摘要
本发明涉及一种面向装备离散制造的焊缝图像多类别分类方法,解决了现有焊缝检测方式难以保证质量以及焊缝缺陷识别不准确的问题。方法包括:获取焊缝样本图像构建训练数据集;基于训练数据集训练焊缝图像分类识别模型;焊缝图像分类识别模型包括基础特征提取模块、目标级注意力网络和跨模态长短期记忆网络;加载训练数据集至基础特征提取模块、经目标级注意力网络得到精细焊缝视觉特征;精细焊缝视觉特征通过softmax层与精细焊缝视觉特征进行跨模态对齐得到标签文本向量;加载训练数据集的焊缝缺陷标注和标签文本向量至跨模态长短期记忆网络,训练焊缝图像分类识别模型;利用训练好的焊缝图像分类识别模型识别焊缝底片,得到焊缝缺陷。
技术关键词
焊缝视觉
视觉特征
图像分类识别
语义标签
焊缝缺陷
标签文本
长短期记忆网络
类别分类方法
注意力
特征提取模块
跨模态
掩模
矩阵
识别焊缝
底片
基础
数据
系统为您推荐了相关专利信息
图像视觉特征
属性预测模型
眼底图像特征
样本
校正
视觉特征
物体检测器
姿态特征
识别方法
特征提取网络
虚拟场景生成方法
环境光照条件
数字孪生
电商
坐标
微调方法
保留特征
输出特征
缓存机制
视觉特征信息