海洋油气是人类竞相争夺的重要资源,深海管线是海洋油气工程中不可或缺的基础设备之一。在深海管线的生产制造和拼接组装过程中会大量地使用到焊接技术,但是由于焊接工艺的不稳定性和环境因素的干扰影响,焊缝内会不可规避地出现焊接损伤缺陷,损害了深海管线的品质,给未来的工程埋下巨大的隐患。现有的焊缝损伤缺陷检测技术采用人工提取和机器学习相结合的方式,普遍存在效率低且准确率不高的问题,所以针对焊缝损伤缺陷进行更高效、更准确的识别方法研究就有十分重要的意义。本文基于深海管线焊缝内损伤缺陷的射线图像,对损伤缺陷的识别方法开展研究,目的是能够提出一种性能优异的损伤缺陷识别算法。首先在互联网搜索以及相关单位的帮助下获取了一定量的深海管线损伤缺陷图像,然后使用数据增广对其进行扩增;然后对图像作预处理:小波滤波能够较好地消除图像中的噪声干扰,直方图正规化法可以提高模糊图像的对比度,大津法可以用来分离焊缝和背景区域,Canny边缘检测法可以检出更加清晰的焊缝边缘,Hough变换能够实现焊缝区域的检出,区域生长法可以分割提取出较为完整的损伤缺陷图像,尺寸归一化法可以把损伤缺陷图像统一尺寸,由此建立了损伤缺陷的图像样本集。利用建立的图像样本集,分别使用传统机器学习与深度学习的方式展开研究。在使用传统机器学习时,首先选取损伤缺陷的8个几何特征作为传统机器学习所需的特征参数,构建基于RBF核函数的支持向量机来开展深海管线损伤缺陷的识别研究,实验取得了92.6%的平均识别率。在运用深度学习中的卷积祌经网络时,在探究了层数和卷积核数量对卷积神经网络影响的情况下构建出最优网络结构,并对深海管线损伤缺陷图像开展识别测试,取得了96.8%的平均识别率。最后采取ZCA白化和遗传算法对卷积神经网络进行优化后再进行识别实验,结果达到了97.8%的平均识别率。通过实验结果的对比,体现了深度学习相较于传统机器学习的优越性,同时也验证了本文优化方法的有效性。