解后的高频系数进行软阈值量化处理，所述软阈值根据第一层小波分解的结果确认。

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