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为了同时对多种焊点缺陷类型进行快速识别,解决现有焊接异常图像识别算法误检率与漏检率偏高的问题,设计了基于改进型卷积神经网络的深度学习算法。利用自组织映射分类技术,提高了卷积神经网络的数据选择自适应性,结合自适应矩估计分析,约束了焊接异常图像中特征集合的收敛条件。实验中将5种常见焊接异常图像以等比例随机分布的形式放入训练集、验证集和测试集中,再分别用传统识别算法(canny算法和k均值算法)和该算法进行测试。结果表明,对于桥连缺陷,3种方法均无误检、无漏检;对于小球缺陷,3种方法均符合要求,而cann