简介： 本发明属于数字图像处理技术领域，具体为一种基于CNN的超声无损检测图像缺陷分类方法。本发明方法包括采集超声相控阵无损检测图像，并对检测图像进行分类，构造专用于超声相控阵无损检测图像缺陷分类的数据集；并将数据集按照一定比例划分为训练集、测试集，训练集用来训练网络模型，测试集用来测试训练好的网络模型的性能；设计专用的超声相控阵无损检测图像缺陷分类的深度卷积神经网络，该网络包括：数据输入模块、双尺度特征提取模块、特征重组模块、特征融合模块、CA模块和分类器。本发明可以提高超声相控阵无损检测图像中缺陷的分类效率，减轻相关制造企业再缺陷数据分析过程中的成本。