现代工业检测中，确保产品质量至关重要，特别是在制造过程中。传统的人工视觉检查效率低且容易受到人为因素的影响，难以满足日益增长的需求。
近年来，深度学习目标检测算法在工业自动化检测中取得了显著进展，尤其是在结合X射线技术的应用方面。通过深度学习，目标检测能够自动识别X射线图像中的缺陷和异常，显著提高了检测的准确性和效率。
这一技术不仅降低了漏检率，还实现了实时分析，推动了智能制造的发展，提升了整体产品质量与生产效率。深度学习目标检测与X射线技术的结合，不仅提升了各行业的检测效率和准确性，还为产品质量和安全性提供了重要保障。随着技术的不断进步，预计其将在更多工业自动化检测领域发挥更大的作用。
X射线检测应用：
X射线技术作为一种无损检测方法，因其优异的透射特性，广泛应用于工业检测中。当X射线穿透不同厚度和密度的物质时，其对物质的穿透率不同，导致形成的影像具有明显的黑白对比度。由于缺陷和异物通常具有与产品本身不同的密度和形状，因此通过分析X射线图像可以有效检测工业产品的缺陷和异物存在。
在电子半导体领域，X射线技术被广泛应用于芯片、半导体、PCB板和电池的缺陷检测。它能够在芯片封装后，检测内部连接、焊点质量及晶体管位置，确保无短路或开路缺陷。对于MOSFET和IGBT等器件，X射线检测可以识别内部缺陷和异物，从而提升器件的可靠性和性能。在印刷电路板的制造过程中，X射线被用来检查焊点质量、元件位置和内部电路的完整性，帮助发现潜在的故障点，减少返工率。在锂电池生产中，X射线技术可用于检查电池内部结构，检测电池组的焊接质量和电极位置，以确保安全性和充放电性能。电子半导体缺陷检测X射线图像如图1所示。
在汽车零部件领域，X射线检测也发挥着重要作用。它可用于评估方向盘内部结构的完整性，确保没有隐蔽的裂纹或缺陷，从而提高驾驶安全性。通过X射线技术检查刹车片的材料分布和厚度，可以确保刹车性能并识别潜在的材料缺陷，避免安全隐患。此外，X射线能够检测车身焊接点的质量和结构强度，确保车辆在碰撞时的安全性和耐用性。在高性能汽车中，使用X射线检查轮毂的内外部缺陷，能够确保在高负荷下的安全性和性能。汽车零部件缺陷检测X射线图像如图2所示。
在工业产品异物检测领域，X射线技术同样不可或缺。它可以识别各种材料（如金属、塑料、陶瓷等）中的内部缺陷，如气泡、裂纹和分层现象，确保产品的结构完整性。在制造过程中，X射线能有效发现产品中潜在的异物（如金属屑、玻璃碎片等），提高产品的安全性和合规性。在食品行业中，X射线检测能够识别包装食品内的异物，如金属和塑料碎片，以确保消费者的安全，并符合食品安全标准。工业产品异物检测X射线图像如图3所示。
图1 电子半导体缺陷检测
图2 汽车零部件缺陷检测
图3 工业产品异物检测
X射线检测工艺
传统工业检测与现代工业检测
在传统的工业检测阶段，主要依赖边缘检测、形态学运算、特征提取等传统图像处理方法。这些方法对简单场景和规则缺陷有效,但在复杂场景下性能有限。工业生产过程复杂,缺陷受多种因素影响,模式多变且新缺陷类型不断出现,传统方法难以适应。
随着深度学习的蓬勃发展，特别是卷积神经网络的快速发展，图像处理领域迎来了革命性的变化。深度学习算法逐渐取代了传统图像处理方法被应用于机器视觉系统中。深度学习能够自动学习图像中的特征表达,无需人工干预,从而极大地简化了特征提取的过程。
在现代工业检测中，深度学习目标检测算法在工业自动化缺陷检测中取得了显著进展。目标检测是计算机视觉领域中的一个重要分支任务,它的核心功能是在图像中准确地识别和定位目标物体,并对其进行分类。因其出色的性能,目标检测技术在多个工业领域都得到了广泛的应用。
基于深度学习的X射线工业检测
