复杂工艺流程中瑕疵检测的多传感器融合技术主要包括以下几个方面：
1. 多传感器数据融合：
在复杂工艺流程的瑕疵检测中，多传感器数据融合是一种常见且有效的技术。通过同时使用如视觉摄像头、激光测距仪、红外传感器等多种传感器，并融合它们的数据，可以获得更为全面的表面信息，从而提高检测的准确性和可靠性。例如，视觉摄像头能够捕捉到表面的细节和颜色变化，而激光测距仪则提供表面轮廓的精准数据。
2. 数据融合算法的应用：
数据融合算法在多传感器融合技术中扮演了重要角色。常见的算法包括卡尔曼滤波、贝叶斯滤波以及深度学习方法等。这些算法能够有效融合来自不同传感器的数据，提升瑕疵检测的效率和准确性。例如，卡尔曼滤波是一种基于动态系统的递推算法，适用于处理动态变化的检测环境。
3. 融合层次与方式：
多传感器融合技术根据融合层次和方式的不同，可以分为前融合（数据融合）、后融合（结果融合/信息融合）、中级融合/中层融合以及顺序融合等。前融合是汇总所有传感器的数据，得到一个“超级传感器”再进行检测；后融合则是每个传感器独立检测处理，得到检测结果后再汇总；中级融合是各传感器提供一个中等表示（如特征）再汇总；而顺序融合则是将多传感器级联，前一个为后一个提供信息。
4. 常用的多传感器数据融合方法：
多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机类和人工智能两大类。随机类方法包括加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、D-S证据推理、产生式规则等；而人工智能类方法则包括模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。这些方法在复杂工艺流程的瑕疵检测中都有广泛的应用。
5. 融合结构：
多传感器融合技术还可以根据融合结构的不同分为分布式、集中式和混合式。分布式结构先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理，然后再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合；集中式结构则将各传感器获得的原始数据直接送至中央处理器进行融合处理；而混合式结构则是部分传感器采用集中式融合方式，剩余的传感器采用分布式融合方式。这些结构在复杂工艺流程的瑕疵检测中都有各自的应用场景和优势。
复杂工艺流程中瑕疵检测的多传感器融合技术涉及多个方面，包括多传感器数据融合、数据融合算法的应用、融合层次与方式、常用的多传感器数据融合方法以及融合结构等。这些技术的综合应用可以显著提高瑕疵检测的准确性和效率。
