基于深度学习的焊缝图像识别方法分析

摘 要：文章简要分析基于深度学习的焊缝图像识别，重点强调基于深度学习的焊缝图像识别技术，并以基于深度学习加强焊缝图像识别的措施作为切入点，对数据预处理与增强、深度学习模型选择与优化、引入注意力机制以及采用多尺度识别策略等方面进行研究，期望能够为相关人员提供参考，从而对焊缝质量进行高效、准确的检测与评估，保证焊接质量。

关键词：深度学习 焊接图像 识别

0 引言

基于深度学习的焊缝图像识别方法，通过训练深度学习模型从大量焊缝图像数据中自动学习焊缝缺陷的特征表示，进而实现对焊缝质量的快速、准确评估。该方法不仅能够克服传统检测方法中的不足，提高检测效率和准确性，还能够实现焊缝缺陷的自动化识别和分类，为焊接质量的智能化监控提供有力支持。

1 基于深度学习的焊缝图像识别

1.1 图像分类模型与方法

1.1.1 基于统计与机器学习的图像识别

图像识别主要通过传统机器学习方法，如贝叶斯决策规则、支持向量机（SVM）、Ｋ最近邻等技术进行有监督的学习，同时应用聚类分析、马尔可夫链、条件随机场等无监督学习方法，实现了对视觉图像的分类处理。在焊缝识别领域，专家们常常结合机器学习算法和深度学习技术，通过深度学习提取更优的特征，随后采用机器学习分类方法实施分类。

1.1.2 基于深度学习的图像分类

在深度学习的领域中，分类任务主要依赖于卷积神经网络和注意力机制两种算法。从经典的ALexNet到现今大受欢迎的ResNet，卷积网络主要对图像的二维结构进行层次化分析，通过调整接收域的大小，学习图像在不同尺度上的特征信息。

近年来，一种名为“注意力机制”的新兴方法，相较于传统方法，展现出更加卓越的性能，尤其在分类任务中。ViT作为Transfomer模型在视觉领域的首次运用实例，已成为焊缝识别领域普遍采纳的技术之一。

1.2 工艺焊缝数据集与技术应用

本研究利用了由实际焊接作业中激光监测系统采集的焊缝数据集，该数据集的采样频率通常设定为50Hz，能够对宽度不超过55mm的焊缝进行检测。

获取的图像素材原始分辨率设定为1024×1024像素点阵，此类初始图像通常伴生着较高比率的噪声元素及像素干扰。在数据集处理的前期，主要集中精力于消除噪声和调整像素值等环节。如图1所示。

对采集的焊缝图像执行归一化操作，生成一组标准化的图像数据，接着，对这组数据中的图像分辨率进行调整，分别将其缩小至224×224像素和380×380像素的尺寸。

采用五等分交叉验证法，将数据集分割为三部分。如图2所示。

2 基于深度学习的焊缝图像识别技术

2.1 图像数据稀疏表征

二维多通道图像数据通过向量量化处理，目标是在特征空间中找到一个向量，它可以最准确地代表图像特性，这个向量即为图像的表征，用于分类或其他操作任务。

对图像进行处理，以实现稀疏表征，通常涉及若干步骤：对图像的个体样本实施标准化调整，以统一其表现形式；采用聚类算法对样本数据进行聚集分析，从而确定各个聚类中心的坐标；对于所有数据点，识别其最近的集群核心。

2.2 主成分分析法

主成分分析法（Principle Component Analysis，PCA）是机器学习领域的一个经典算法，它通过解析多维数据空间中的分布特征，确定影响数据分布的主要因素，进而为分类或其他机器学习任务提供依据。主成分分析法的基本原理在焊缝识别中，是通过对数据进行降维处理，提取影响焊缝特征的主要因素：对焊缝图像的像素进行处理，包括归一化和去中心化，以获得特定分布的数据集；采用主成分分析法对图像数据集进行了处理，优化后获得了分析的最终产物；在解决分类问题时，通过优化求解函数结合最终结果，以获得各类别的预测效果。

