1.一种基于增强图像识别技术的产品质量在线检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、图像在线采集，从视频帧中获取待检测产品表面图像；
步骤2、采用基于光照亮度自适应的多尺度retinex图像增强方法对产品表面图像进行处理，获得增强后的产品表面图像；
步骤3、对增强后的产品表面图像根据照度进行区域分割，将其分割为高、中、低三个照度区域；
步骤4、针对每个照度的区域图像进行图像特征参数提取，上述图像特征至少包括，颜色特征、形态特征、几何特征；
步骤5、分析处理从区域图像中提取的各类特征参数，判断产品表面是否存在缺陷；
步骤6、统计缺陷信息：记录检测产品合格和不合格的数量。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2中采用基于光照亮度自适应的多尺度retinex图像增强方法对产品表面图像进行处理，获得增强后的产品表面图像，具体可以采用如下方式：
步骤2.1)、对所述图像进行双边滤波，滤除图像中的噪声成分，得到去噪后的平滑图像，双边滤波定义具体如下：
其中，s是经过双边滤波后的图像，kp为归一化系数；i为高分辨率颜色图像；ω为插值窗口大小；p'与q'是低分辨图像像素；p和q为与p'和q'对应的高分辨率图像像素；wσs、wσr分别为距离项与颜色相似项；
步骤2.2)、将原始图像和双边滤波后的平滑图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间，并提取上述图像中的亮度分量值；
步骤2.3)、分别对所述原始图像和平滑图像中的亮度分量值进行增强处理，具体为：
2.3.1)对所述亮度值分量进行对数变换；
2.3.2)将对数变化后的两值相减得到一差值；
2.3.3)对所述差值再进行对数反变换，得到的值为增强后的图像亮度；
步骤2.4)、将图像从hsv颜色空间转换至rgb颜色空间进行显示，得到增强后的产品表面图像。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤5具体包括以下步骤：
步骤5.1)将从区域图像中提取的各类特征参数与预先设置的各类缺陷参数进行对比；
步骤5.2)，计算同类型参数之间的差值，将其与预设的阈值作比较，如果小于预设的阈值则判定为缺陷点。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤6具体包括：对缺陷点的个数进行统计，当缺陷点个数大于预设数量时，判定产品为不合格，分别统计产品合格和不合格的数量。