の分野でNDT, 検出方法には主に工業用CT検出とX線検出の2つがあり、どちらもX線を使って物体の内部を検出します。&注意;
X線検出方式は、ワークピースの欠陥のサイズと形状を直感的に表示できるため、欠陥の性質の判断が容易になります。の X線フィルムは検査の元の記録として使用され、複数の関係者が調査して長期間保存することができ、薄肉部品の非破壊検査に高い感度を備えています。圧力容器の溶接品質検査では、表面仕上げについては厳密な要求はなく、結晶粒度は検査結果にほとんど影響しません。さまざまな材質の内部欠陥検出に使用できるため、圧力容器の溶接品質検査に広く使用されています。
ビッグデータ、クラウドコンピューティング、特に量子時代の到来により、多くの企業はインテリジェントな欠陥検出方法の研究を開始し、検出結果に対する人間の意識の干渉を排除し、欠陥識別として多数の実際のデータに依存し、効率を向上させています。検出品質を確保します。サンプル情報の AI インテリジェント認識と解決は、産業用 CT 検出分野の発展の方向性になります。