2.3 自编码器

自编码器是一种神经网络结构，其特点在于输入和输出均为相同的内容，这种网络类型是通过无监督学习方式进行训练的。自编码器的优化策略在于预测其输入数据，即通过调整模型参数，使其能够输出与输入数据相匹配的内容，从而达到预定的目标。自编码器在这个过程中学习到了各级输入图像的特征，包括语义、纹理和形状等。

自编码器这一机器学习模型，是由三个基本部分组成的。（１）编码模块：图像编码的任务由特定模块承担，旨在将输入图像转换为抽象表示，以便进一步处理。（２）隐藏层模块：在图像处理领域，最小构成元素的概念是理解图像表征的基础；（３）解码器模块：针对待处理的具体内容，进行逐一分析并依照特定标准进行修改，以达成所要求的效果。

2.4 手工特征与大数据方法

在图像识别中手工特征阶段指的是使用SIFT特征进行识别的方法，这种方法在实际应用中，正由于卷积神经网络的普及和强大能力，逐渐退出了主流任务[1]。

在处理大规模数据时，采用诸如数据增强、模型集成和微调等技术，旨在挖掘数据中的模式，从而增强模型的健壮性并提升其分类的准确性。

2.5 卷积神经网络

2012年AlexNet的崛起证明了学习特征优于手工设计，开启了深度学习在计算机视觉的新纪元。随后，VGG网络引入块的概念促进了架构复用。然而，随着层数增加，训练深层网络变得困难。2015年，残差网络（ResNet）通过引入残差块，其核心思想是每个附加层应能轻松包含原始函数，从而解决了深层网络训练难题，并在ImageNet竞赛中夺冠，深刻影响了后续深度神经网络的设计。

3 基于深度学习加强焊缝图像识别的措施

3.1 数据预处理与增强

在基于深度学习加强焊缝图像识别的过程中，数据预处理与增强是至关重要的一环[2]。对原始焊缝图像进行预处理，包括色彩空间转换以简化处理流程，对比度增强以突出焊缝缺陷的细微特征，以及降噪处理以消除图像中的干扰噪声，这些步骤共同提升了图像质量，为后续的特征提取和识别奠定了坚实基础。

除此之外，通过数据增强技术，如旋转、缩放、裁剪和翻转等图像变换方法，有效扩充了训练数据集，不仅增加了模型的泛化能力，还减少了过拟合的风险。这些增强措施确保了模型能够学习到焊缝图像在不同视角下的特征表示，从而提高了对复杂焊缝缺陷的识别精度和鲁棒性。因此，数据预处理与增强作为深度学习焊缝图像识别流程中的关键步骤，通过优化图像质量和增加数据多样性，显著提升了识别系统的整体性能和可靠性。

3.2 深度学习模型选择与优化

在利用深度学习技术加强焊缝图像识别的过程中，深度学习模型的选择与优化是核心环节。为此需要根据焊缝图像的具体特征和识别任务的需求，精心挑选合适的深度学习模型。卷积神经网络（CNN）因其出色的图像特征提取能力成为首选，特别是像ResNet这样的残差网络，通过引入残差块有效缓解了深层网络的训练难题，成为构建焊缝图像识别模型的有力工具。

在焊缝图像识别的深度学习模型优化进程中，除了上述提到的网络结构调整与正则化技术应用外，还有更多策略值得探索与实践。例如，数据增强是一种非常有效的手段，通过随机旋转、缩放、翻转、添加噪声等方式对原始图像进行变换，可以极大地增加训练样本的多样性，帮助模型学习到更加泛化的特征，从而提高对未知缺陷的识别能力。此外，引入迁移学习也是提升模型性能的重要途径。利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的模型作为起点，通过微调（fine-tuning）其网络参数以适应焊缝缺陷识别任务，可以充分利用预训练模型学习到的高级特征表示，加速新任务的学习过程，同时减少对数据量的依赖。

