一种基于深度学习的焊接缺陷分类方法及系统

本申请公开了一种基于深度学习的焊接缺陷分类方法及系统，该方法包括：采集焊接图像并将其作为训练集中的训练样本，对训练集中的焊接图像进行预处理；构建特征融合的CNN图像识别与分类模型；采用步训练样本对CNN图像识别与分类模型进行训练，得到训练好的CNN图像识别与分类模型；将待分类和识别的焊接图像输入训练好的CNN图像识别与分类模型中，通过模型推理，得到焊接图像所属的缺陷类别。本申请有效提高了缺陷识别精度，优化了特征提取过程，并确保实时检测能力。