1.一种铸件表面处理缺陷检测与质量评估方法，其特征在于，包括：

采集待检测铸件的多源表面检测数据并进行数据预处理，得到标准化输入数据集，所述标准化输入数据集由各检测数据来源对应的标准化数据子集构成；

针对每个标准化数据子集，调用预先建立且与检测数据来源对应的分析子模型进行处理，得到检测数据来源的质量特征输出和置信度信息，合并为分源分析结果集合；

获取环境状态信息，基于环境状态信息确定各分析子模型的权重值，对分源分析结果集合进行加权融合处理，得到融合质量评估结果和整体置信度；

计算分源分析结果集合之间的一致性指标，根据整体置信度和一致性指标的组合判定规则对融合质量评估结果进行判定，输出质量评估结论；

当质量评估结论满足预设复核条件时，触发复核流程，获得复核标签数据，将复核标签数据与历史数据合并为更新数据集，并基于更新数据集对分析子模型以及用于加权融合处理和判定处理的参数进行训练更新；

依据评估性能指标对组合判定规则和权重值进行动态调整，并将调整结果应用于后续质量评估；

所述得到融合质量评估结果和整体置信度包括，获取环境状态信息并进行标准化处理与时间同步处理，形成环境状态信息向量；

依据预设的权重确定规则，根据环境状态信息向量为每个分析子模型计算权重值；

在统一空间坐标系下对分源分析结果集合进行空间对齐处理与尺度对齐处理，保持来源标识、空间位置信息和时间标识一致；

按照计算得到的权重值对分源分析结果集合进行加权融合处理，得到融合质量评估结果；

依据分源分析结果集合中的置信度信息与对应权重值进行加权汇总，得到整体置信度，并将融合质量评估结果和整体置信度作为后续判定处理的输入；

所述输出质量评估结论包括，从分源分析结果集合中提取来源标识、空间位置信息、时间标识以及质量特征输出，在统一空间坐标系与统一时间基准下进行比对；

计算空间一致性指标，所述空间一致性指标基于各检测数据来源的缺陷定位结果之间的重叠比例计算得到；

计算特征一致性指标，所述特征一致性指标基于各检测数据来源的质量特征输出的规范化特征向量之间的相似度计算得到，所述相似度采用预设的相似度度量计算得到；

计算时间一致性指标，所述时间一致性指标基于各检测数据来源的时间标识在同一采集时段内的一致性程度计算得到；

按照预设一致性权重对空间一致性指标、特征一致性指标和时间一致性指标进行加权，得到综合一致性指标；

依据组合判定规则对融合质量评估结果进行判定，所述组合判定规则包括：

当整体置信度大于或等于第一置信度阈值并且综合一致性指标大于或等于第一一致性阈值时，若融合质量评估结果中的缺陷严重程度结果大于缺陷判定阈值，输出质量评估结论为缺陷；若融合质量评估结果中的缺陷严重程度结果小于或等于缺陷判定阈值，输出质量评估结论为合格；

当整体置信度小于或等于第二置信度阈值或者综合一致性指标小于或等于第二一致性阈值时，输出质量评估结论为待复核；

对于不满足前述两项条件的情况，输出质量评估结论为待复核；其中，第二置信度阈值小于第一置信度阈值，第二一致性阈值小于第一一致性阈值。

2.如权利要求1所述的铸件表面处理缺陷检测与质量评估方法，其特征在于，所述采集待检测铸件的多源表面检测数据包括，可见光图像数据、热成像数据、声学检测数据、超声波检测数据、三维点云数据和光谱反射数据。

3.如权利要求2所述的铸件表面处理缺陷检测与质量评估方法，其特征在于，所述进行数据预处理包括，对可见光图像数据进行几何畸变校正、照度均衡、反射高光抑制、去噪处理、清晰度检测与模糊图像剔除、几何标定与颜色标定，得到可见光图像标准化数据；

对热成像数据进行非均匀性校正、温度标定、发射率设定与反射背景温度补偿、热漂移补偿、温度场平滑处理，得到热成像标准化数据；

对声学检测数据进行去直流分量处理、带通滤波处理、分帧加窗处理、短时傅里叶变换处理、幅值归一化处理、通道同步校准，得到声学检测标准化数据；

对超声波检测数据进行时间基准校准、脉冲回波去噪处理、耦合条件补偿处理、包络提取处理、飞行时间对齐处理、幅度与相位校正处理，得到超声波检测标准化数据；

对三维点云数据进行离群点剔除处理、去噪处理、点云配准处理、法向量估计处理、重采样处理、尺度归一化处理，并与可见光图像坐标进行空间对齐，得到三维点云标准化数据；

对光谱反射数据进行暗电流扣除处理、白板校正处理、波段响应校正处理、反射率归一化处理、光照漂移补偿处理，得到光谱反射标准化数据；

对得到的各标准化数据执行统一时间对齐处理和统一空间对齐处理，进行信噪比阈值检测、饱和度阈值检测与异常样本剔除处理，并将各标准化数据映射至预定数值范围，按照检测数据来源划分为可见光图像标准化数据子集、热成像标准化数据子集、声学检测标准化数据子集、超声波检测标准化数据子集、三维点云标准化数据子集和光谱反射标准化数据子集，并合并形成标准化输入数据集。

4.如权利要求3所述的铸件表面处理缺陷检测与质量评估方法，其特征在于，所述得到检测数据来源的质量特征输出和置信度信息包括，对可见光图像标准化数据子集由与可见光图像检测数据来源对应的分析子模型进行处理，输出缺陷区域掩膜、缺陷边界坐标、缺陷面积、缺陷长度、缺陷方向、表面粗糙度指标以及对应的置信度信息；

