本科毕业设计(论文电气自动化基于机器视觉的指针表图像采集技术)
基于机器视觉的电气自动化智能检测技术的研究
基于机器视觉的电气自动化智能检测技术的研究摘要：随着科技的不断发展，电气自动化在工业生产中的应用日益广泛，对电气设备的检测要求也越来越高。
机器视觉作为一种新兴的检测技术，具有非接触、高精度、高速度等优点，为电气自动化智能检测提供了新的解决方案。
本文深入研究了基于机器视觉的电气自动化智能检测技术，包括其原理、系统组成、关键技术以及应用实例，并对该技术的发展前景进行了展望。
关键词：机器视觉；电气自动化；智能检测一、引言电气设备在工业生产、电力系统、交通运输等领域中起着至关重要的作用。
为了确保电气设备的安全、可靠运行，需要对其进行定期检测和维护。
传统的电气检测方法主要依靠人工检测，存在检测效率低、误差大、危险性高等问题。
随着机器视觉技术的不断发展，其在电气自动化检测中的应用越来越受到关注。
机器视觉技术可以快速、准确地获取电气设备的图像信息，并通过图像处理和分析算法实现对设备的智能检测，大大提高了检测效率和精度。
二、机器视觉技术概述（一）机器视觉的定义机器视觉是用机器代替人眼来做测量和判断的技术，它通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
（二）机器视觉的原理机器视觉的原理主要包括图像采集、图像处理和图像分析三个部分。
图像采集是通过相机、镜头等设备获取被检测物体的图像；图像处理是对采集到的图像进行去噪、增强、分割等操作，以提高图像的质量和可识别性；图像分析是对处理后的图像进行特征提取、模式识别等操作，以获取被检测物体的相关信息。
（三）机器视觉的优势与传统的检测方法相比，机器视觉技术具有以下优势：1.非接触式检测，不会对被检测物体造成损伤；2.检测速度快，可以实现实时检测；3.检测精度高，可以检测到微小的缺陷和变化；4.可以实现自动化检测，减少人工干预，提高检测效率和可靠性。
(完整版)电力系统自动化专业毕业设计论文
（本科）电力系统自动化专业毕业设计设计题目220kV降压变电所电气部分初步设计函授站班级学生姓名指导老师日期2011.12前言随着社会生产力的迅猛发展，电力能源已成为了人类历史发展的主要动力资源之一，近年来，我国的电力工业也有了很大的发展，这对电业生产人员的素质也提出了更高的要求。
我作为一名电力企业职工和一名电气工程及自动化专业的毕业生，要科学合理地驾驭电力，就得从电力工程的设计原则和方法上来理解和掌握其精髓，提高电力系统的安全可靠性和运行效率，从而达到降低生产成本、提高经济效益和巩固、提高所学知识的目的。
本次毕业设计是继完成专业基础课和专业课后的总结和运用，是一次综合运用理论和实践相结合来解决工程问题能力的训练。
通过毕业设计，可以将所学各门课程的理论知识和工作技能综合复习和运用一遍，可以培养我们独立工作和独立思考的能力，还可以通过方案的比较查阅各种手册、规程、资料、数据等来扩大知识面，了解国家的方针和政策，以便更好地适应工作的需要。
本毕业设计论文共包括设计的任务、说明、计算、图纸等几大部分，内容是关于220KV变电所电气部分初步设计，作者通过参考电力系统毕业指导书及老师的帮助，进行了主接线方案的设计；选择了主变的容量和型号；然后再通过短路计算，选择和校验了电气设备及母线；最后，为全厂配置微机继电保护、进行防雷的规划等等。
通过本次毕业设计，可以熟悉国家能源开发的方针政策和有关技术规程、规定、导则等，树立工程设计必须安全、可靠、经济的观点；巩固并充实所学基本理论和专业知识，能够灵活应用，解决实际问题；初步掌握电气工程及其自动化专业工程的设计流程和方法，能独立完成工程设计、工程计算、工程绘图、编写工程技术文件等相关设计任务；培养严肃认真、实事求是和刻苦钻研的工作作风。
在整个毕业设计过程中，得到南京工程学院陈跃、程桂林老师的指导和帮助，在此深表感谢！鉴于本人水平及时间所限，本设计书难免有疏漏，错误之处，敬请批评指正！作者2011年12月目录毕业设计任务书 (1)设计说明书 (2)一、概述 (2)二、主变压器的选择 (3)三、主接线的确定 (4)四、短路电流计算 (6)五、电器设备的选择 (7)六、所用电的接线方式与所用变的选择 (20)七、配电装置 (21)八、电压互感器的配置 (22)九、继电保护的配置 (25)十、防雷规划 (27)毕业设计任务书一．设计题目：220kV降压变电所电气部分初步设计二．待建变电所基本资料1．设计变电所在城市近郊，向开发区的炼钢厂供电，在变电所附近还有地区负荷。
