基于人工智能的缺陷检测分类方法及系统

本发明公开了基于人工智能的缺陷检测分类方法及系统，涉及质量检测技术领域，包括：获取当前扫描位置的局部观测数据、全局拓扑图数据及历史扫描记录，利用卷积神经网络提取缺陷概率特征，结合图神经网络提取风险特征；根据拓扑风险特征计算拓扑影响半径并构建动态拓扑子图，为每个节点计算优先级分数；根据动态拓扑子图和已扫描节点，生成探索性与验证性移动向量，分别用于探索未扫描区域和验证不确定区域；同时计算当前扫描覆盖率，结合缺陷概率特征、优先级分数及扫描覆盖率确定探索权重；最终合成探索性与验证性移动向量以更新扫描位置；本发明能够聚焦于缺陷传播概率最高的区域，提升路径规划的针对性与检测效率。