检测应用：1、视觉检测在零件检测中应用，机器视觉检测可以轻松应对金属零件生产的质量控制，如硬币、汽车零部件、连接器等。通过图像处理的方法，发现金属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷，并指导机械传动系统将残缺品剔除，较大程度上提高了生产效率。同时对缺陷类型的统计分析能够指导生产参数的调整，提高产品质量。2、视觉检测在汽车安全中的应用，对于大多数人来说，还是在靠主观思想和意识判断开车过程中的突发事件，随着安全事故频频多发，安全理念已备受人们关注，数字化被用作汽车安全监测系统成为主流，也备受业内热议。随着科技的发展，检测设备越来越智能化、自动化，较大程度上提高了检测效率和准确性。嘉兴重量检测

尽管机器视觉系统可以区分因缩放，旋转和姿势变形而导致的零件外观变化，但是复杂的表面纹理和图像质量问题仍然带来了严峻的检查挑战。 单凭机器视觉系统无法评估在视觉上非常相似的图像之间存在巨大差异和偏差的可能性。基于深度学习的系统非常适合复杂的视觉检查, 深度学习擅长解决复杂的表面和外观缺陷，例如旋转，刷过或发亮的零件上的划痕和凹痕。 无论是用来定位，识别，检查或分类感兴趣的特征，基于深度学习的图像分析在概念化和泛化零件外观的能力上都与传统的机器视觉有所不同。台州线路板检测系统膜厚检测用于测量薄膜或涂层的厚度。

优点：⒈ 基本上不用人管着，如果程序停止运行了一般就是被测试程序crash了；⒉ 设计完测试例之后，下来的工作就是爽了，当然更苦闷的是确定crash原因。缺点：⒈ 结果取决于测试例的设计，测试例的设计部分来势来源于经验，OUSPG的东西很值得借鉴；⒉ 没有状态转换的概念，一些成功的例子基本上都是针对PDU来做的，还做不到针对被测试程序的状态转换来作；⒊ 就没有状态概念的测试来说，寻找和确定造成程序crash的测试例是个麻烦事情，必须把周围可能的测试例单独确认一遍。而就有状态的测试来说，就更麻烦了，尤其不是一个单独的testcase造成的问题。这些在堆的问题中表现的更为突出。

设计用例，在确立了等价类后，可建立等价类表，列出所有划分出的等价类：输入条件，有效等价类无效等价类，然后从划分出的等价类中按以下三个原则设计测试用例：①为每一个等价类规定一个独一的编号；②设计一个新的测试用例，使其尽可能多地覆盖尚未被覆盖地有效等价类，重复这一步.直到所有的有效等价类都被覆盖为止；③设计一个新的测试用例，使其只覆盖一个尚未被覆盖的无效等价类，重复这一步，直到所有的无效等价类都被覆盖为止。外观检测用于检查产品外部的形象和细节。

应用，水浸（喷水）法检测钢管、锻件；单（双）探头检测焊缝；多探头检测大型管道；板材超声波探伤；复合材料超声探伤；非金属材料检测等应用。X射线探伤原理，x射线的特性 X射线是一种波长很短的电磁波，是一种光子，波长为10-6~10-8cm。x射线有下列特点：穿透性 x射线能穿透一般可见光所不能透过的物质。其穿透能力的强弱，与x射线的波长以及被穿透物质的密度和厚度有关。x射线波长愈短，穿透力就愈大;密度愈低，厚度愈薄，则x射线愈易穿透。在实际工作中，通过球管的电压伏值(kV)的大小来确定x射线的穿透性(即x射线的质)，而以单位时间内通过x射线的电流 (mA)与时间的乘积表示x射线的量。合格的检测流程可保障产品的符合标准。常州扭矩检测定制设计

涡流探伤：利用涡流效应，检测金属表面及近表面的裂纹、腐蚀等缺陷，提高产品安全性。嘉兴重量检测

功能检测系统为大型、高密度的印刷电路板装配（PCBA,printed circuit board assembly）发展一个稳健的测试策略是重要的，以保证与设计的符合与功能。除了这些复杂装配的建立与测试之外，单单投入在电子零件中的金钱可能是很高的 - 当一个单元到较后测试时可能达到25,000美元。由于这样的高成本，查找与修理装配的问题是重要的步骤。这里更复杂的装配大约18平方英寸，18层；在顶面和底面有2900多个元件；含有6000个电路节点；有超过20000个焊接点需要测试。嘉兴重量检测