基于机器视觉的指针式仪表读表方法研究
基于机器视觉的指针式仪表读表方法研究一、引言随着科技的发展，人工智能和机器视觉技术逐渐深入各个领域。
在仪表读表方面，传统的读表方法存在精度低、人工操作耗时等问题。
为了提高仪表读数的准确性和效率，本文将研究基于机器视觉的指针式仪表读表方法，以提供更高精度、便捷的读表方案。
二、机器视觉技术介绍机器视觉技术是一种模拟人眼进行图像处理和分析的技术手段。
通过计算机对图像进行处理、分析和理解，从而实现对图像中物体的识别、检测和测量等功能。
机器视觉技术在工业自动化、医学影像、交通监控等领域得到广泛应用。
三、指针式仪表读表方法的现状传统的指针式仪表读表方法主要依靠人工观察指针位置进行读数。
但这种方法存在读数误差较大、对人员的要求较高等问题。
在一些对读数准确性要求较高的领域，如实验室测量、能源监测等，传统方法已无法满足需求。
四、基于机器视觉的指针式仪表读表方法研究4.1 视频采集首先，需采集指针式仪表的视频图像。
可以使用摄像头或者其他图像采集设备进行视频拍摄。
确保图像清晰、亮度适中，以提供合适的输入数据。
4.2 图像处理对采集到的视频图像进行预处理，包括图像去噪、增强对比度等操作。
去噪可以采用常见的图像滤波算法，如中值滤波、均值滤波等。
增强对比度可以使用直方图均衡化等方法进行处理，以提高图像的清晰度。
4.3 特征提取通过机器学习算法提取指针的特征。
可以利用图像处理技术检测出指针的位置和角度，并计算出指针与刻度之间的对应关系。
常用的特征提取算法包括边缘检测、霍夫变换等。
4.4 仪表读数计算在特征提取的基础上，结合仪表的刻度信息，计算出准确的仪表读数。
可以使用数学模型拟合指针位置和角度，以及刻度与读数之间的关系。
通过计算，实时得到仪表的读数结果。
五、实验与结果分析为了验证基于机器视觉的指针式仪表读表方法的准确性和可行性，我们设计了一系列实验。
通过与传统的人工读表方法进行对比，对比两种方法在准确性和效率方面的差异。
实验结果表明，基于机器视觉的指针式仪表读表方法具有更高的准确性和效率。
电气自动化毕业设计(论文)
电气自动化毕业设计(论文)引言电气自动化是现代工业生产中必不可少的一个领域，随着科技的不断发展，电气自动化技术也在不断更新和进步。
本论文旨在探讨电气自动化在工业生产中的应用以及其中涉及的关键技术和挑战。
背景在传统的工业生产中，人工操作和控制是主要的方式，但由于人力的限制和劳动强度大，容易出错和效率低等问题，逐渐出现了对电气自动化技术的需求。
电气自动化技术利用电气控制系统，通过传感器和执行器实现对工业过程的自动控制和监测，大大提高了生产效率和质量。
设计目标本毕业设计的主要目标是设计和实现一个电气自动化系统，该系统能够实现对某一工业过程的自动控制和监测。
具体的设计要求包括以下几点： 1. 实现对工业过程的自动控制，包括启动、停止、调节等功能。
2. 实现对关键参数的实时监测和记录。
3. 具备故障检测和报警功能。
设计思路为了实现以上设计目标，本设计将采用以下的设计思路： 1. 选择合适的控制系统硬件平台，如PLC（可编程逻辑控制器），根据实际需求进行配置。
2. 选择合适的传感器和执行器，如温度传感器、压力传感器和电机等，用于实时监测和控制工业过程。
3. 设计合理的控制算法，根据传感器获得的参数和设定值，对工业过程进行控制和调节。
4. 开发合适的人机界面，实现对系统的监控和人机交互功能。
关键技术和挑战本设计涉及的关键技术和挑战主要包括以下几点： 1. 选择合适的控制算法。
根据实际需求，选择合适的控制算法，如PID控制算法、模糊控制算法等。
2. 传感器和执行器的选择和配置。
根据工业过程的需求，选择合适的传感器和执行器，并进行合理的配置和连接。
3. 人机界面的设计和开发。
根据用户需求和系统功能，设计合理的人机界面，实现对系统的监控和操作。
4. 故障检测和报警。
针对可能出现的故障，设计合理的故障检测和报警机制，保证系统的稳定运行。
预期结果通过本毕业设计，预期能够成功实现一个基于电气自动化技术的工业过程控制系统。
基于机器视觉的自动化质检系统设计与实现
