工業(yè)無(wú)損檢測(cè)設(shè)備是X光的重要應(yīng)用。X光憑借其得天獨(dú)厚的物理性能，在工業(yè)領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用。X光利用原理：利用X光密度吸收原理，因?yàn)榇龣z試件存在密度和厚度的差異，所以X光在穿透試件過(guò)程中被吸收的能量不同。這個(gè)吸收差異使得數(shù)字平板探測(cè)器接收剩余有用信息的X射線的時(shí)候，會(huì)形成具有黑白對(duì)比、層次差異的X光透視圖像，隨后經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)的圖像處理，算法處理，使得采集的圖像數(shù)據(jù)得到清晰的顯示。這就是數(shù)字化X光無(wú)損檢測(cè)，是一種非接觸式、非破壞性檢測(cè)方法。

在國(guó)內(nèi)，三本工業(yè)測(cè)量?jī)x器一直致力于X光無(wú)損檢測(cè)設(shè)備的研發(fā)生產(chǎn)，為滿(mǎn)足企業(yè)追求高效率、安全化、智能化的產(chǎn)品需求，其生產(chǎn)出性能優(yōu)異、安全可靠的無(wú)損檢測(cè)設(shè)備，有效的檢測(cè)出產(chǎn)品的內(nèi)部缺陷。內(nèi)部缺陷檢測(cè)設(shè)備能夠廣泛適用于鑄件、鍛件、汽車(chē)輪轂、復(fù)合材料、陶瓷等工業(yè)元器件內(nèi)部缺陷的識(shí)別判定。

上述行業(yè)可能因工藝過(guò)程復(fù)雜，原材料控制不嚴(yán)、生產(chǎn)操作不當(dāng)、模具結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及工藝方案不合理等因素使產(chǎn)品產(chǎn)生各種缺陷，常見(jiàn)缺陷有裂紋、氣孔、縮孔、夾雜、疏松等。為保證產(chǎn)品質(zhì)量和節(jié)約成本，在生產(chǎn)流程的早期階段及時(shí)檢測(cè)出缺陷是很有必要的。X射線無(wú)損檢測(cè)可極大的避免產(chǎn)品浪費(fèi)和提高生產(chǎn)效率，已成為工業(yè)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷檢測(cè)的首選方法。

內(nèi)部缺陷檢測(cè)儀配備高端，采用高頻恒壓光源、數(shù)字平板探測(cè)器、操控平臺(tái)、自主研發(fā)的高性能數(shù)據(jù)采集及圖像處理系統(tǒng)，獲取材料內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像，并通過(guò)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)智能檢測(cè)工具，自動(dòng)獲取圖像信息進(jìn)行分析處理，對(duì)合格品和不良品進(jìn)行分類(lèi)和剔除。系統(tǒng)工作步驟如下：
1. 將待檢測(cè)件放置于設(shè)備內(nèi)部載物臺(tái)，關(guān)上屏蔽門(mén)，在PC上進(jìn)行操控啟動(dòng)。
2. 啟動(dòng)X射線機(jī)開(kāi)始出光，通過(guò)平板探測(cè)器接收X光采集物體內(nèi)部圖片。
3. 采集的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)圖像處理算法處理顯示清晰圖像。
4. 圖片經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)圖像識(shí)別處理算法系統(tǒng)進(jìn)行匹配訓(xùn)練來(lái)判斷良品次品。
5. 可以根據(jù)客戶(hù)要求針對(duì)次品給出警惕報(bào)警，以及良品次品的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)等報(bào)告。