机器视觉中的非破坏性检测

20/24机器视觉中的非破坏性检测第一部分非破坏性检测的本质和目的 2第二部分机器视觉在非破坏性检测中的优势 4第三部分机器视觉非破坏性检测的原理和方法 6第四部分图像处理和特征提取技术 9第五部分缺陷识别和分类算法 12第六部分数据采集及标注方法 14第七部分检测系统评价指标 17第八部分实际应用领域及发展趋势 20

第一部分非破坏性检测的本质和目的关键词关键要点【非破坏性检测的本质】

1.非破坏性检测（NDT）是一类技术，用于评估材料、组件和结构的完整性，而不影响其功能或性能。

2.NDT方法利用各种物理现象，如电磁、超声、热和声学，以检测材料缺陷、裂纹、腐蚀和其他瑕疵。

3.NDT在各个行业至关重要，包括航空航天、制造、能源和建筑，以确保产品安全性和可靠性。

【非破坏性检测的目的】

非破坏性检测的本质和目的

非破坏性检测（NDT）

非破坏性检测（NDT）是一组技术和方法，用于评估材料、组件和结构的完整性，而无需对其造成永久性损坏。NDT技术广泛应用于各个行业，包括航空、汽车、制造、石油和天然气以及医疗保健。

NDT的本质

*不破坏性：NDT技术不损坏或改变被检测对象的物理或化学性质。

*评估：NDT技术可提供有关材料或组件内部结构、缺陷和特性的信息。

*非侵入性：NDT技术不会穿透被检测对象，而是利用非侵入性手段，例如电磁波、超声波或光学成像。

NDT的目的

*质量控制：确保材料、组件和结构满足质量标准。

*维护和维修：检测和监测缺陷，以制定预防性维护和维修计划。

*故障诊断：识别导致故障或失效的根本原因。

*逆向工程：了解复杂组件或产品的内部结构和特性，以实现设计复制或改进。

*材料表征：测量材料的物理和机械性能，例如厚度、密度和声阻抗。

NDT的类型

NDT方法根据所使用的检测原理进行分类，主要类型包括：

*超声波检测（UT）：使用高频声波检测内部缺陷。

*射线检测（RT）：使用X射线或伽马射线来检测内部缺陷。

*涡流检测（ET）：使用电磁线圈来检测表面和近表面缺陷。

*磁粉检测（MT）：利用磁场和磁粉来检测表面和近表面缺陷。

*渗透检测（PT）：使用渗透剂和显像剂来检测表面缺陷。

NDT的优点

*非破坏性：不损害被检测对象。

*快速和可靠：可快速提供准确且可重复的结果。

*可移植性：许多NDT技术是便携式的，允许在现场进行检查。

*成本效益：检测潜在缺陷比修复故障更加经济高效。

*安全性：避免暴露于有害物质，例如放射线或化学物质。

NDT的挑战

*检测灵敏度：某些NDT技术可能无法检测到特定类型或尺寸的缺陷。

*几何复杂性：复杂几何形状的物体可能难以全面检查。

*材料特性：某些材料可能难以用NDT技术进行有效检测。

*操作员技能：准确可靠的NDT结果依赖于合格的操作员。

*标准和法规：需要遵循NDT检查的行业标准和法规。

结论

非破坏性检测是一种至关重要的技术，用于评估材料、组件和结构的完整性，而无需造成损伤。NDT具有广泛的工业应用，包括质量控制、维护、故障诊断和材料表征。通过利用各种检测原理，NDT技术有助于确保安全、可靠和高效的运营。第二部分机器视觉在非破坏性检测中的优势机器视觉在非破坏性检测中的优势

