一种工业异常检测方法、系统、设备及介质

本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域，公开一种工业异常检测方法、系统、设备及介质，通过模块化多模态异常检测框架、大语言模型自动化配置及多模态检索增强生成机制，显著提升工业异常检测性能：框架模块化设计将检测流程分解为可配置独立模块，无需重构模型即可适配不同任务，降低开发成本并提升复用性；大语言模型自动解析用户需求生成配置文件，减少人工干预，实现快速部署高精度检测方案；多模态检索增强生成机制通过检索支撑集中相似样本的多模态信息动态增强推理，提高识别细微缺陷的准确性。本发明能够有效解决传统方法架构僵化、人工依赖度高、少样本泛化能力差等问题，实现从配置到推理的全流程优化，具有显著应用价值。