多模态人工智能质量缺陷预测方法与流程

1.多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述获取实时多模态数据，将实时多模态数据与历史多模态数据进行比较，评估数据的准确性具体包括：

3.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述根据评估结果，将多模态数据划分为准确数据和不准确数据具体包括：

4.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述基于准确数据，对多模态数据进行特征提取，将提取的多模态数据特征，建立质量缺陷预测模型，具体包括：

5.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述对质量缺陷进行预测，计算质量缺陷存在的概率具体包括：

6.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述根据预测结果，计算预测值与实际值之间的偏差具体包括：

7.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述判断预测的准确性，将预测值分为准确预测和不准确预测具体包括：

8.根据权利要求1所述的多模态人工智能质量缺陷预测方法，其特征在于，所述基于准确预测，通过预警机制，对存在潜在缺陷的多模态数据进行预警具体包括：