储能设备钣金外壳智能检测方法及系统

本发明涉及储能设备检测技术领域，公开了储能设备钣金外壳智能检测方法及系统。该方法从生产线实时采集包含三维激光扫描数据、表面缺陷图像数据及应力分布时序数据的多模态检测数据集合；分别对三类数据执行空间拓扑特征解析、多尺度纹理特征提取、动态异常模式识别处理，生成对应的特征向量；将三类特征向量进行跨模态关联融合处理，得到融合检测特征集合；基于该集合调用预训练的深度决策树模型进行缺陷根因权重分配，生成各检测区域的缺陷关联度评分集合；根据评分集合对多模态数据进行联合缺陷溯源，确定缺陷来源的加工环节及材料异常类型。该方法实现了多维度实时检测与精准溯源，提升了钣金外壳检测的全面性与准确性。