基于多模态视觉融合的工业设施自主巡检与智能诊断方法

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为基于多模态视觉融合的工业设施自主巡检与智能诊断方法，包括以下步骤：获取多帧接缝图像提取纹理点阵，分析位移频次评估稳定性，计算角度差分识别形变构面，检测图像与点云重叠筛选异常区块生成融合集合，识别光谱跳变映射图定位边界区域，提取频次分析路径重复率识别异常聚焦位置生成诊断清单。本发明中，通过多帧图像纹理点阵位移追踪，提升动态异常区域识别精度，三维点云角度差分捕捉微小形变，增强结构异常检测，提高多模态异常判定准确率，细化异常特征，巡检路径频次与异常聚集分析，定位高频异常区域，优化巡检资源配置，强化风险防控，突破设备表面感知与异常定位局限。