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。從經典的ALexNet到現今大受歡迎的ResNet，卷積網絡主要對圖像的二維結構進行層次化分析，通過調整接收域的大小，學習圖像在不同尺度上的特征信息。

近年來，一種名為“注意力機制”的新興方法，相較于傳統方法，展現出更加卓越的性能，尤其在分類任務中。ViT作為Transfomer模型在視覺領域的首次運用實例，已成為焊縫識別領域普遍采納的技術之一。

1.2 工藝焊縫數據集與技術應用

本研究利用了由實際焊接作業中激光監測系統采集的焊縫數據集，該數據集的采樣頻率通常設定為50Hz，能夠對寬度不超過55mm的焊縫進行檢測。

獲取的圖像素材原始分辨率設定為1024×1024像素點陣，此類初始圖像通常伴生著較高比率的噪聲元素及像素干擾。在數據集處理的前期，主要集中精力于消除噪聲和調整像素值等環節。如圖1所示。

對采集的焊縫圖像執行歸一化操作，生成一組標準化的圖像數據，接著，對這組數據中的圖像分辨率進行調整，分別將其縮小至224×224像素和380×380像素的尺寸。

采用五等分交叉驗證法，將數據集分割為三部分。如圖2所示。

2 基于深度學習的焊縫圖像識別技術

2.1 圖像數據稀疏表征

二維多通道圖像數據通過向量量化處理，目標是在特征空間中找到一個向量，它可以最準確地代表圖像特性，這個向量即為圖像的表征，用于分類或其他操作任務。

對圖像進行處理，以實現稀疏表征，通常涉及若干步驟：對圖像的個體樣本實施標準化調整，以統一其表現形式；采用聚類算法對樣本數據進行聚集分析，從而確定各個聚類中心的坐標；對于所有數據點，識別其最近的集群核心。

2.2 主成分分析法

主成分分析法（Principle Component Analysis，PCA）是機器學習領域的一個經典算法，它通過解析多維數據空間中的分布特征，確定影響數據分布的主要因素，進而為分類或其他機器學習任務提供依據。主成分分析法的基本原理在焊縫識別中，是通過對數據進行降維處理，提取影響焊縫特征的主要因素：對焊縫圖像的像素進行處理，包括歸一化和去中心化，以獲得特定分布的數據集；采用主成分分析法對圖像數據集進行了處理，優化后獲得了分析的最終產物；在解決分類問題時，通過優化求解函數結合最終結果，以獲得各類別的預測效果。

2.3 自編碼器

自編碼器是一種神經網絡結構，其特點在于輸入和輸出均為相同的內容，這種網絡類型是通過無監督學習方式進行訓練的。自編碼器的優化策略在于預測其輸入數據，即通過調整模型參數，使其能夠輸出與輸入數據相匹配的內容，從而達到預定的目標。自編碼器在這個過程中學習到了各級輸入圖像的特征，包括語義、紋理和形狀等。

自編碼器這一機器學習模型，是由三個基本部分組成的。（１）編碼模塊：圖像編碼的任務由特定模塊承擔，旨在將輸入圖像轉換為抽象表示，以便進一步處理。（２）隱藏層模塊：在圖像處理領域，最小構成元素的概念是理解圖像表征的基礎；（３）解碼器模塊：針對待處理的具體內容，進行逐一分析并依照特定標準進行修改，以達成所要求的效果。

2.4 手工特征與大數據方法

在圖像識別中手工特征階段指的是使用SIFT特征進行識別的方法，這種方法在實際應用中，正由于卷積神經網絡的普及和強大能力，逐漸退出了主流任務[1]。

在處理大規模數據時，采用諸如數據增強、模型集成和微調等技術，旨在挖掘數據中的模式，從而增強模型的健壯性并提升其分類的準確性。

2.5 卷積神經網絡

2012年AlexNet的崛起證明了學習特征優于手工設計，開啟了深度學習在計算機視覺的新紀元。隨后，VGG網絡引入塊的概念促進了架構復用。然而，隨著層數增加，訓練深層網絡變得困難。2015年，殘差網絡（ResNet）通過引入殘差塊，其核心思想是每個附加層應能輕松包含原始函數，從而解決了深層網絡訓練難題，并在ImageNet競賽中奪冠，深刻影響了后續深度神經網絡的設計。

3 基于深度學習加強焊縫圖像識別的措施

3.1 數據預處理與增強

在基于深度學習加強焊縫圖像識別的過程中，數據預處理與增強是至關重要的一環[2]。對原始焊縫圖像進行預處理，包括色彩空間轉換以簡化處理流程，對比度增強以突出焊縫缺陷的細微特征，以及降噪處理以消除圖像中的干擾噪聲，這些步驟共同提升了圖像質量，為后續的特征提取和識別奠定了堅實基礎。

除此之外，通過數據增強技術，如旋轉、縮放、裁剪和翻轉等圖像變換方法，有效擴充了訓練數據集，不僅增加了模型的泛化能力，還減少了過擬合的風險。這些增強措施確保了模型能夠學習到焊縫圖像在不同視角下的特征表示，從而提高了對復雜焊縫缺陷的識別精度和魯棒性。因此，數據預處理與增強作為深度學習焊縫圖像識別流程中的關鍵步驟，通過優化圖像質量和增加數據多樣性，顯著提升了識別系統的整體性能和可靠性。

