1.基于图像质量评估的设备成像自检方法，其特征在于，包括：采集设备的多组成像图像样本，记录成像过程中对应的光学相位参数、感光相位参数与重建相位参数，组合形成多相位设备条件向量，对多组成像图像样本进行预处理，生成标准化输入样本集；基于标准化输入样本集，构建改进的基于条件Transformer的自回归模型，将多相位设备条件向量进行输入，计算每个像素的条件概率分布，生成包含各像素负对数似然值的图像质量势场；基于图像质量势场，采用相位加权扫描序模式与潜能梯度导向扫描序模式在改进的基于条件Transformer的自回归模型中执行自回归推理，获取两组图像质量势场结果，建立拓扑同伦势场对比机制，计算拓扑同伦势场差异值，识别成像结构性退化；当检测到图像质量势场或扫描序结构异常时，启动神经潜能校准模块，调用改进的基于条件Transformer的自回归模型生成理想重建图像与退化仿真图像，计算神经潜能一致性残差信息，更新自回归模型的潜能控制变量；基于更新的潜能控制变量，生成设备成像校准向量，调用多相位设备条件向量作为基础控制变量，依据设备成像校准向量对设备成像参数进行自适应调整；融合图像质量势场的平均似然值、拓扑同伦势场差异值及神经潜能一致性残差信息，计算综合图像质量评分，根据综合图像质量评分与预设阈值的比较结果，输出设备成像质量等级、自检结果及对应的校准指令报告。
2.根据权利要求1所述的基于图像质量评估的设备成像自检方法，其特征在于，所述多组成像图像样本包括在不同焦距、光圈、曝光时间、读出时序和增益条件下采集的图像数据，每组图像数据对应一组光学相位参数、感光相位参数与重建相位参数。
3.根据权利要求1所述的基于图像质量评估的设备成像自检方法，其特征在于，所述对多组成像图像样本进行预处理包括对多组成像图像样本执行灰度归一化处理、Gamma校正处理和色域对齐处理，对图像中存在的噪声区域进行滤波去噪，并对不同图像分辨率和亮度范围进行统一标准化处理。
4.根据权利要求1所述的基于图像质量评估的设备成像自检方法，其特征在于，所述生成包含各像素负对数似然值的图像质量势场，包括：基于标准化输入样本集与多相位设备条件向量，构建改进的基于条件Transformer的自回归模型，所述改进的基于条件Transformer的自回归模型由多相位条件嵌入对齐层、同伦约束掩码注意力层、拓扑引导扫描层以及双通道自回归解码层组成；在多相位条件嵌入对齐层中，将光学相位、感光相位与重建相位对应的子向量分别编码并对齐至与图像像素网格一一对应的条件嵌入图，生成与像素位置配准的条件提示序列，并与输入图像的像素令牌及位置编码组合；在同伦约束掩码注意力层中，接收条件提示序列，按因果掩码仅访问前序已生成像素，同时叠加同伦约束掩码限定可访问路径，并对各注意力头施加相位门控权重与空间块级路由，输出逐像素的上下文表示序列；在拓扑引导扫描层中，依据上下文表示序列与多相位设备条件向量，生成像素级相位优先级图、同伦路径掩码种子与不确定性路由图，确定基准扫描序与注意力路由状态，对将要解码的当前位置提供路由选择与上下文重加权，并将基准扫描序、相位优先级图、同伦路径掩码种子与注意力路由状态记录；在双通道自回归解码层中：主分支将当前位置的上下文表示序列映射为像素在离散取值集合上的条件概率分布，对条件概率分布进行归一化；辅分支输出像素的退化编码与不确定性标定系数，对主分支的条件概率分布执行温度校准与置信度调整；以观测像素在已校准条件概率分布中的对应概率计算像素的负对数似然值，按像素位置组装为与输入分辨率一致的图像质量势场，并计算图像质量势场的空间平均值。
5.根据权利要求1所述的基于图像质量评估的设备成像自检方法，其特征在于，所述计算拓扑同伦势场差异值，识别成像结构性退化，包括：基于图像质量势场与多相位设备条件向量，构建相位加权扫描序模式，对每个像素生成相位优先级值，所述相位优先级值由光学相位参数、感光相位参数与重建相位参数经相位映射网络得到，并与输入图像的局部对比度与结构纹理强度联合排序，按优先级从高到低形成相位加权扫描序；基于的图像质量势场及空间变化信息，构建潜能梯度导向扫描序模式，对每个像素生成潜能优先级值，所述潜能优先级值由势场的局部变化率与不确定性标定系数组合得到，并按优先级从高到低形成潜能梯度导向扫描序；对相位加权扫描序与潜能梯度导向扫描序分别在改进的基于条件Transformer的自回归模型中执行自回