摘 要：文章簡要分析基于深度學(xué)習(xí)的焊縫圖像識別，重點強調(diào)基于深度學(xué)習(xí)的焊縫圖像識別技術(shù)，并以基于深度學(xué)習(xí)加強焊縫圖像識別的措施作為切入點，對數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強、深度學(xué)習(xí)模型選擇與優(yōu)化、引入注意力機(jī)制以及采用多尺度識別策略等方面進(jìn)行研究，期望能夠為相關(guān)人員提供參考，從而對焊縫質(zhì)量進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的檢測與評估，保證焊接質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí) 焊接圖像 識別

0 引言

基于深度學(xué)習(xí)的焊縫圖像識別方法，通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型從大量焊縫圖像數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)焊縫缺陷的特征表示，進(jìn)而實現(xiàn)對焊縫質(zhì)量的快速、準(zhǔn)確評估。該方法不僅能夠克服傳統(tǒng)檢測方法中的不足，提高檢測效率和準(zhǔn)確性，還能夠?qū)崿F(xiàn)焊縫缺陷的自動化識別和分類，為焊接質(zhì)量的智能化監(jiān)控提供有力支持。

1 基于深度學(xué)習(xí)的焊縫圖像識別

1.1 圖像分類模型與方法

1.1.1 基于統(tǒng)計與機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像識別

圖像識別主要通過傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如貝葉斯決策規(guī)則、支持向量機(jī)（SVM）、Ｋ最近鄰等技術(shù)進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，同時應(yīng)用聚類分析、馬爾可夫鏈、條件隨機(jī)場等無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，實現(xiàn)了對視覺圖像的分類處理。在焊縫識別領(lǐng)域，專家們常常結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)提取更優(yōu)的特征，隨后采用機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法實施分類。

1.1.2 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類

在深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域中，分類任務(wù)主要依賴于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制兩種算法。從經(jīng)典的ALexNet到現(xiàn)今大受歡迎的ResNet，卷積網(wǎng)絡(luò)主要對圖像的二維結(jié)構(gòu)進(jìn)行層次化分析，通過調(diào)整接收域的大小，學(xué)習(xí)圖像在不同尺度上的特征信息。

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

1.2 工藝焊縫數(shù)據(jù)集與技術(shù)應(yīng)用

本研究利用了由實際焊接作業(yè)中激光監(jiān)測系統(tǒng)采集的焊縫數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集的采樣頻率通常設(shè)定為50Hz，能夠?qū)挾炔怀^55mm的焊縫進(jìn)行檢測。

獲取的圖像素材原始分辨率設(shè)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(shù)據(jù)集處理的前期，主要集中精力于消除噪聲和調(diào)整像素值等環(huán)節(jié)。如圖1所示。

對采集的焊縫圖像執(zhí)行歸一化操作，生成一組標(biāo)準(zhǔn)化的圖像數(shù)據(jù)，接著，對這組數(shù)據(jù)中的圖像分辨率進(jìn)行調(diào)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(shù)據(jù)集分割為三部分。如圖2所示。

2 基于深度學(xué)習(xí)的焊縫圖像識別技術(shù)

2.1 圖像數(shù)據(jù)稀疏表征

二維多通道圖像數(shù)據(jù)通過向量量化處理，目標(biāo)是在特征空間中找到一個向量，它可以最準(zhǔn)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(wù)。

對圖像進(jìn)行處理，以實現(xiàn)稀疏表征，通常涉及若干步驟：對圖像的個體樣本實施標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)整，以統(tǒng)一其表現(xiàn)形式；采用聚類算法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚集分析，從而確定各個聚類中心的坐標(biāo)；對于所有數(shù)據(jù)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(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個經(jīng)典算法，它通過解析多維數(shù)據(jù)空間中的分布特征，確定影響數(shù)據(jù)分布的主要因素，進(jìn)而為分類或其他機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)提供依據(jù)。主成分分析法的基本原理在焊縫識別中，是通過對數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行處理，包括歸一化和去中心化，以獲得特定分布的數(shù)據(jù)集；采用主成分分析法對圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行了處理，優(yōu)化后獲得了分析的最終產(chǎn)物；在解決分類問題時，通過優(yōu)化求解函數(shù)結(jié)合最終結(jié)果，以獲得各類別的預(yù)測效果。

