一种基于智能传感器融合的罐头异物检测方法及系统

本发明公开了一种基于智能传感器融合的罐头异物检测方法及系统，涉及视觉检测技术领域；通过智能多传感器进行数据收集，得到多源罐头数据；采用齐次变换矩阵进行空间配准以及数据增强；利用3D ResNet‑50提取X射线密度特征、改进ViT‑Base提取纹理特征、1D CNN‑LSTM提取光谱时序特征、PointNet++提取点云空间特征；通过跨模态注意力机制和动态权重分配融合特征；结合SVDD模型计算全局异常概率与改进YOLOv7输出局部异常置信度；基于贝叶斯网络融合全局与局部结果生成综合置信度，超阈值时触发PLC剔除机制；解决了罐头异物检测中检测维度单一、特征表达能力有限、环境适应性以及检测精度差的问题。