一种基于多模态大模型分析拧紧曲线异常类别的方法

本申请提供了一种基于多模态大模型分析拧紧曲线异常类别的方法，所述方法包括：采集生产线上各工位的拧紧数据，边缘处理器将拧紧过程中的扭矩序列和角度序列存入对象存储并生成任务队列；将所述扭矩序列和角度序列数据进行图像标准化预处理；将标准化处理后的待检曲线图像与正常曲线样例图及对应的正常曲线几何特征描述、异常判定规则输入qwen2.5‑vl多模态大模型；利用qwen2.5‑vl多模态大模型判定待检曲线是否异常，并输出判定结果为正常或异常；若qwen2.5‑vl多模态大模型判定结果为异常，则将标准化处理后的待检曲线图像与不同异常类别的样例图及不同异常类别的几何特征描述进行分析，输出异常类别及分析结果。