2.3 自編碼器

自編碼器是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其特點在于輸入和輸出均為相同的內(nèi)容，這種網(wǎng)絡(luò)類型是通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式進(jìn)行訓(xùn)練的。自編碼器的優(yōu)化策略在于預(yù)測其輸入數(shù)據(jù)，即通過調(diào)整模型參數(shù)，使其能夠輸出與輸入數(shù)據(jù)相匹配的內(nèi)容，從而達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)。自編碼器在這個過程中學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)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(wù)由特定模塊承擔(dān)，旨在將輸入圖像轉(zhuǎn)換為抽象表示，以便進(jìn)一步處理。（２）隱藏層模塊：在圖像處理領(lǐng)域，最小構(gòu)成元素的概念是理解圖像表征的基礎(chǔ)；（３）解碼器模塊：針對待處理的具體內(nèi)容，進(jìn)行逐一分析并依照特定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行修改，以達(dá)成所要求的效果。

2.4 手工特征與大數(shù)據(jù)方法

在圖像識別中手工特征階段指的是使用SIFT特征進(jìn)行識別的方法，這種方法在實際應(yīng)用中，正由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的普及和強大能力，逐漸退出了主流任務(wù)[1]。

在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，采用諸如數(shù)據(jù)增強、模型集成和微調(diào)等技術(shù)，旨在挖掘數(shù)據(jù)中的模式，從而增強模型的健壯性并提升其分類的準(zhǔn)確性。

2.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2012年AlexNet的崛起證明了學(xué)習(xí)特征優(yōu)于手工設(shè)計，開啟了深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺的新紀(jì)元。隨后，VGG網(wǎng)絡(luò)引入塊的概念促進(jìn)了架構(gòu)復(fù)用。然而，隨著層數(shù)增加，訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)變得困難。2015年，殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）通過引入殘差塊，其核心思想是每個附加層應(yīng)能輕松包含原始函數(shù)，從而解決了深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練難題，并在ImageNet競賽中奪冠，深刻影響了后續(xù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計。

3 基于深度學(xué)習(xí)加強焊縫圖像識別的措施

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強

在基于深度學(xué)習(xí)加強焊縫圖像識別的過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強是至關(guān)重要的一環(huán)[2]。對原始焊縫圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括色彩空間轉(zhuǎn)換以簡化處理流程，對比度增強以突出焊縫缺陷的細(xì)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(zhì)量，為后續(xù)的特征提取和識別奠定了堅實基礎(chǔ)。

除此之外，通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪和翻轉(zhuǎn)等圖像變換方法，有效擴(kuò)充了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，不僅增加了模型的泛化能力，還減少了過擬合的風(fēng)險。這些增強措施確保了模型能夠?qū)W習(xí)到焊縫圖像在不同視角下的特征表示，從而提高了對復(fù)雜焊縫缺陷的識別精度和魯棒性。因此，數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強作為深度學(xué)習(xí)焊縫圖像識別流程中的關(guān)鍵步驟，通過優(yōu)化圖像質(zhì)量和增加數(shù)據(jù)多樣性，顯著提升了識別系統(tǒng)的整體性能和可靠性。

3.2 深度學(xué)習(xí)模型選擇與優(yōu)化

在利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)加強焊縫圖像識別的過程中，深度學(xué)習(xí)模型的選擇與優(yōu)化是核心環(huán)節(jié)。為此需要根據(jù)焊縫圖像的具體特征和識別任務(wù)的需求，精心挑選合適的深度學(xué)習(xí)模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(wǎng)絡(luò)，通過引入殘差塊有效緩解了深層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難題，成為構(gòu)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(xué)習(xí)模型優(yōu)化進(jìn)程中，除了上述提到的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整與正則化技術(shù)應(yīng)用外，還有更多策略值得探索與實踐。例如，數(shù)據(jù)增強是一種非常有效的手段，通過隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)、添加噪聲等方式對原始圖像進(jìn)行變換，可以極大地增加訓(xùn)練樣本的多樣性，幫助模型學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)也是提升模型性能的重要途徑。利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集（如ImageNet）上預(yù)訓(xùn)練的模型作為起點，通過微調(diào)（fine-tuning）其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以適應(yīng)焊縫缺陷識別任務(wù)，可以充分利用預(yù)訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)到的高級特征表示，加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)過程，同時減少對數(shù)據(jù)量的依賴。

