一种基于大数据模型的导电油墨丝印质量自动检测方法

本发明公开了一种基于大数据模型的导电油墨丝印质量自动检测方法，包括：获取导电油墨丝印层的高光谱图像数据、三维形貌数据及实时阻抗分布数据；对高光谱图像数据进行局部离群因子优化处理，提取像素级光谱特征向量；对三维形貌数据采用垂直权函数高斯回归滤波，生成拓扑平滑曲面坐标集；基于电导率分布矩阵优化实时阻抗分布数据，输出降噪电导率矩阵；基于检测关键点构建关联图和节点特征张量，生成丝印多模态数据；通过模态交互、分阶段提取特征、多级联合聚类优化提取跨模态联合特征；输入任务空间分离头模块，经分类与回归分支输出质量评估结果。本发明实现多模态数据深度融合、噪声鲁棒性提升、跨模态特征精准提取以及高效实时检测。