基于空洞分层注意力胶囊网络的X射线焊缝缺陷识别方法

由于X射线焊缝图像的复杂多样性,使得很多传统基于X射线焊缝缺陷检测方法的准确性不高,泛化能力较差。提出一种基于空洞分层注意力胶囊网络(DHACNet)的X射线焊缝缺陷识别方法。DHACNet由卷积模块、空洞分层注意力和胶囊网络(CapsNet)组成。卷积模块用来提取图像的卷积特征,空洞分层注意力用来提取多尺度显著性特征,CapsNet利用胶囊层和动态路由算法替代卷积神经网络(CNN)中的池化操作和全连接操作。DHACNet具有强大多尺度特征提取能力,能够克服CNN只关注图像局部特征和池化操作导致图像部分信息丢失等不足。在构建的X射线焊缝缺陷图像集上进行识别试验,识别准确率为96%以上,与传统方法进行比较,结果表明,该方法有效可行,能够为X射线焊缝缺陷识别系统提供技术支持。