在模型評估與優(yōu)化階段，合理的評價指標(biāo)選擇（如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等）和交叉驗證策略的使用，有助于全面評估模型性能，發(fā)現(xiàn)潛在問題并進(jìn)行針對性改進(jìn)。同時，結(jié)合領(lǐng)域知識，對模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行后處理（如形態(tài)學(xué)操作、連通域分析等），可以進(jìn)一步提升識別結(jié)果的精確度和可靠性。因此，深度學(xué)習(xí)模型在焊縫圖像識別領(lǐng)域的優(yōu)化是一個綜合性的過程，涉及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練策略等多個方面。通過不斷探索與實踐，結(jié)合最新的研究成果和技術(shù)趨勢，可以持續(xù)優(yōu)化模型性能，為焊縫質(zhì)量檢測提供更加高效、準(zhǔn)確的解決方案。

3.3 引入注意力機(jī)制

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，引入注意力機(jī)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(jù)圖像的一小部分，而傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理時容易對所有區(qū)域一視同仁，導(dǎo)致關(guān)鍵信息的忽略[3]。通過引入注意力機(jī)制，模型能夠?qū)W習(xí)在圖像中自動聚焦到包含焊縫缺陷的重要區(qū)域，增強對這些區(qū)域特征的提取與利用。注意力機(jī)制在焊縫圖像識別中的應(yīng)用，進(jìn)一步增強了模型的智能性和針對性。通過自動學(xué)習(xí)并生成注意力權(quán)重圖，該機(jī)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(guān)鍵區(qū)域給予更高的權(quán)重，而對背景或無關(guān)緊要的區(qū)域則相對忽略。這種動態(tài)調(diào)整不僅使模型能夠聚焦于細(xì)微但關(guān)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(zhǔn)確性和效率。此外，注意力機(jī)制還促進(jìn)了模型的解釋性，使得識別結(jié)果更加透明和可理解，為后續(xù)的缺陷分析和處理提供了有力支持。因此，將注意力機(jī)制融入深度學(xué)習(xí)模型中，是加強焊縫圖像識別能力、推動自動化焊接質(zhì)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(xué)習(xí)的焊縫圖像識別任務(wù)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(fù)雜特征[4]。因此，通過構(gòu)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(nèi)容。多尺度識別策略在焊縫圖像識別中的實施，深刻體現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)對復(fù)雜圖像信息處理的精細(xì)度與靈活性。通過設(shè)置不同大小的卷積核，模型能夠捕捉到從細(xì)微紋理到宏觀結(jié)構(gòu)的多層次特征，這對于識別焊縫中尺寸不一的缺陷至關(guān)重要。金字塔結(jié)構(gòu)的應(yīng)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(xì)節(jié)的敏銳洞察。

而多階段檢測網(wǎng)絡(luò)，如特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（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(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不僅在不同尺度上獨立進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，還通過跨尺度連接實現(xiàn)了特征的共享與增強，顯著提升了模型對復(fù)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(xué)習(xí)模型在焊縫圖像識別中的表現(xiàn)力，為實現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的自動化檢測提供了堅實的技術(shù)支撐。

4 結(jié)論

綜上所述，基于深度學(xué)習(xí)的焊縫圖像識別方法為焊縫質(zhì)量檢測提供了新的思路和技術(shù)手段，具有廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展空間。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和完善，相信這一領(lǐng)域?qū)〉酶迂S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(xué)習(xí)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(xiàn)：

[1]王樹森，李萍，黃大偉，等.基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的焊縫圖像識別方法研究[J].無線互聯(lián)科技，2023，20（24）：126-132.

[3]陳凱，王海.基于深度學(xué)習(xí)的焊縫圖像識別研究[J].安徽工程大學(xué)學(xué)報，2022，37（01）：24-31.

[4]汪家琦，郭源.對基于深度學(xué)習(xí)的商品圖像識別方法分析[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報，2020，17（02）：129-130.