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针对不锈钢焊缝缺陷特征提取存在主观单一性和客观不充分性等问题,提出一种融合迁移学习的AlexNet卷积神经网络模型,用于不锈钢焊缝缺陷的自动分类。首先,由于不锈钢焊缝缺陷数据较为缺乏,通过采用迁移学习对网络前3层冻结,减少网络对输入数据量的要求;对后2层卷积层提取的特征信息批量归一化(batch normalization,BN),以加快网络的收敛速度;并使用带泄露线性整流(leaky rectified linear unit,LeakyReLU)函数对抑制神经元进行激活,从而提高模型的鲁棒性和特征提取