归推理，按对应扫描顺序启用因果掩码仅访问已生成位置的上下文令牌，主通道基于当前位置的上下文特征计算像素的条件概率分布，辅通道输出像素的退化编码与不确定性标定系数并对条件概率分布进行校准，累积得到两组像素级的负对数似然图，分别组装为两组图像质量势场；建立拓扑同伦势场对比机制，依据两组图像质量势场生成离散同伦序列，按从一组势场逐步连续变换至另一组势场的顺序依次评估每一步的局部二阶变化强度与连通域结构变化，记录在同伦过程中发生的极值合并、斑块断裂、孔洞生成或消失的事件计数，得到拓扑同伦势场差异值与像素级同伦差异图；以拓扑同伦势场差异值与像素级同伦差异图为依据进行结构性退化识别，当差异值达到退化判定阈值时输出结构性退化标记并保存像素级同伦差异图作为定位结果，否则输出无结构性退化标记。
6.根据权利要求1所述的基于图像质量评估的设备成像自检方法，其特征在于，所述计算神经潜能一致性残差信息，更新自回归模型的潜能控制变量，包括：在检测到图像质量势场异常或扫描序结构异常时，启动神经潜能校准模块，神经潜能校准模块包括对偶生成单元、潜能一致性度量单元和自适应潜能更新单元；在对偶生成单元中，调用改进的基于条件Transformer的自回归模型，基于当前多相位设备条件向量生成理想重建图像，并在与之并行的退化路径中生成退化仿真图像，记录与二者对应的像素级条件概率分布与负对数似然图；在潜能一致性度量单元中，面向每个像素位置，将标准化输入图像与理想重建图像进行逐像素差异计算，将标准化输入图像与退化仿真图像进行逐像素差异计算，并将二者对应的负对数似然图与图像质量势场进行逐像素一致性比对，综合三类差异生成神经潜能一致性残差信息，依据像素级不确定性进行加权，形成残差权重图；在自适应潜能更新单元中，以神经潜能一致性残差信息与残差权重图为依据，对潜能控制变量执行迭代更新，更新过程中施加两项约束：拓扑同伦守恒约束，即在残差下降的同时保持同伦差异图的关键连通结构不被破坏；设备可行域约束，即将潜能控制变量的变化限定在设备参数允许的安全区间内，结合残差信息的收敛趋势自适应调整更新步幅与稳定性阈值，形成校准过程的稳态判定；输出更新后的潜能控制变量、神经潜能一致性残差信息、理想重建图像与退化仿真图像，并存储与之对应的更新记录与稳态判定结果。
7.根据权利要求1所述的基于图像质量评估的设备成像自检方法，其特征在于，所述依据设备成像校准向量对设备成像参数进行自适应调整，包括：读取更新后的潜能控制变量、多相位设备条件向量、当前设备成像参数，当前设备成像参数包括焦距、曝光时间、感光增益与读出时序；将更新后的潜能控制变量与多相位设备条件向量进行联合映射计算，生成初始设备成像校准向量，记录初始设备成像校准向量中的各参数分量与对应权重；将初始设备成像校准向量转换为设备成像参数增量，叠加到当前设备成像参数，得到候选设备成像参数集，对候选设备成像参数集中超出设备可行域的参数分量执行边界截断或投影回可行域操作，形成约束后的候选设备成像参数；在约束后的候选设备成像参数下获取验证图像，生成图像质量势场及空间平均值，计算拓扑同伦势场差异值和神经潜能一致性残差信息，按预设权重进行归一化与加和得到验收指标，将验收指标与基准指标进行比较；当验收指标达到改进阈值时，确认最终设备成像校准向量与更新后的设备成像参数，当验收指标未达到改进阈值时，对初始设备成像校准向量按比例缩放后重复执行参数调整与验证，直至达到改进阈值或达到迭代上限次数。
8.根据权利要求1所述的基于图像质量评估的设备成像自检方法，其特征在于，所述输出设备成像质量等级、自检结果及对应的校准指令报告，包括：提取图像质量势场的空间平均值、拓扑同伦势场差异值的全局均值以及神经潜能一致性残差信息的加权平均值，形成三类质量评价指标；对三类质量评价指标进行归一化处理并依据预设权重进行加权计算，生成综合图像质量评分，将综合图像质量评分与预设阈值进行比较，判定成像质量状态，综合图像质量评分高于阈值时判定为正常状态，综合图像质量评分低于阈值时判定为质量退化状态；根据综合图像质量评分与拓扑同伦势场差异值的联合特征划分成像质量等级，生成包含图像质量等级、潜能残差信息趋势、同伦差异分布与校准参数变化记录的自检结果；将图像质量等级、自检结果与设备成像校准向量整合生成设备成像校准指令报告，包含异常定位信息、成像参数修正建议与质量评分变化曲线，并输出至设备控制端或远程监测终端。
