面向工业巡检的缺陷自主决策方法、装置、设备及介质

本申请提供了面向工业巡检的缺陷自主决策方法、装置、设备及介质，属于智能制造技术领域。该设备缺陷自主决策方法包括：使用多光谱融合终端，采集工业设备的设备运行状态信息，上传至云端服务器；使用云端服务器内置的跨模态深度分析模型，根据双流异构深度网络架构对设备运行状态信息进行跨模态学习，学习工业设备的视觉‑文本特征的联合分布，得到工业设备的缺陷特征向量；对缺陷特征向量与维修知识库中相似案例进行多维度匹配和筛选缺陷特征向量对应的处置方案，得到维修策略；将缺陷特征向量对应的缺陷信息和维修策略下发至维修人员的通信终端。本申请能够解决现有技术存在多模态数据割裂，未进行特征级融合，导致跨模态信息利用率低的问题。