基于改进Mask2Former网络的超声翅片钎焊识别方法

本发明公开了一种基于改进Mask2Former网络的超声翅片钎焊识别方法，包括如下步骤：步骤一：采用改进的Mask2Former网络分割超声图像中的翅片焊接区域；步骤二：通过差分进化算法优化匹配焊接区域模板与翅片焊接区域，使焊接区域模板与翅片焊接区域的交并比最小，得到包括焊接区域模板旋转角度和横纵坐标平移距离的最优匹配参数；步骤三：将理论焊接区域模板及固有空洞结构模板同步应用所得最优匹配参数进行空间变换；步骤四：基于变换后的模板位置，计算焊接区域模板内且空洞模板外超过缺陷阈值的像素数量与两个模板像素数量差值的商，得到钎焊率。在空洞轮廓不可见的情况下，也可准确定位空洞位置，并在计算钎焊率时排除其干扰，提高计算精度。