一种基于校准教师模型的知识蒸馏的电熔镁炉异常检测方法

本发明提供一种基于概率校准的知识蒸馏的电熔镁炉异常检测方法，包括：采集电熔镁炉生产过程中的实时图像数据并标注为正常或异常类别，构成训练数据集；训练复杂的教师模型并生成初始软标签；再利用IVAP对教师模型输出的软标签进行精准校准，获得校准后的概率分布及其不确定性区间；基于该校准概率区间构建加权知识蒸馏损失函数，训练一个轻量级的学生模型。实时生产过程中，通过学生模型预测异常概率实现对电熔镁炉异常状态的准确检测与实时报警。本发明提升了学生模型预测概率的校准精度，增强了对少数类异常的识别能力，降低了漏报风险，且模型轻量，适用于资源受限场景的实时应用。