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申请/专利权人：北京京航计算通讯研究所
摘要：本发明涉及一种面向装备离散制造的焊缝图像多类别分类方法，解决了现有焊缝检测方式难以保证质量以及焊缝缺陷识别不准确的问题。方法包括：获取焊缝样本图像构建训练数据集；基于训练数据集训练焊缝图像分类识别模型；焊缝图像分类识别模型包括基础特征提取模块、目标级注意力网络和跨模态长短期记忆网络；加载训练数据集至基础特征提取模块、经目标级注意力网络得到精细焊缝视觉特征；精细焊缝视觉特征通过softmax层与精细焊缝视觉特征进行跨模态对齐得到标签文本向量；加载训练数据集的焊缝缺陷标注和标签文本向量至跨模态长短期记忆网络，训练焊缝图像分类识别模型；利用训练好的焊缝图像分类识别模型识别焊缝底片，得到焊缝缺陷。
主权项：1.面向装备离散制造的焊缝图像多类别分类方法，其特征在于，包括如下步骤：获取焊缝样本图像并对其中的焊缝缺陷类别进行标注构建训练数据集；基于所述训练数据集训练焊缝图像分类识别模型，得到训练好的焊缝图像分类识别模型；其中，所述焊缝图像分类识别模型包括基础特征提取模块、目标级注意力网络和跨模态长短期记忆网络；加载所述训练数据集的焊缝样本图像至所述基础特征提取模块中，再经所述目标级注意力网络得到精细焊缝视觉特征；所述精细焊缝视觉特征通过softmax层获得若干显著类别的语义标签文本后与所述精细焊缝视觉特征进行跨模态对齐得到对齐的标签文本向量；加载所述训练数据集的焊缝缺陷类别标注和所述标签文本向量至所述跨模态长短期记忆网络，训练所述焊缝图像分类识别模型；利用训练好的焊缝图像分类识别模型对焊缝底片进行识别，得到所述焊缝底片中的焊缝缺陷类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京京航计算通讯研究所 面向装备离散制造的焊缝图像多类别分类方法
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