基于ResNet的焊接缺陷分类识别

摘要：

本文针对称重传感器上应变片焊接缺陷问题,以ResNet50为基础模型,构建一种焊接缺陷分类模型,实现对正常、少焊、短路、掉线缺陷的分类识别.为解决缺陷样本分布不平衡的问题,通过缺陷分析和数据增强处理,构建应变片缺陷样本数据集.实验结果表明,本文搭建的焊接缺陷分类模型能有效地识别和分类焊接缺陷图像,在测试集上的分类准确率、精确率、召回率、F1-score分别达到97.4％、97.2％、96.2％、96.7％.

关键词：焊接缺陷、分类模型、数据增强

所属期刊栏目：13

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中山市科技计划项目2019B2074

在线出版日期：2023-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：103-106