在全球化物流运输体系中，集装箱作为核心载具，其结构完整性直接影响货物安全。传统人工检测方式存在效率低、漏检率高等问题，本文提出一种融合三维激光点云与可见光影像的多模态AI检测方案。

系统采用分布式传感架构，通过高精度激光雷达获取毫米级点云数据，同步集成4K工业相机采集表面纹理信息。创新性地引入特征级融合算法，将点云的空间拓扑关系与视觉纹理特征在ResNet-50网络中进行跨模态关联训练。实验数据显示，该系统对凹陷、扭曲等7类常见变形的综合识别准确率达98.7%，较单模态检测提升23.6%。

关键技术突破体现在三个方面：首先开发了动态基准面校准模块，有效消除运输振动导致的误报；其次构建了轻量化Transformer架构，在Jetson AGX边缘计算设备上实现每秒15帧的实时处理；最后通过迁移学习策略，仅需500组样本即可完成新箱型的模型适配。

实际部署案例显示，该系统在宁波港的自动化码头实现日均6000标箱的检测吞吐量，误检率控制在0.3%以下。未来将探索融合红外热成像数据，进一步提升锈蚀等隐蔽缺陷的发现能力，为智能物流提供更完善的安全保障。