一种基于大模型对汽车零部件表面进行检测的方法

本发明公开了一种基于大模型的汽车零部件表面缺陷检测方法，包括以下步骤：利用多维成像设备获取目标表面的特征数据；通过大模型进行特征抽取、聚类分析和异常模式识别；提取异常区域并生成统计模型；基于统计模型与标准样本数据对比，确定异常区域位置；分类识别缺陷类型，并动态优化计算资源分配以适应检测复杂度；最终输出缺陷种类与位置。本发明结合光谱成像技术与深度学习算法，实现高精度检测、定位及分类裂纹、划痕、气泡等缺陷，生成直观检测报告，适用于大规模生产中的实时质量控制，提升检测效率与准确性，降低人工误差与成本。