机器视觉是一种利用计算机图像处理和分析技术的非接触式检测方法，在非破坏性检测（NDT）领域有着广泛的应用。与其他传统的NDT技术相比，机器视觉具有以下优势：

高准确性和可靠性：

*机器视觉系统利用精密成像传感器和先进的算法，可准确检测和识别缺陷，最大程度地降低人为误差。

*自动化检测流程可以消除操作员疲劳和主观性，确保一致且可靠的结果。

速度快、效率高：

*机器视觉系统可以在生产线上高速运行，实时检测缺陷，从而提高生产效率。

*自动化处理能力使大批量检测成为可能，显著减少检测时间。

非接触式操作：

*机器视觉采用非接触式测量，不会对被检对象造成任何损坏，特别适用于敏感或易碎的材料。

*这种非破坏性的性质使机器视觉成为广泛行业中理想的检测工具。

可定制和灵活性：

*机器视觉系统可以根据特定应用需求进行定制，包括成像参数、缺陷检测算法和数据分析。

*模块化设计使机器视觉系统易于集成到现有生产线中。

自动化检测和数据分析：

*机器视觉系统可以自动检测缺陷，并根据预定义的标准对其进行分类和量化。

*集成的数据分析工具可用于深入了解缺陷模式，识别趋势，并预测未来的故障。

成本效益：

*机器视觉系统虽然有较高的前期投资成本，但从长远来看却具有成本效益。

*自动化检测流程可以减少人力需求，优化生产流程，并降低返工成本。

缺陷检测范围广泛：

*机器视觉可检测各种缺陷类型，包括：

*表面缺陷：划痕、凹痕、变形

*内部缺陷：裂纹、空洞、夹杂物

*尺寸偏差：公差超出允许范围

*功能缺陷：机械部件的故障

应用实例：

机器视觉在NDT中的应用涵盖广泛的行业，包括：

*汽车工业：检查车身面板、油漆质量和零部件缺陷。

*航空航天：检测飞机机身、发动机和组件的缺陷。

*电子行业：检查印刷电路板、半导体和组件的缺陷。

*食品工业：检测食品安全威胁、异物和质量缺陷。

*制药行业：检查药品包装、标签和产品缺陷。

结论：

机器视觉在非破坏性检测中提供了独特的优势，例如高准确性、速度快、非接触式操作、可定制性、自动化检测和成本效益。其广泛的缺陷检测范围使其适用于多个行业，从汽车和航空航天到电子、食品和制药。随着技术不断进步，机器视觉有望在NDT领域发挥越来越重要的作用，确保产品质量、安全性和可靠性。第三部分机器视觉非破坏性检测的原理和方法机器视觉非破坏性检测的原理和方法

