1.一种安全可靠的铁水预处理自动扒渣方法，其特征在于，包括步骤：
采集铁水包口区域的图像，并对图像进行预处理；
对图像内的包壁、铁水和铁水渣进行识别，以基于识别结果在图像上划分出：近包壁区、扒渣减速区、流渣口区和快速扒渣区，其中扒渣减速区为毗邻近包壁区且位于近包壁区内侧的区域，快速扒渣区与扒渣减速区毗邻并位于其内侧；并且基于识别结果，确定铁水渣在图像中的位置；在对图像进行分区的基础上，制定扒渣策略：扒渣头在扒渣过程中不进入包壁区，在快速扒渣区快速扒渣，在扒渣减速区减速，在流渣口区抬高以防止碰撞到扒渣口；并且在所述扒渣策略下，基于铁水渣在图像中的位置，寻找出最优扒渣路径，所述最优扒渣路径为扒渣时间与扒渣量的比值最小的路径；
在自动扒渣过程中，控制扒渣头执行扒渣策略并按照所述最优扒渣路径进行扒渣。
2.如权利要求1所述的安全可靠的铁水预处理自动扒渣方法，其特征在于，所述图像包括：可见光图像、红外图像和远红外图像的其中之一。
3.如权利要求1所述的安全可靠的铁水预处理自动扒渣方法，其特征在于，在对图像进行预处理时，将图像转换为灰度图；然后对灰度图进行图像增强、二值化和去噪声处理。
4.如权利要求1所述的安全可靠的铁水预处理自动扒渣方法，其特征在于，在对图像进行识别时，采用改进的动态阈值法识别铁水渣，其中：当某一像素点的灰度值小于max(g)时，则将该像素点记为0并判断为铁水渣，其中max(g)＝α×(max(w1×w2×(u1-u2)×(u1-u2)))；式中α表示调节系数，其表示噪音和干扰对图像的影响，其取值范围为0＜α≤1，当没有干扰和噪音时，α的值取1；当有噪音和干扰时，噪音和干扰越大，α的取值越小；w1表示图像中的前景点数占图像的比例；w2表示背景点数占图像的比例；u1表示前景平均灰度；u2表示背景平均灰度；g表示前景和背景间的方差。
5.如权利要求1所述的安全可靠的铁水预处理自动扒渣方法，其特征在于，所述最优扒渣路径的模型为：
其中，opm(slag,t)表示最优扒渣路径，si表示有渣区域单个像素的面积，n表示扒渣头走过的区域内作为铁水渣的像素点的个数总和；t表示单次扒渣时间。
6.如权利要求1-5中任意一项所述的安全可靠的铁水预处理自动扒渣方法，其特征在于，还包括：基于启动条件启动吹气赶渣装置，以将分散的铁水渣聚集在一起；所述启动条件为：识别出的铁水渣量slag％小于设定的吹气赶渣启动阈值slaga％，其中铁水渣量采用图像内铁水渣所占的面积比例来表征。
7.一种安全可靠的铁水预处理自动扒渣系统，其特征在于，包括：
扒渣装置，其用于执行扒渣动作；
图像采集装置，其采集铁水包口区域的图像；
存储模块，其存储图像采集装置传输的图像；
图像识别模块，其对存储模块中存储的图像进行预处理后，对图像内的包壁、铁水和铁水渣进行识别；
扒渣策略模块，其基于图像识别模块的识别结果在图像上划分出：近包壁区、扒渣减速区、流渣口区和快速扒渣区，其中扒渣减速区为毗邻近包壁区且位于近包壁区内侧的区域，快速扒渣区与扒渣减速区毗邻并位于其内侧；并且在对图像进行分区的基础上，制定扒渣策略；
路径优化模块，其基于图像识别模块的识别结果，确定铁水渣在图像中的位置，并寻找出最优扒渣路径，所述最优扒渣路径为扒渣时间与扒渣量的比值最小的路径；
控制模块，其控制扒渣装置执行扒渣策略并按照所述最优扒渣路径进行扒渣。
8.如权利要求7所述的安全可靠的铁水预处理自动扒渣系统，其特征在于，所述图像采集装置包括可见光摄像机、红外摄像机以及远红外摄像机的其中之一。
9.如权利要求7所述的安全可靠的铁水预处理自动扒渣系统，其特征在于，所述扒渣装置上还设有传感器或编码器，所述传感器或编码器与控制模块连接，以将检测到的扒渣装置的位移量传输给控制模块。
10.如权利要求7-9中任意一项所述的安全可靠的铁水预处理自动扒渣系统，其特征在于，还包括吹气赶渣装置，其与控制模块连接，所述控制模块基于启动条件启动吹气赶渣装置，以将分散的铁水渣聚集在一起；所述启动条件为：识别出的铁水渣量slag％小于设定的吹气赶渣启动阈值slaga％，其中铁水渣量采用图像内铁水渣所占的面积比例来表征。