影象图检测

光学检测：利用高分辨率摄像头采集影象图，通过对比标准样本检测图像的细节、颜色和对比度。

人工智能算法：使用训练好的机器学习或深度学习模型识别影象图的特征，并检测可能存在的缺陷或异常。

边缘检测：应用图像处理技术如边缘检测算法，以识别图像中的细微结构变化或缺陷。

模式匹配：建立图像的模板，将待检测影象图与模板进行匹配，确定是否符合设定的标准。

频域分析：将影象图转换至频域（如傅里叶变换），分析频率信息以检测潜在的图像伪造或噪声。

光谱分析：通过不同波长光源下拍摄影象图，分析其反射或透射特性来检测材料的均一性或缺陷。

色差分析：评估影象图中各个区域的色彩差异，检测不一致或异常颜色分布。

3D重构：通过多张影象图进行三维重构，检测物体在立体空间中的缺陷或误差。

工业X射线和CT扫描仪：用于检测物体内部缺陷、裂缝和杂质，通过X射线成像提供三维模型。

超声波成像仪：利用高频声波检测物体内部的异物和缺陷，适用于金属和复合材料。

红外热成像仪：通过检测物体的红外辐射，识别温度变化引起的内部结构异常。

磁共振成像仪（MRI）：利用磁场和无线电波成像，适合检测软组织结构变化，主要用于医学领域。

光学显微镜和电子显微镜：用于观察和分析材料的微观结构和表面特征。

近红外光谱成像：用于分析化学成分和识别材料特性，常用于农业和食品行业。

激光扫描仪：通过激光脉冲测量物体表面距离和形状，提供三维表面模型。