基于级联线性注意力和CNN的焊缝TOFD图像分类方法及系统

本发明涉及超声波无损检测技术领域，具体而言，涉及基于级联线性注意力和CNN的焊缝TOFD图像分类方法及系统，本发明通过引入级联线性注意力机制，大幅降低了传统Transformer中自注意力机制的二次计算复杂度，减少了模型推理时间，显著提升了计算效率，使其更适合实际工程应用中的实时性需求。结合CNN优化特征提取流程，能够捕捉焊缝TOFD图像中复杂而多变的缺陷特征，特别是在细小缺陷和边界模糊缺陷的识别中表现更优，提升了模型对缺陷特征的表达能力。相较于现有技术中层数过多、结构复杂的模型，本发明优化了模型结构，使其计算开销更低、部署更加方便，在工业现场检测中的适用性显著提高。