《表2 诊断结果比较：基于一维卷积神经网络焊缝缺陷X射线图像的分类方法研究》

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《基于一维卷积神经网络焊缝缺陷X射线图像的分类方法研究》

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为了能更好地说明本文提出方法的优越性。本文设计了两种常用的分类算法进行焊缝缺陷X射线图像分类。对比方法分别为SVM和BP神经网络模型[14-15]。其对比方法与本文提出的方法数据集和参数保持一致。实验结果如图4所示，可以得出本文提出的1-DCNN模型在分类准确率和训练时间方法都要优于SVM和BP神经网络方法。因此，进一步说明了本文提出的方法可以很好地实现焊缝缺陷X射线图像的分类。