直线滑台模组质量检测方法及系统

本发明涉及智能制造与工业自动化技术领域，尤其涉及直线滑台模组质量检测方法及系统，在滑台模组的关键位置部署多模态传感器，采集并融合数据生成综合状态数据；利用历史数据和人工标注数据训练初始深度学习模型，并通过自适应学习和联邦学习优化检测模型；构建实时同步的数字孪生模型，通过多模态特征数据实时更新模型，进行异常检测和故障预测；基于智能决策系统生成最优的维修和操作方案，利用自愈系统实时调整运行参数，执行自动修复和优化操作；本发明实现了高精度、实时性、智能化和自动化的直线滑台模组质量检测，显著提升了系统的检测精度和可靠性，减少了人工干预，提高了检测效率和适应性。