一种基于智能内窥镜的电子烟内部结构多模态缺陷检测方法

本申请公开了一种基于智能内窥镜的电子烟内部结构多模态缺陷检测方法，涉及人工智能技术领域，该方法包括构建电子烟多通道智能内窥镜系统；在边缘计算单元上部署物理约束的缺陷演化模型；基于预测图谱与当前工作模式约束，利用迁移强化学习算法动态生成最优检测策略集；当缺陷置信度超过动态阈值或临界失效时间低于安全裕度时，触发自适应聚焦控制器执行高精度复检，并在内窥镜系统中激活伴随缺陷验证的微型打印模块；实时比对预测缺陷演化轨迹与实际检测结果偏差。本发明提供的一种基于智能内窥镜的电子烟内部结构多模态缺陷检测方法，克服传统固定检测规程的机械性缺陷，实现检测资源与风险等级的精准适配。