原理

机器视觉非破坏性检测(NDT)是一种使用图像传感技术和计算机视觉算法来检查材料和部件内部或外部缺陷的方法，而不会对其造成损坏。机器视觉NDT利用以下原理：

*光学成像：各种光源（如激光、LED和X射线）用于照亮被测对象，生成其图像。

*图像处理：计算机算法应用于收集的图像，以增强特征、去除噪声并提取缺陷信息。

*缺陷识别：使用机器学习或图像分析技术识别图像中的缺陷模式和异常。

方法

1.基于表面的方法

*视觉检查：人工目视检查被测对象表面是否有裂纹、变形、凹痕等缺陷。

*机器视觉检查：使用工业相机和图像处理软件自动执行视觉检查。

2.基于体积的方法

*X射线成像：使用X射线穿透被测对象，并生成内部结构的图像，以检测内部缺陷（如裂纹、空洞）。

*CT扫描：将X射线成像与计算机断层扫描技术相结合，生成被测对象内部的三维图像，以检测隐藏的缺陷。

*超声波成像：使用超声波穿透被测对象，并检测超声波反射率的差异，以识别内部缺陷（如delaminations、裂纹）。

*涡流检测：使用感应线圈在被测对象周围产生涡流，并检测涡流的变化，以检测表面和近表面缺陷（如裂纹、腐蚀）。

应用

机器视觉NDT在广泛的行业中用于非破坏性检测，包括：

*航空航天：检查飞机部件、发动机和复合材料的缺陷

*汽车：检查车辆部件、焊缝和涂层的缺陷

*制造：检查机械部件、铸件和电子元件的缺陷

*医药：检查药品、容器和医疗设备的缺陷

*能源：检查风力涡轮机叶片、管道和压力容器的缺陷

*建筑：检查建筑物、桥梁和基础设施的缺陷

优点

*非破坏性：不会损坏被测对象。

*自动化：可以自动执行检查过程，减少人为错误。

*速度和效率：比传统NDT方法更快、更有效。

*可靠性：使用机器学习和图像分析技术提高缺陷识别的可靠性。

*数据记录：生成和存储检查数据的数字记录，以便进行分析和跟踪。

*灵活性：可定制以适应不同类型的被测对象和缺陷类型。

挑战

*复杂性的缺陷：识别复杂和不明显的缺陷可能具有挑战性。

*环境干扰：光照、振动和杂散光等环境因素会影响图像采集和处理。

*数据处理：处理和分析大量图像数据可能需要高计算能力。

*成本：机器视觉系统和软件的采购和维护成本可能会很高。

*操作技能：需要熟练的技术人员来操作和解释检测结果。

发展趋势

机器视觉NDT正在不断发展，以下趋势值得注意：

*深度学习：使用深度神经网络提高缺陷识别的准确性和可靠性。

*云计算：使用云基础设施处理和分析大规模图像数据。

*移动设备：使用智能手机和平板电脑进行现场检查。

*数字化转型：与物联网(IoT)和工业4.0集成，实现自动检测和预测性维护。

随着技术的不断进步，机器视觉NDT有望在非破坏性检测中发挥越来越重要的作用，提高安全性、效率和可靠性。第四部分图像处理和特征提取技术关键词关键要点图像分割

1.基于阈值的分割：通过阈值将图像分成不同的区域，适用于对比度明显的图像。

2.基于边缘的分割：利用图像中边缘信息来分割不同对象，适用于复杂纹理的图像。

3.区域生长：从种子区域开始，逐步将相邻区域合并到同一类中，适用于连通性较好的对象分割。

特征提取

1.形状特征：提取对象的边界、面积、周长等几何特征，适用于形状稳定的对象识别。

2.纹理特征：分析图像中纹理的规律性，适用于区分不同材料或表面。

3.光谱特征：提取图像中不同波长下的光谱信息，适用于化学成分分析或医疗诊断。图像处理和特征提取技术

在机器视觉中的非破坏性检测（NDT）中，图像处理和特征提取技术对于从图像中提取有用信息至关重要，从而实现准确且可靠的检测。这些技术通过增强图像、去除噪声和提取与特定缺陷相关的特征，为后续的缺陷分类和评估奠定了基础。

图像处理

图像处理操作包括：

*图像增强：改善图像对比度、亮度和清晰度，以突出缺陷特征。

*图像去噪：去除由传感器噪声、照明不均或环境因素引起的图像噪声。

*图像分割：将图像分割成不同的区域，每个区域代表不同的材料或纹理，以便识别感兴趣区域（ROI）。

*图像注册：对齐来自不同传感器或不同时间点的图像，以便比较和分析。

*形态学处理：使用结构元素对图像进行操作，以提取形状和大小等特征。

特征提取

图像处理后，需要提取能够唯一识别和分类缺陷的特征。特征提取技术包括：

*统计特征：计算图像区域内的平均值、标准差、能量和熵等统计量，以区分缺陷和正常区域。

*纹理特征：分析图像纹理，例如规律性、粗糙度和对比度，以检测缺陷引起的纹理变化。

*形状特征：提取缺陷形状的特征，例如面积、周长、圆度和紧凑性，以识别不同类型的缺陷。

*频率域特征：将图像转换成频率域，提取傅里叶变换和频谱分析中的特征，以检测缺陷引起的频率变化。

*机器学习特征：使用机器学习算法，从图像中提取复杂特征，这些特征不易人工提取，但对缺陷检测很有用。

具体技术

常用的图像处理和特征提取技术包括：

*图像增强：直方图均衡化、伽马校正、锐化滤波器

*图像去噪：中值滤波、高斯滤波、维纳滤波

*图像分割：阈值分割、区域生长、边缘检测

*图像注册：特征匹配、图像配准

*形态学处理：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算

*统计特征：均值、方差、能量、熵

*纹理特征：灰度共生矩阵、局部二值模式、纹理谱

*形状特征：面积、周长、圆度、紧凑性

*频率域特征：傅里叶变换、频谱分析

*机器学习特征：主成分分析、支持向量机、神经网络

应用

图像处理和特征提取技术在NDT中的应用包括：

*复合材料层压板缺陷检测

*金属部件表面裂纹检测

*管道腐蚀检测

*食品和药品包装完整性检测

通过选择和组合适当的图像处理和特征提取技术，可以显着提高NDT系统的检测精度和可靠性，从而实现更有效的质量控制和维护。第五部分缺陷识别和分类算法关键词关键要点【缺陷识别和分类算法】