基于机器视觉的自动化质检系统设计与实现自动化质检系统在现代工业生产中起到了重要的作用，可以提高生产效率、降低劳动成本、提升产品质量。
而基于机器视觉的自动化质检系统具有无接触、高速度、高精度等优势，逐渐成为工业领域中广泛应用的质检方法。
本文将对基于机器视觉的自动化质检系统的设计与实现进行探讨。
一、系统设计在设计基于机器视觉的自动化质检系统时，需要考虑以下几个关键点：图像采集、图像处理、特征提取、分类识别以及异常检测。
1. 图像采集图像采集是基于机器视觉的自动化质检系统的第一步，通常使用相机进行图像采集。
在选择相机时，需要考虑分辨率、速度、适应环境等因素。
另外，还需要根据实际情况选择合适的光照条件和摄像机位置，以确保采集到清晰、准确的图像。
2. 图像处理图像处理是基于机器视觉的自动化质检系统中的核心环节，通过对采集到的图像进行去噪、增强、滤波等处理，可以提高后续处理的准确性和鲁棒性。
常用的图像处理技术包括边缘检测、滤波、二值化等。
3. 特征提取特征提取是基于机器视觉的自动化质检系统中的重要环节，通过对图像中的对象进行特征提取，可以用来进行分类、识别和异常检测。
常见的特征提取方法有形态学运算、边缘检测、纹理分析等。
4. 分类识别分类识别是基于机器视觉的自动化质检系统中的关键环节，通过对特征向量进行分类，可以判断产品是否合格。
常见的分类算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
5. 异常检测异常检测是基于机器视觉的自动化质检系统中的重要环节，通过对图像进行比对和匹配，可以检测出产品的缺陷或错误。
常见的异常检测算法有基于模板匹配、统计学方法等。
二、系统实现基于机器视觉的自动化质检系统的实现过程可以分为软硬件选择、算法实现、系统集成几个关键步骤。
1. 软硬件选择在实现基于机器视觉的自动化质检系统时，需要选择合适的硬件设备和软件工具。
硬件设备包括相机、光源、传感器等，需要根据实际需求进行选择。
软件工具可以选择常用的机器视觉库，例如OpenCV、Matlab等。
基于机器视觉的毕业设计
基于机器视觉的毕业设计
本文的目的是探讨基于机器视觉的毕业设计。
机器视觉是一门多领域交叉学科，旨在将计算机算法、系统及方法应用于处理从数字图像和图像序列获得的信息。
随着时代发展，机器视觉已成为比较普遍的工具来解决实际问题，在许多领域都有广泛的应用。
机器视觉非常有用，用于更好地加强自动化，改善采集地区等布局，优化设备拍摄结果，增加工厂制造和控制质量，与人类的集成系统交互等等。
在一些应用程序中，它还用于识别、检测、分类和跟踪物体。
毕业设计使用机器视觉可以解决很多实际问题。
例如，可以实现对并发的管理分析和监视，用于检测事物是否达到规定的要求，或者用于城市环境的监测等等。
毕业设计有助于改善自动机器人的自动化程度，增强人机交互体验，可以帮助解决计算机视觉问题。
此外，毕业设计还可以用于建立自动监测系统，用于对原材料的缺陷和质量的检测。
机器视觉的毕业设计可以通过不同的技术来解决问题。
这些技术包括形状识别、多视图立体重建、计算机视觉和目标跟踪。
这些技术都可以帮助我们处理计算机视觉问题，更好地理解复杂的场景，实现智能识别和实时分析处理。
本文对基于机器视觉的毕业设计进行了分析，包括它的实用性、可行性和各种解决方案等等。
最后，总结了机器视觉的毕业设计的主要优势，以及为什么它可以解决实际问题。
电气自动化毕业设计论文范文模板
论文题目：智能电气设备监测与远程控制系统设计与实施摘要本论文主要探讨了智能电气设备的监测与远程控制系统的设计与实施。
首先从研究背景和意义出发，阐述了智能电气设备的重要性和国内外的研究现状。
接着，对系统进行了整体设计，包括功能需求分析、系统架构设计以及各模块的功能设计。
然后详细介绍了数据采集技术和通信技术，包括数据采集原理、硬件选型，以及无线和有线通信技术。
在具体设计与实现部分，分别讨论了监测系统、控制系统以及硬件电路和软件系统的设计与实现过程。
最后，通过设计测试方案并分析测试结果，对系统的性能进行了评估，并总结了全文的主要工作，指出了存在的问题和改进的方向。
