一种基于机器视觉的立井提升箕斗衬板损伤检测方法

本发明公开了一种基于机器视觉的立井提升箕斗衬板损伤检测方法，涉及机器视觉技术领域，包括，采集多模态数据流并进行预处理，利用时间戳同步对多模态数据流进行时空对齐，输出多模态数据集；构建多尺度特征金字塔，提取局部细节特征和捕捉全局形变特征，利用强化学习动态分配不同尺度特征的权重，经过预训练生成动态多尺度损伤检测模型；根据三维形变报告，当检测到未记录的损伤类型时，将异常样本传输至云端，通过联邦学习框架更新动态多尺度损伤检测模型。本发明通过多模态时空对齐与跨模态注意力融合机制，提升矿井复杂环境下损伤检测的鲁棒性和准确性。