主题名称：传统缺陷识别和分类算法

1.图像处理技术：包括图像增强、降噪和平滑，用于处理原始图像，提高缺陷的可视性。

2.特征提取算法：提取缺陷的图像特征，如形状、纹理和轮廓，以便进一步识别和分类。

3.分类算法：使用监督学习算法，如支持向量机（SVM）和决策树，将提取的缺陷特征分类为不同的缺陷类型。

主题名称：深度学习缺陷识别和分类算法

缺陷识别和分类算法

缺陷识别和分类算法在机器视觉中的非破坏性检测（NDT）中至关重要，用于自动识别和对缺陷进行分类，以评估材料和产品的完整性。以下是一些广泛使用的算法：

基于图像处理的算法：

*阈值分割：将像素值高于或低于特定阈值的像素分类为缺陷区域。

*形态学操作：使用形态学内核对图像进行操作，例如膨胀、腐蚀或梯度运算，以突出缺陷特征。

*纹理分析：提取图像的纹理特征，并使用统计方法（例如灰度共生矩阵）对缺陷区域进行分类。

*边缘检测：利用边缘检测算法（例如Canny或Sobel）检测缺陷边缘。

基于机器学习的算法：

*支持向量机（SVM）：使用非线性核函数将数据映射到高维空间，并找到最佳超平面以将正常区域与缺陷区域分开。

*决策树：构建一棵树形结构，其中节点根据图像特征将数据划分为不同的类别。

*神经网络：使用多层人工神经元，将图像特征转换为缺陷分类概率。

*卷积神经网络（CNN）：专门用于图像分析的神经网络，能够提取图像中的高级特征。

基于深度学习的算法：

*生成对抗网络（GAN）：使用对抗训练框架，生成与真实缺陷图像相似的合成图像，用于缺陷识别和分类。

*卷积自编码器（CAE）：一种无监督学习算法，用于从图像中学习潜在特征表示，并用于缺陷检测。

*注意力机制：将神经网络的注意力集中在图像中与缺陷相关的区域，提高缺陷识别和分类的准确性。

选择算法的考虑因素：

选择缺陷识别和分类算法时，需要考虑以下因素：

*缺陷类型：不同类型的缺陷需要不同的特征提取和分类方法。

*图像质量：图像噪音、照明差异和杂乱背景会影响算法的性能。

*计算成本：算法的计算复杂度将影响检测速度和实际可行性。

*准确性和鲁棒性：算法在各种条件和缺陷情况下识别和分类缺陷的能力至关重要。

应用实例：

缺陷识别和分类算法已广泛应用于各种NDT应用中，包括：

*工业检查：识别和分类汽车零件、电子元件和飞机部件中的缺陷。

*医疗成像：检测和分类X光片、CT扫描和MRI图像中的疾病迹象。

*无损检测：评估管道、桥梁和建筑物结构的完整性。

通过使用先进的缺陷识别和分类算法，机器视觉NDT能够自动化检测过程，提高准确性，并缩短检测时间，从而提高产品质量和安全性。第六部分数据采集及标注方法关键词关键要点图像采集

