基于多模态数据的浮置板道床密封条缺陷检测方法及系统

本发明提供一种基于多模态数据的浮置板道床密封条缺陷检测方法及系统，过多模态数据融合技术，实现了浮置板道床密封条缺陷的高效、精准检测。系统集成线阵相机、加速度传感器、压力传感器及可控振动源，构建了多维度数据采集体系，有效克服了单一检测手段的局限性。图像数据与振动、压力数据的协同分析，显著提升了缺陷识别的准确性和鲁棒性。基于CNN‑LSTM混合架构的缺陷评估模型，能够深度挖掘多模态数据中的隐含特征，准确量化缺陷置信度。同时，通过预设特征参数阈值与分类模型的结合，实现了变形缺陷与异物缺陷的智能分类，为后续维护提供了明确依据。