一种采用逆知识蒸馏技术的面向工业领域的多模态异常检测方法及系统

本发明提出一种采用逆知识蒸馏技术的面向工业领域的多模态异常检测方法及系统，尤其适用于工业生产线检测等场景。本发明针对工业生产线中金属部件表面缺陷检测、装配误差监控等场景，通过融合RGB图像模态与3D点云等多模态数据，利用逆知识蒸馏框架提取跨模态互补特征，实现对工业现场异常情况的实时、精准检测。包括：该框架集成了用于蒸馏目标生成的多模态教师编码器、OCBE模块和用于重建融合多模态表示的可学习学生解码器。教师编码器从RGB图像模态和辅助模态中提取互补特征，通过模态融合模块进行融合，并引入伪异常生成器，通过在训练期间向RGB图像模态注入噪声来模拟异常，并且每个融合模块后面都有一个投影层，以确保紧凑、无异常的表示。