1.相机选择：考虑相机分辨率、帧率、动态范围、灵敏度等因素，以满足图像清晰度和缺陷检测需求。

2.照明配置：采用适合缺陷类型的照明技术，如背光照明、侧面照明、多光谱照明等，提高缺陷可视性。

3.图像预处理：对原始图像进行去噪、增强、校正等操作，提高图像质量和特征提取准确性。

数据标注

1.手动标注：由人工对缺陷区域进行像素级标注，生成有监督学习数据集。

2.半自动标注：利用算法辅助人工标注，提高标注效率和一致性。

3.自动标注：使用监督学习或无监督学习模型，根据训练数据集对图像进行自动标注，降低人工标注成本。

特征提取

1.基于像素的特征：提取图像中像素的亮度、颜色、纹理等特征，用于局部缺陷检测。

2.基于区域的特征：将图像分割成区域，提取各区域的形状、大小、位置等特征，用于全局缺陷检测。

3.基于深度学习的特征：利用深度神经网络，提取图像中高级语义特征，提高缺陷分类和定位精度。

缺陷分类

1.传统机器学习：使用决策树、支持向量机等算法，根据提取的特征对缺陷进行分类。

2.深度学习：采用卷积神经网络、自编码器等深度学习模型，提高缺陷分类准确性和鲁棒性。

3.集成学习：融合多种分类算法或模型，提升分类性能和泛化能力。

缺陷定位

1.基于边缘检测：识别缺陷边缘或轮廓，确定缺陷的精确位置。

2.基于区域分割：将图像分割成缺陷区域和非缺陷区域，精确定位缺陷位置。

3.基于关键点检测：检测缺陷区域的关键点，通过关键点之间的关系推断缺陷位置。

数据增强

1.图像翻转和旋转：改变图像的方向和角度，增加数据集多样性。

2.噪声添加：向图像中添加高斯噪声或椒盐噪声，增强模型对噪声的鲁棒性。

3.裁剪和缩放：将图像裁剪成不同大小和形状，模拟实际缺陷尺寸变化。数据采集及标注方法

机器视觉中非破坏性检测（NDT）的数据采集和标注对于建立准确且鲁棒的检测模型至关重要。获取高质量数据和有效标注对于确保检测系统的可靠性能和准确性是必不可少的。

数据采集方法

NDT数据采集通常使用专门的成像设备，例如：

*光学相机：用于获取可见光图像，适合检测表面瑕疵。

*红外相机：用于检测热异常，可识别内部缺陷。

*超声波传感器：发射超声波并接收反射，用于检测材料内部缺陷。

*X射线：通过材料，产生穿透性图像，可识别内部结构和缺陷。

成像设备的选择取决于检测目标和材料性质。对于某些应用，可能需要使用多种成像技术来获得全面且准确的数据。

标注方法

标注是识别和标记数据集中感兴趣区域的过程。NDT数据标注可以采用以下方法：

手工标注：

*缺陷区域标注：人工识别和标记图像或扫描中的缺陷区域。

*实例分割：细分图像或扫描中不同缺陷实例的边界。

*语义分割：分配每个像素或体素到特定缺陷类别，例如裂纹、孔隙或腐蚀。

半自动标注：

*交互式图像分割：使用工具手动创建图像分割，将图像分割成具有不同标签的区域。

*主动学习：训练算法从少量手工标注的数据中学习，并交互式地选择需要标注的额外样本。

自动标注：

*基于规则的标注：使用定义好的规则自动识别和标记缺陷区域。

*机器学习算法：训练算法在给定少量手工标注数据的监督下，从数据中学习缺陷模式。

数据质量评估

收集和标注数据后，必须评估其质量以确保准确性和可靠性。数据质量评估涉及以下方面：

*一致性：不同标注者对同一图像或扫描的标注应一致。

*全面性：数据集中应包含各种缺陷和异常，以涵盖真实世界中的各种情况。

*代表性：数据集中不同缺陷类别的分布应代表实际应用中遇到的情况。

高质量且全面的数据对于建立鲁棒且准确的NDT检测模型至关重要。通过采用适当的数据采集和标注方法并仔细评估数据质量，NDT系统可以有效地识别和分类缺陷，从而提高制造和基础设施的安全性。第七部分检测系统评价指标关键词关键要点检测准确率

