一种高清图像深度学习的焊缝缺陷智能检测方法

本发明提供了一种高清图像深度学习的焊缝缺陷智能检测方法，步骤：S1，收集高清焊缝图像，对选定图像进行人工标注，构建焊缝缺陷图像数据库；S2，采用GLIP模型对其预训练权重GLIP‑L进行第一次微调；S3，自制焊接试件，通过高清相机和超声波检测设备分别采集自制焊接试件的焊缝表面高清图像与内部缺陷的超声回波特征数据，建立高清焊缝图像与超声波多模态数据库；S4，在GLIP模型中引入多层感知机模块，构建图像和超声波多模态特征对齐机制，并进行第二次微调，获得训练完成的GLIP模型；S5，使用训练完成的GLIP模型对焊缝进行缺陷检测，并输出检测结果。本发明通过多模态数据融合，提高了焊缝缺陷检测的准确率和鲁棒性，适用于自动化和精准的工业检测场景。