基于改进的VGG-16网络结构的焊缝缺陷识别技术研究

焊接技术在多个领域广泛应用,近年来焊缝缺陷的自动检测已成为研究的热点。本文针对铝合金熔焊焊缝的X射线图像,采用VGG-16卷积神经网络作为基础网络,提出了一种SC-VGG的新型网络结构。该结构通过引入多尺度合成卷积层来替代传统的单一卷积层,优化了训练过程中的损失函数,使网络更加聚集于焊缝缺陷类型的精确预测。实验结果表明,SC-VGG网络结构在训练过程中展现出了良好的收敛性。与其他网络相比,SC-VGG网络在提取焊缝缺陷特征方面表现优异,其平均准确率和召回率分别达到了95.86%和98.33%,为焊缝缺陷的自动化分类提供了算法支撑。

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本文档关键词:焊缝,识别,缺陷,改进,网络