影线检测

影线检测通常用于识别图像中的线条或边缘。其基本原理是通过分析图像的灰度变化，识别出图像中明显的线性结构。

一种常用的方法是利用边缘检测算法，如Canny边缘检测。这个方法首先对图像进行高斯模糊处理以降低噪声，然后寻找图像中的梯度变化。

可以采用霍夫变换（Hough Transform）来进一步检测图像中的直线。该方法通过将图像坐标空间转换为参数空间，从而能够检测并提取图像中的线性特征。

使用Sobel算子也是影线检测的一种有效方法。Sobel算子通过计算图像像素灰度的梯度近似值来检测图像边缘，从而识别影线。

影线检测还可以借助深度学习技术，通过卷积神经网络（CNN）来自动学习和预测图像中的线条特征，用于更加复杂的检测应用。

影像测量仪：使用光学镜头和传感器，通过处理图像对物体的二维或三维尺寸进行精确测量，常用于电子、模具等行业。

激光干涉仪：利用激光干涉原理，测量物体的几何特性或位移变化，适用于高精度位置和形状检测。

X射线检测仪：通过X射线穿透物体，检测其内部结构和缺陷，广泛应用于焊接、铸造件的质量控制。

超声波检测仪：使用高频声波检测材料内部的缺陷或测量材料厚度，常见于金属、复合材料的无损检测。

三坐标测量仪：利用机械探针接触物体表面，通过计算机算法精确测量其三维尺寸，适用于复杂形状测量。