基于联合分布优化与结构知识引导的缺陷检测方法及系统

本发明公开了一种基于联合分布优化与结构知识引导的缺陷检测方法及系统，方法包括：解析设备结构化文档以构建包含物理连接关系的设备物理拓扑图；采用图卷积网络处理该拓扑图生成结构化特征向量，并提取多模态感知数据的感知特征向量；构建知识增强的注意力模型，利用结构化特征向量作为键和值，引导感知特征向量进行跨模态融合；通过包含联合分布散度损失与Lipschitz稳定性约束的组合优化目标对模型进行训练，以保证多模态特征在共享语义空间中的一致性与物理真实性。本发明能够显著提升缺陷检测的准确率，并生成具有物理可解释性的根因诊断报告。