工业生产注重生产效率和产品的最终性能，因此大多数铸件缺陷的检测需要检测系统的实时性和精度。然而对于铸件，其各种加工加工工艺和灵活的加工工艺所选择的原材料的差异使最终成型的产品具有复杂的物理特性和广泛的用途。不同类型的铸件制定了不同的生产标准。目前工业领域的铸件标准多达143项，其中国家质量检验标准8项。此外，虽然不同工业领域生产的铸件的物理特性不同，但其缺陷类型有一定的重叠，如划痕和裂纹。

主流的无损检测技术主要用于检测未知的工程过程缺陷。它是一种利用光、声、电磁等物理件上作用的物理现象来检测表面和内部缺陷的技术，而不会损坏被测铸件。主流无损检测技术以硬件为核心，硬件质量将直接影响后续检测效果。

常用于工业射线无损检测X作为射线源，射线管从铸件的一侧照射并穿过铸件。射线部分的密度越大，射线强度越低。如果内部有缺陷，X射线通过有缺陷路径的密度变小，其强度相对较高。因此，通过荧光屏、胶片或数字图像接收器等接收装置，可以显示被测铸件的内部质量信息，从而显示铸件的内部质量。射线检测技术对孔隙、夹渣等体积缺陷最为敏感。X射线二维成像检测技术以图像形式显示测试结果，直观，易于存储；适用于不同材料、复杂异质铸件，可有效表征具有一定空间分布的体积缺陷。

X射线二维成像技术对射线能量的选择和铸件的透光布局有很高的标准。检测系统硬件的优缺点将直接影响检测人员对缺陷类别水平的判断。在图像缺陷检测领域，以硬件图像处理模块为载体的深度学习算法是一个重要的组成部分。与主流的无损检测方法不同，它是对目标特征的深度挖掘，更注重深度学习网络性能，不容易受到硬件水平的限制。

深度学习算法对X射线检测系统获得的多样化目标具有很强的感知和处理能力，其图像检测任务的准确性已经可以与人类的视觉能力相媲美，推广速度引人注目。图像和数据处理需要更先进、更灵活的检测方法，以确保铸造厂的效率和性能，提高整体生产率。

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