摘要
本发明提出了一种基于多模态大模型的工业智能检测方法及系统。属于工业智能检测技术领域；所述方法包括：通过多模态数据采集系统，实时捕获多模态信息，并利用时间戳同步算法，对多模态数据进行时间对应；对采集到的多模态数据进行处理，通过深度学习算法，从处理后的数据中提取出与工业检测相关的关键特征。通过整合多种传感器和数据源（如视觉、声学、温度），多模态数据的融合极大提升了对复杂工业环境异常的识别能力。深度学习算法和特征提取技术能更精准地从海量数据中抓取关键信息，减少误报和漏报，提高检测的准确率和响应速度。
