综述：焊接缺陷检测：基于深度学习的图像处理与缺陷形成机制

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：Weld Defect Detection: Deep Learning-Based Image Processing and the Mechanisms of Defect Formation

焊接缺陷检测面临安全威胁，深度学习可提升精度效率，但需跨学科整合算法设计与焊接工艺理解。本文系统分析焊接方法分类、缺陷类型及形成机理，从图像采集质量、缺陷复杂性等入口点探讨深度学习应用现状与发展方向。通过综合研究为后续提供理论参考和实践指引，推动智能检测技术发展。

　　

摘要

焊接缺陷对工程部件的结构完整性和安全性构成严重威胁，可能导致设备故障甚至灾难性事故。深度学习技术凭借其强大的特征提取和自适应学习能力，可以有效弥补人工检测和传统算法在焊接缺陷识别方面的局限性，从而提高检测的准确性和效率。然而，将深度学习应用于焊接缺陷检测需要跨学科的整合，这不仅要求在算法和模型设计方面具备专业知识，还需要深入理解焊接过程、缺陷机制以及检测要求。为应对这一跨学科挑战，本文系统地研究了焊接方法的分类、焊接缺陷的类型及其形成机制。以图像采集过程、图像质量以及焊接缺陷的复杂性为切入点，本文深入分析了基于深度学习的焊接缺陷检测技术的研究现状和应用前景。通过综合现有研究成果，本研究旨在为后续研究提供理论参考和实践指导，促进深度学习与焊接缺陷检测之间的更深入融合，并为焊接质量的智能检测与评估提供新的方法。