多特征融合的焊缝图像多标签分类算法OACSTPCD

为了实现焊缝缺陷的准确分类,提出一种多特征融合的焊缝图像多标签分类算法。首先,通过残差神经网络(ResNet-50)提取图像的特征信息,根据得到的特征图构建图结构,提出关联度引导邻域传播(RDGNP)算法优化图结构;然后,使用图卷积神经网络(GCN)提取图结构的特征信息,并设计特征融合模块实现图像特征和图结构特征的结合;最后,得到多标签分类结果。实验结果表明:文中算法能够有效地实现焊缝缺陷的多标签分类,在X射线焊缝缺陷数据集上的性能有明显提升。