基于深度學習的焊縫圖像識別方法分析

摘 要：文章簡要分析基于深度學習的焊縫圖像識別，重點強調基于深度學習的焊縫圖像識別技術，并以基于深度學習加強焊縫圖像識別的措施作為切入點，對數據預處理與增強、深度學習模型選擇與優化、引入注意力機制以及采用多尺度識別策略等方面進行研究，期望能夠為相關人員提供參考，從而對焊縫質量進行高效、準確的檢測與評估，保證焊接質量。

關鍵詞：深度學習 焊接圖像 識別

0 引言

基于深度學習的焊縫圖像識別方法，通過訓練深度學習模型從大量焊縫圖像數據中自動學習焊縫缺陷的特征表示，進而實現對焊縫質量的快速、準確評估。該方法不僅能夠克服傳統檢測方法中的不足，提高檢測效率和準確性，還能夠實現焊縫缺陷的自動化識別和分類，為焊接質量的智能化監控提供有力支持。

1 基于深度學習的焊縫圖像識別

1.1 圖像分類模型與方法

1.1.1 基于統計與機器學習的圖像識別

圖像識別主要通過傳統機器學習方法，如貝葉斯決策規則、支持向量機（SVM）、Ｋ最近鄰等技術進行有監督的學習，同時應用聚類分析、馬爾可夫鏈、條件隨機場等無監督學習方法，實現了對視覺圖像的分類處理。在焊縫識別領域，專家們常常結合機器學習算法和深度學習技術，通過深度學習提取更優的特征，隨后采用機器學習分類方法實施分類。

1.1.2 基于深度學習的圖像分類

在深度學習的領域中，分類任務主要依賴于卷積神經網絡和注意力機制兩種算法。……