在众多X射线工业检测中，可以根据目标检测的应用方向将其分为两类，一类是物体或材料的缺陷或杂质目标自动检测，如爆接缺陷检测、轮胎缺陷检测、食品杂质检测等；另一类是具体的物体检测，如公共交通中行人携带行李中危险品检测以及大宗货物中隐藏的危险物品目标自动检测。总的来说，X射线工业检测的基本流程一般包含：X射线成像模块、图像预处理模块和深度学习检测模块，如图4所示。
图4 X射线工业检测基本流程
X射线成像原理：首先，X射线源产生高能X射线束。当X射线束通过待测物体时，物体内部不同材料的密度和厚度会导致X射线的不同吸收和散射。经过物体后，未被吸收的X射线到达数字探测器，并被转换为电信号。最后，这些电信号经过数字信号处理，生成可视化的X射线图像，从而清晰地显示出物体内部的结构和潜在缺陷。
图像预处理算法：工业X射线检测，一般要对其进行图像预处理，用来改善工业产品的图像质量和视觉效果，以提高工业检测精度。主要有对比度增强、亮度调整、滤波与平滑、锐化与细节增强以及阈值化处理等图像处理算法。图5是一款工业电池粉图像预处理实例，将采集的X射线原始图像先经过幂运算增强图像的对比度，后经过强调处理增强图像区域特征，从而使特征信息更易于识别。
图5 工业电池粉图像预处理
深度学习检测算法：深度学习在计算机视觉领域的快速发展使得目标检测技术取得了显著进步，主要可分为双阶段检测和单阶段检测两种类型。
双阶段目标检测首先根据图像区域的颜色、纹理和边缘等特征生成候选框，然后利用基于卷积网络的分类器对每个候选框进行目标分类和定位。
这种方法的准确度较高，典型的算法如Faster R-CNN，但其缺点是计算资源消耗大，处理时间较长。相比之下，单阶段目标检测通过将检测任务转化为回归问题，实现了在一次前向传播中同时完成目标的分类和定位。
这种方法虽然在处理小尺寸目标和严重遮挡时的表现不如双阶段检测，但因其实时性强，广泛应用于自动驾驶、视频监控等领域。YOLO系列和SSD等算法是这一类别的代表。
在深度学习的框架下，迁移学习的出现为目标检测带来了新的机遇。通过利用在大规模数据集上预训练的深度学习模型，迁移学习能够显著加速模型的收敛速度并提高检测性能。这种方法不仅减少了从头训练模型所需的时间和计算资源，还使得模型能够充分利用已有的知识，从而在面对新任务时展现出更强的泛化能力。
工业检测发展趋势：
随着工业4.0的推进，工业检测正迎来重大变革，未来的发展趋势将主要集中在智能化与自动化、多模态数据融合以及云计算与大数据分析三个方面。
智能化与自动化，随着人工智能和深度学习技术的迅速发展，工业检测系统正朝着高度智能化和自动化的方向迈进。未来的检测系统将通过自我学习不断优化检测算法，适应复杂多变的生产环境。智能化和自动化不仅提高了检测的准确性，还显著降低了人工干预的需求，从而提升整体生产效率。
多模态数据融合，工业检测越来越依赖多种传感器的协同工作，以获取更全面、准确的检测结果。通过融合来自不同类型传感器（如摄像头、激光雷达和红外传感器）的数据，系统能够综合分析多种特征信息，从而提高物体识别和缺陷检测的准确性。
云计算与大数据分析，随着物联网的发展，工业检测数据量持续增长，云计算与大数据分析的结合成为趋势。此外，云平台支持跨区域协作与资源共享，促进不同工厂和部门的协同工作。基于大数据的决策支持系统将帮助企业快速响应市场需求，优化生产流程，提高竞争力。
作者单位无锡日联科技股份有限公司是中国工业 X 射线领域的龙头企业，也是国家级专精特新“小巨人”企业、是科创板上市公司（股票代码 688531）。
公司主要产品是工业 X 射线检测装备和 X 射线发射源，用于全球几大高科技工业制造领域的产品质量检测，在业界被称为“工业医生”。
目前公司总部位于无锡国家高新区，在国内有三个制造基地，同时正在马来西亚建设境外工厂。公司当前共有 900 余人，两个研发中心、一个先进检测应用技术研究院。
