Auf dem Gebiet derNDTEs gibt hauptsächlich zwei Erkennungsmethoden: die industrielle CT-Detektion und die Röntgendetektion, die beide Röntgenstrahlen verwenden, um das Innere des Objekts zu erkennen.
Das Röntgenerkennungsschema kann intuitiv die Größe und Form der Fehler im Werkstück anzeigen, um so die Beurteilung der Art der Fehler zu erleichtern. Der RöntgenDer Film wird als Originalprotokoll der Inspektion verwendet, das von mehreren Parteien untersucht und über einen langen Zeitraum aufbewahrt werden kann und eine hohe Empfindlichkeit für die zerstörungsfreie Prüfung dünnwandiger Teile aufweist. Bei der Qualitätsprüfung des Druckbehälterschweißens gibt es keine strengen Anforderungen an die Oberflächenbeschaffenheit und die Korngröße hat kaum Einfluss auf das Prüfergebnis. Es kann zur Erkennung interner Fehler verschiedener Materialien verwendet werden und wird daher häufig bei der Qualitätsprüfung von Druckbehälterschweißungen eingesetzt.
Mit dem Aufkommen von Big Data, Cloud Computing und insbesondere dem Quantenzeitalter haben viele Unternehmen damit begonnen, intelligente Fehlererkennungsmethoden zu untersuchen, die Beeinflussung der Erkennungsergebnisse durch das menschliche Bewusstsein zu beseitigen, sich bei der Fehlererkennung auf eine große Anzahl tatsächlicher Daten zu verlassen und die Effizienz zu verbessern und stellen die Erkennungsqualität sicher. Die intelligente KI-Erkennung und Auflösung von Probeninformationen wird zu einer Entwicklungsrichtung im Bereich der industriellen CT-Detektion werden.