3.2 深度學習模型選擇與優化

在利用深度學習技術加強焊縫圖像識別的過程中，深度學習模型的選擇與優化是核心環節。為此需要根據焊縫圖像的具體特征和識別任務的需求，精心挑選合適的深度學習模型。卷積神經網絡（CNN）因其出色的圖像特征提取能力成為首選，特別是像ResNet這樣的殘差網絡，通過引入殘差塊有效緩解了深層網絡的訓練難題，成為構建焊縫圖像識別模型的有力工具。

在焊縫圖像識別的深度學習模型優化進程中，除了上述提到的網絡結構調整與正則化技術應用外，還有更多策略值得探索與實踐。例如，數據增強是一種非常有效的手段，通過隨機旋轉、縮放、翻轉、添加噪聲等方式對原始圖像進行變換，可以極大地增加訓練樣本的多樣性，幫助模型學習到更加泛化的特征，從而提高對未知缺陷的識別能力。此外，引入遷移學習也是提升模型性能的重要途徑。利用在大規模數據集（如ImageNet）上預訓練的模型作為起點，通過微調（fine-tuning）其網絡參數以適應焊縫缺陷識別任務，可以充分利用預訓練模型學習到的高級特征表示，加速新任務的學習過程，同時減少對數據量的依賴。

在模型評估與優化階段，合理的評價指標選擇（如準確率、召回率、F1分數等）和交叉驗證策略的使用，有助于全面評估模型性能，發現潛在問題并進行針對性改進。同時，結合領域知識，對模型預測結果進行后處理（如形態學操作、連通域分析等），可以進一步提升識別結果的精確度和可靠性。因此，深度學習模型在焊縫圖像識別領域的優化是一個綜合性的過程，涉及網絡結構、數據處理、訓練策略等多個方面。通過不斷探索與實踐，結合最新的研究成果和技術趨勢，可以持續優化模型性能，為焊縫質量檢測提供更加高效、準確的解決方案。

3.3 引入注意力機制

在深度學習領域，引入注意力機制是加強焊縫圖像識別能力的一項重要策略。焊縫圖像中，缺陷往往僅占據圖像的一小部分，而傳統的卷積神經網絡在處理時容易對所有區域一視同仁，導致關鍵信息的忽略[3]。通過引入注意力機制，模型能夠學習在圖像中自動聚焦到包含焊縫缺陷的重要區域，增強對這些區域特征的提取與利用。注意力機制在焊縫圖像識別中的應用，進一步增強了模型的智能性和針對性。通過自動學習并生成注意力權重圖，該機制能夠智能地分配模型的“注意力”資源，即讓模型在處理圖像時，對包含焊縫缺陷的關鍵區域給予更高的權重，而對背景或無關緊要的區域則相對忽略。這種動態調整不僅使模型能夠聚焦于細微但關鍵的缺陷特征，還有效過濾了背景噪聲的干擾，避免了無用信息的干擾，從而大大提高了識別的準確性和效率。此外，注意力機制還促進了模型的解釋性，使得識別結果更加透明和可理解，為后續的缺陷分析和處理提供了有力支持。因此，將注意力機制融入深度學習模型中，是加強焊縫圖像識別能力、推動自動化焊接質量檢測邁向更高水平的有效途徑。

3.4 采用多尺度識別策略

在基于深度學習的焊縫圖像識別任務中，采用多尺度識別策略是提升識別效果的重要措施之一。焊縫缺陷的大小、形狀和位置各異，單一尺度的識別模型往往難以全面捕捉這些復雜特征[4]。因此，通過構建多尺度識別框架，模型能夠在不同尺度上提取焊縫圖像的特征信息，從而更全面地理解圖像內容。多尺度識別策略在焊縫圖像識別中的實施，深刻體現了深度學習對復雜圖像信息處理的精細度與靈活性。通過設置不同大小的卷積核，模型能夠捕捉到從細微紋理到宏觀結構的多層次特征，這對于識別焊縫中尺寸不一的缺陷至關重要。金字塔結構的應用，則通過逐層降采樣和特征融合，使模型能夠在不同分辨率下審視圖像，既保留了全局上下文信息，也不失對局部細節的敏銳洞察。

而多階段檢測網絡，如特征金字塔網絡（FPN）的引入，更是將多尺度特征提取與融合推向了新的高度。這種網絡結構不僅在不同尺度上獨立進行特征學習，還通過跨尺度連接實現了特征的共享與增強，顯著提升了模型對復雜焊縫圖像的解析能力。正因為如此，多尺度識別策略通過多維度、多層次的特征提取與融合，極大地增強了深度學習模型在焊縫圖像識別中的表現力，為實現高效、準確的自動化檢測提供了堅實的技術支撐。

4 結論

綜上所述，基于深度學習的焊縫圖像識別方法為焊縫質量檢測提供了新的思路和技術手段，具有廣闊的應用前景和發展空間。隨著技術的不斷進步和完善，相信這一領域將會取得更加豐碩的成果。

基金項目：本文為南通市社會民生科技計劃項目“基于深度學習的焊縫圖像識別方法研究”的研究成果（項目編號：MSZ2022170）。

參考文獻：

[1]王樹森，李萍，黃大偉，等.基于深度學習的焊縫缺陷X射線檢測圖像識別與增強[J].無損檢測，2024，46（06）：17-23.

[2]杭小虎，王海.基于深度學習的焊縫圖像識別方法研究[J].無線互聯科技，2023，20（24）：126-132.

[3]陳凱，王海.基于深度學習的焊縫圖像識別研究[J].安徽工程大學學報，2022，37（01）：24-31.

[4]汪家琦，郭源.對基于深度學習的商品圖像識別方法分析[J].科技創新導報，2020，17（02）：129-130.