在模型评估与优化阶段，合理的评价指标选择（如准确率、召回率、F1分数等）和交叉验证策略的使用，有助于全面评估模型性能，发现潜在问题并进行针对性改进。同时，结合领域知识，对模型预测结果进行后处理（如形态学操作、连通域分析等），可以进一步提升识别结果的精确度和可靠性。因此，深度学习模型在焊缝图像识别领域的优化是一个综合性的过程，涉及网络结构、数据处理、训练策略等多个方面。通过不断探索与实践，结合最新的研究成果和技术趋势，可以持续优化模型性能，为焊缝质量检测提供更加高效、准确的解决方案。

3.3 引入注意力机制

在深度学习领域，引入注意力机制是加强焊缝图像识别能力的一项重要策略。焊缝图像中，缺陷往往仅占据图像的一小部分，而传统的卷积神经网络在处理时容易对所有区域一视同仁，导致关键信息的忽略[3]。通过引入注意力机制，模型能够学习在图像中自动聚焦到包含焊缝缺陷的重要区域，增强对这些区域特征的提取与利用。注意力机制在焊缝图像识别中的应用，进一步增强了模型的智能性和针对性。通过自动学习并生成注意力权重图，该机制能够智能地分配模型的“注意力”资源，即让模型在处理图像时，对包含焊缝缺陷的关键区域给予更高的权重，而对背景或无关紧要的区域则相对忽略。这种动态调整不仅使模型能够聚焦于细微但关键的缺陷特征，还有效过滤了背景噪声的干扰，避免了无用信息的干扰，从而大大提高了识别的准确性和效率。此外，注意力机制还促进了模型的解释性，使得识别结果更加透明和可理解，为后续的缺陷分析和处理提供了有力支持。因此，将注意力机制融入深度学习模型中，是加强焊缝图像识别能力、推动自动化焊接质量检测迈向更高水平的有效途径。

3.4 采用多尺度识别策略

在基于深度学习的焊缝图像识别任务中，采用多尺度识别策略是提升识别效果的重要措施之一。焊缝缺陷的大小、形状和位置各异，单一尺度的识别模型往往难以全面捕捉这些复杂特征[4]。因此，通过构建多尺度识别框架，模型能够在不同尺度上提取焊缝图像的特征信息，从而更全面地理解图像内容。多尺度识别策略在焊缝图像识别中的实施，深刻体现了深度学习对复杂图像信息处理的精细度与灵活性。通过设置不同大小的卷积核，模型能够捕捉到从细微纹理到宏观结构的多层次特征，这对于识别焊缝中尺寸不一的缺陷至关重要。金字塔结构的应用，则通过逐层降采样和特征融合，使模型能够在不同分辨率下审视图像，既保留了全局上下文信息，也不失对局部细节的敏锐洞察。

而多阶段检测网络，如特征金字塔网络（FPN）的引入，更是将多尺度特征提取与融合推向了新的高度。这种网络结构不仅在不同尺度上独立进行特征学习，还通过跨尺度连接实现了特征的共享与增强，显著提升了模型对复杂焊缝图像的解析能力。正因为如此，多尺度识别策略通过多维度、多层次的特征提取与融合，极大地增强了深度学习模型在焊缝图像识别中的表现力，为实现高效、准确的自动化检测提供了坚实的技术支撑。

4 结论

综上所述，基于深度学习的焊缝图像识别方法为焊缝质量检测提供了新的思路和技术手段，具有广阔的应用前景和发展空间。随着技术的不断进步和完善，相信这一领域将会取得更加丰硕的成果。

基金项目：本文为南通市社会民生科技计划项目“基于深度学习的焊缝图像识别方法研究”的研究成果（项目编号：MSZ2022170）。

参考文献：

[1]王树森，李萍，黄大伟，等.基于深度学习的焊缝缺陷X射线检测图像识别与增强[J].无损检测，2024，46（06）：17-23.

[2]杭小虎，王海.基于深度学习的焊缝图像识别方法研究[J].无线互联科技，2023，20（24）：126-132.

[3]陈凯，王海.基于深度学习的焊缝图像识别研究[J].安徽工程大学学报，2022，37（01）：24-31.

[4]汪家琦，郭源.对基于深度学习的商品图像识别方法分析[J].科技创新导报，2020，17（02）：129-130.