1.指检测系统正确识别缺陷样本的比例，是评价系统性能的关键指标。

2.受样本数量、图像质量、算法复杂度等因素影响，应采用适当的抽样策略和统计方法进行评价。

3.随着深度学习模型的发展，检测准确率有望进一步提升，但仍需关注模型泛化能力和抗噪声性。

漏检率

1.指检测系统未能识别出缺陷样本的比例，反映系统的失效风险。

2.与检测准确率相反，漏检率越低越好，需要通过优化算法和数据增强措施来降低。

3.在关键应用中，应严格控制漏检率，以确保系统可靠性。

误检率

1.指检测系统错误识别出非缺陷样本的比例，影响系统的可信度和效率。

2.误检率的降低需要优化算法阈值和特征选择，同时加强数据预处理和标注的准确性。

3.误检率的控制平衡了系统灵敏度和特异性，应根据应用需求进行权衡。

检测速度

1.指检测系统处理图像并生成结果所需的时间，影响系统的实时性和适用性。

2.受算法复杂度、硬件性能等因素影响，应通过优化代码、并行化处理和硬件加速等技术提高速度。

3.随着边缘计算和云计算的发展，检测速度将进一步提升，满足实时检测和在线监控的需求。

鲁棒性

1.指检测系统在不同光照、背景和噪声条件下保持稳定性能的能力。

2.需要增强算法对图像变化的适应性，采用鲁棒特征提取和抗噪声处理等技术。

3.鲁棒性的提升提高了系统的适用范围，使其在更复杂和现实的环境中发挥作用。

可解释性

1.指检测系统能够提供可理解的缺陷识别依据，方便用户理解和验证结果。

2.可解释性有助于增强系统可信度，指导缺陷分析和预防措施的制定。

3.深度学习模型的可解释性挑战仍待解决，需要探索新的可视化和分析技术。检测系统评价指标

评价机器视觉非破坏性检测（NDT）系统性能的指标至关重要，可衡量系统的准确性、可靠性和鲁棒性。以下列出了在NDT机器视觉系统评估中常用的关键指标：

1.准确度

*真阳率(TP)：正确检测出缺陷的次数与实际存在缺陷的次数之比。

*假阳率(FP)：错误检测出缺陷的次数与实际不存在缺陷的次数之比。

*精度：正确检测结果的总数与检测总数之比。

2.灵敏度

*最小可检测缺陷尺寸：系统能够可靠检测的最小缺陷尺寸。

*信噪比(SNR)：缺陷信号与背景噪声之间的强度比值，表示系统区分缺陷的能力。

3.可靠性

*重复性：系统在重复检测同一缺陷时产生相似结果的能力。

*再现性：不同操作员使用相同的系统检测同一缺陷时产生相似结果的能力。

*稳定性：系统在不同操作条件下（如照明、温度、振动）保持性能的能力。

4.鲁棒性

*图像质量不佳：系统在有噪声、模糊或对比度低等图像质量差的情况下检测缺陷的能力。

*背景复杂性：系统在背景复杂或与缺陷相似的情况下检测缺陷的能力。

*几何变异：系统在部件或缺陷几何变化情况下检测缺陷的能力。

5.检测速度

*每秒帧数(FPS)：系统处理帧并进行检测的速率。

*检测时间：完成缺陷检测所需的时间。

6.易用性

*操作界面：用户界面简单易用。

*自动化：系统能够自动进行缺陷检测和分类。

*报告生成：系统能够生成易于理解和可操作的检测报告。

7.成本效益

*投资回报率(ROI)：系统检测缺陷所带来的成本节约与购买和维护系统的成本之比。

*运营成本：系统的使用和维护成本，包括培训、电费和更换零件。

8.其他指标

*接收者操作特性(ROC)曲线：TP与FP之间的权衡，用于评估系统的检测性能。

*F1分数：精度和召回率的调和平均值，综合考虑了系统在检测缺陷和避免误报方面的能力。

*区域下ROC曲线(AUC)：ROC曲线下方的面积，表示系统在所有阈值下的整体检测性能。第八部分实际应用领域及发展趋势关键词关键要点【食品和药品安全检测】：

1.检测食品和药品中的异物、污染物和缺陷，确保产品质量和安全。

2.实现快速、自动化检测，提高生产效率和产品一致性。

3.满足监管要求，避免产品召回和法律问题。

【工业制造过程监控】：

机器视觉中的非破坏性检测（NDT）

实际应用领域

机器视觉NDT广泛应用于各种行业，包括：

*航空航天：检查飞机机身、引擎和组件中的缺陷。

*汽车：检测车身、底盘和部件的缺陷。

*电子：检查印刷电路板（PCB）、半导体和电子元件的缺陷。

*食品和饮料：检测食品和饮料产品的缺陷、杂质和损坏。

*医疗保健：辅助医疗决策、疾病诊断和治疗规划。

*制造：检测生产过程中产品的缺陷和异常。

*石油和天然气：检查管道、储罐和设备的腐蚀和损伤。

*制药：检测药物和疫苗的质量和一致性。

发展趋势

机器视觉NDT领域正在不断发展，呈现出以下趋势：

1.人工智能（AI）集成：

*使用深度学习和机器学习算法提高检测精度和效率。

*自动识别和分类缺陷，减少人工操作。

2.高分辨率和多模态传感器：

*采用高分辨率相机、hyperspectral成像仪和红外热像仪等传感器。

*捕获更详细的图像，提高缺陷检测能力。

3.3D机器视觉：

*使用立体视觉和结构光技术获取3D数据。

*提供产品的几何形状和表面纹理的全面视图。

4.实时检测：

*部署高帧率相机和并行处理技术。

*实现制造过程中产品的在线监测和缺陷检测。

5.可穿戴式NDT设备：

*开发轻便、易于使用的可穿戴式设备。

*使NDT检查更加灵活和方便。

6.云端计