对热成像标准化数据子集由与热成像检测数据来源对应的分析子模型进行处理，输出热异常区域掩膜、温度极值、温差、热梯度、热异常持续时间以及对应的置信度信息；

对声学检测标准化数据子集由与声学检测数据来源对应的分析子模型进行处理，输出时频能量谱特征、共振峰频率、共振峰带宽、能量比、包络幅值、声学异常评分以及对应的置信度信息；

对超声波检测标准化数据子集由与超声波检测数据来源对应的分析子模型进行处理，输出回波幅值曲线、飞行时间、反射系数、衰减系数、缺陷深度估计、界面连续性评分以及对应的置信度信息；

对三维点云标准化数据子集由与三维点云检测数据来源对应的分析子模型进行处理，输出表面曲率分布、法向量变化率、凹坑度指数、台阶高度、几何残差、尺寸偏差以及对应的置信度信息；

对光谱反射标准化数据子集由与光谱反射检测数据来源对应的分析子模型进行处理，输出特征波段反射率、波段比值、材料成分指标、氧化程度指标、表面污染指标以及对应的置信度信息；

将可见光图像检测数据来源的质量特征输出和置信度信息、热成像检测数据来源的质量特征输出和置信度信息、声学检测数据来源的质量特征输出和置信度信息、超声波检测数据来源的质量特征输出和置信度信息、三维点云检测数据来源的质量特征输出和置信度信息以及光谱反射检测数据来源的质量特征输出和置信度信息，按照检测数据来源分别保留来源标识、空间位置信息与时间标识进行合并，形成分源分析结果集合。

5.如权利要求4所述的铸件表面处理缺陷检测与质量评估方法，其特征在于，所述基于更新数据集对分析子模型以及用于加权融合处理和判定处理的参数进行训练更新包括，将融合质量评估结果、整体置信度、综合一致性指标以及来源标识、空间位置信息和时间标识推送至复核终端，调用可见光图像标准化数据子集、热成像标准化数据子集、声学检测标准化数据子集、超声波检测标准化数据子集、三维点云标准化数据子集和光谱反射标准化数据子集进行复核展示；

按照预设标注规范对待复核对象进行标注，输出复核标签数据，所述复核标签数据包括缺陷定位结果、缺陷严重程度结果和缺陷类别信息；

将可见光图像标准化数据子集与对应复核标签数据、热成像标准化数据子集与对应复核标签数据、声学检测标准化数据子集与对应复核标签数据、超声波检测标准化数据子集与对应复核标签数据、三维点云标准化数据子集与对应复核标签数据以及光谱反射标准化数据子集与对应复核标签数据进行配对，合并形成更新数据集；

基于更新数据集对与可见光图像检测数据来源对应的分析子模型、与热成像检测数据来源对应的分析子模型、与声学检测数据来源对应的分析子模型、与超声波检测数据来源对应的分析子模型、与三维点云检测数据来源对应的分析子模型和与光谱反射检测数据来源对应的分析子模型进行训练更新，得到更新后的分析子模型参数；

基于更新数据集对用于加权融合处理的参数以及用于判定处理的参数进行训练更新，将更新后的分析子模型参数、用于加权融合处理的参数和用于判定处理的参数投入后续质量评估。

6.如权利要求5所述的铸件表面处理缺陷检测与质量评估方法，其特征在于，所述依据评估性能指标对组合判定规则和权重进行动态调整包括，在预设长度的时间窗口内统计评估性能指标，所述评估性能指标包括正确判定率、误报率、漏报率和平均处理时延；

将评估性能指标与对应的预设目标值进行比较，得到比较结果；

依据比较结果按照预设调整规则更新组合判定规则中的第一置信度阈值、第二置信度阈值、第一一致性阈值和第二一致性阈值，并更新权重确定规则中的权重值；

将更新后的第一置信度阈值、第二置信度阈值、第一一致性阈值、第二一致性阈值和权重值应用于后续质量评估。

7.一种铸件表面处理缺陷检测与质量评估系统，用于实施如权利要求1至6任一所述的铸件表面处理缺陷检测与质量评估方法，其特征在于，包括：数据采集与预处理模块：采集待检测铸件的多源表面检测数据并进行数据预处理，得到标准化输入数据集，所述标准化输入数据集由各检测数据来源对应的标准化数据子集构成；

子模型分析模块：针对每个标准化数据子集，调用预先建立且与检测数据来源对应的分析子模型进行处理，得到检测数据来源的质量特征输出和置信度信息，合并为分源分析结果集合；

融合与置信度计算模块：获取环境状态信息，基于环境状态信息确定各分析子模型的权重值，对分源分析结果集合进行加权融合处理，得到融合质量评估结果和整体置信度；

一致性计算与组合判定模块：计算分源分析结果集合之间的一致性指标，根据整体置信度和一致性指标的组合判定规则对融合质量评估结果进行判定，输出质量评估结论；

复核与训练更新模块：当质量评估结论满足预设复核条件时，触发复核流程，获得复核标签数据，将复核标签数据与历史数据合并为更新数据集，并基于更新数据集对分析子模型以及用于加权融合处理和判定处理的参数进行训练更新；

动态调整模块：依据评估性能指标对组合判定规则和权重值进行动态调整，并将调整结果应用于后续质量评估。