在焊缝缺陷检测中,传统无损检测方法主要通过X射线图像检测实现,这种方法易受主观因素影响且判定工作量巨大,无法满足自动化焊接产线的实际检测需求。深度学习被广泛引入焊缝自动缺陷检测技术中,因为大量已标记缺陷数据在实际应用中获取困难,导致基于深度学习的焊缝缺陷检测技术需要大量已标记缺陷数据进行模型训练无法工程化实施。因此为了解决上述问题,本文提出了一种基于迁移学习的焊缝缺陷识别方法,其主要研究内容如下:（1）对焊缝采集过程、机理知识和业务数据资源进行分析。介绍了焊缝数据采集过程与原理,同时分析了焊缝缺陷的产生机理。对采集得到的焊缝缺陷图像的数据特点,缺陷类别及缺陷特点进行分析,同时根据缺陷检测算法对数据集的具体要求对缺陷图像进行标注,并且确定缺陷检测的评价指标。（2）研究分析焊缝缺陷数据特点,然后根据分析结果提出一种基于SSD算法的焊缝缺陷检测方法。针对缺陷图像的数据量少、缺陷类别不平衡、缺陷尺度跨度大、微小缺陷和大尺度缺陷占比高等特点,本文采用几何变换方法平衡缺陷类别数量差异,运用基于Mosaic数据增广方法提升缺陷图像的复杂度,运用生成对抗网络生成缺陷图像进一步平衡各类缺陷类别及增加数据量;在此基础上基于SSD算法思想搭建焊缝缺陷检测网络,在网络中添加注意力机制模块和特征融合模块增强网络模型对微小缺陷的特征提取能力,同时将网络中NMS方法替换为soft-NMS提升模型对气孔缺陷的检测能力,最终构建得到焊缝缺陷检测基础模型。（3）为进一步提升缺陷检测的检测准确率,在焊缝缺陷检测基础模型基础上提出两种迁移学习方法。第一种方法是基于样本选择的迁移学习方法,该方法通过提取源域数据样本并将其补充进目标域的方式补足样本分布,进而提升模型的检测性能;第二种方法是基于模型的迁移学习方法,其通过监督学习下的参数微调策略对基础检测模型参数进行迁移。本文对上述方法进行了实验验证,验证结果证明本文所提方法不仅能解决大量已标记缺陷数据获取的问题,而且能有效提升焊缝缺陷的检测准确率。