工業生產注重生產效率和產品的最終性能，因此大多數鑄件缺陷的檢測需要檢測系統的實時性和精度。然而對于鑄件，其各種加工加工工藝和靈活的加工工藝所選擇的原材料的差異使最終成型的產品具有復雜的物理特性和廣泛的用途。不同類型的鑄件制定了不同的生產標準。目前工業領域的鑄件標準多達143項，其中國家質量檢驗標準8項。此外，雖然不同工業領域生產的鑄件的物理特性不同，但其缺陷類型有一定的重疊，如劃痕和裂紋。

主流的無損檢測技術主要用于檢測未知的工程過程缺陷。它是一種利用光、聲、電磁等物理件上作用的物理現象來檢測表面和內部缺陷的技術，而不會損壞被測鑄件。主流無損檢測技術以硬件為核心，硬件質量將直接影響后續檢測效果。

常用于工業射線無損檢測X作為射線源，射線管從鑄件的一側照射并穿過鑄件。射線部分的密度越大，射線強度越低。如果內部有缺陷，X射線通過有缺陷路徑的密度變小，其強度相對較高。因此，通過熒光屏、膠片或數字圖像接收器等接收裝置，可以顯示被測鑄件的內部質量信息，從而顯示鑄件的內部質量。射線檢測技術對孔隙、夾渣等體積缺陷最為敏感。X射線二維成像檢測技術以圖像形式顯示測試結果，直觀，易于存儲；適用于不同材料、復雜異質鑄件，可有效表征具有一定空間分布的體積缺陷。

X射線二維成像技術對射線能量的選擇和鑄件的透光布局有很高的標準。檢測系統硬件的優缺點將直接影響檢測人員對缺陷類別水平的判斷。在圖像缺陷檢測領域，以硬件圖像處理模塊為載體的深度學習算法是一個重要的組成部分。與主流的無損檢測方法不同，它是對目標特征的深度挖掘，更注重深度學習網絡性能，不容易受到硬件水平的限制。

深度學習算法對X射線檢測系統獲得的多樣化目標具有很強的感知和處理能力，其圖像檢測任務的準確性已經可以與人類的視覺能力相媲美，推廣速度引人注目。圖像和數據處理需要更先進、更靈活的檢測方法，以確保鑄造廠的效率和性能，提高整體生產率。

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