关键词：智能电气设备；监测与远程控制系统；数据采集技术；通信技术；硬件电路设计；软件系统设计目录第1章绪论 (1)1.1 智能电气设备的研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状分析 (1)1.3 论文的主要研究内容和结构安排 (1)第2章智能电气设备监测与远程控制系统的总体设计 (2)2.1 系统功能需求分析 (2)2.2 系统架构设计 (2)2.3 各模块功能设计 (2)第3章数据采集与通信技术 (3)3.1 数据采集技术 (3)3.1.1 数据采集原理 (3)3.1.2 数据采集硬件选型 (3)3.2 通信技术 (3)3.2.1 无线通信技术 (3)3.2.2 有线通信技术 (3)第4章监测与控制系统的设计与实现 (4)4.1 监测系统设计 (4)4.2 控制系统设计 (4)4.3 硬件电路设计与实现 (4)4.4 软件系统设计与实现 (4)第5章系统测试与性能评估 (5)5.1 测试方案设计 (5)5.2 测试结果分析 (5)5.3 性能评估 (5)第6章结论 (6)6.1 主要工作总结 (6)6.2 存在问题及改进方向 (6)致谢 (7)第1章绪论1.1 智能电气设备的研究背景及意义智能电气设备的研究背景及意义随着科技的发展和人们生活水平的提高，电力系统变得越来越复杂，对电气设备的管理和维护也提出了更高的要求。
电气自动化毕设论文
电气自动化毕设论文1. 引言电气自动化是一个涵盖广泛领域的学科，其应用于工业控制、自动化设备和系统等方面。
本文对电气自动化领域的某一具体问题进行研究，并提出了一个毕业设计的构想。
在本章节中，我们将介绍研究的背景和意义，以及毕业设计的目标。
2. 研究背景鉴于现代工业中所需的高效、安全和可靠的生产环境要求，电气自动化的应用越来越普遍。
随着科技的进步和自动化技术的发展，人们对电气自动化技术的需求不断增加。
3. 研究意义电气自动化技术在工业控制、电力系统、机器人技术等领域都有重要的应用。
本毕设旨在研究并解决电气自动化领域中的某一具体问题，为相关行业提供有效的解决方案。
4. 毕业设计目标本毕业设计的目标是设计一个基于电气自动化技术的控制系统。
该控制系统能够实现对电力设备的监控和控制，提高生产效率和安全性。
5. 方法与步骤在本毕业设计中，我们将采用以下步骤来实现目标：•研究相关理论知识，了解现有的电气自动化技术和方法。
•分析和总结现有的控制系统设计方法，为本设计提供基础。
•设计硬件电路，包括传感器、执行器和控制器等。
•编写控制算法和软件程序。
•进行系统仿真和实验验证。
•分析实验结果，并对设计进行改进和优化。
6. 预期结果与意义通过本毕业设计，预期可以实现一个电气自动化控制系统，并验证其在电力设备控制方面的有效性。
该控制系统的应用将提高电力设备的生产效率、降低运营成本，并增强生产环境的安全性。
7. 论文结构本毕设论文将按照以下结构进行组织：•第1章：引言。
介绍毕业设计的背景、意义和目标。
•第2章：相关理论与方法。
介绍电气自动化领域相关的理论知识和方法。
•第3章：系统设计。
详细描述电气自动化控制系统的设计步骤和方法。
•第4章：系统实验与结果。
介绍系统仿真和实验验证的过程和结果。
•第5章：结果分析与讨论。
对实验结果进行分析和讨论。
•第6章：总结与展望。
总结毕业设计的主要成果，并展望未来的研究方向。
•参考文献：列举本论文中所引用的相关文献。
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本科毕业设计（论文）基于机器视觉的指针表图像采集技术基于机器视觉的指针表图像采集技摘要人类社会发展到今时今日，不断涌现出大量新技术，而机器视觉的应用，无疑也是当中重要的一项。
如今，机器视觉已经不断被应用到各种工业现场自动化领域，发挥着极其重要的作用。
而传统的指针表具有很多优点，目前还在电力系统、铁路系统、厂矿企业、计量部门等大量使用。
但是在工业上，指针表还存在很多问题，导致不能广泛应用，而且对于指针表的研究资料还比较少。
本文主要讨论的是基于机器视觉指针仪表的图像采集技术的应用及其图像预处理的关键技术。
本文首先介绍了课题的研究背景和意义，包括机器视觉的概念、历史、存在问题和前景，然后从指针表的特点入手，研究一个应用于指针表的图像采集系统，包括图像的采集，图像的预处理。
并且设计出仿真采集指针表图像的实验系统，从实验中分析处理的效果，而找出最佳的图像预处理效果。
在图像采集方面，本课题分析研究了摄像机的景深，还有摄像时的光源对采集的图像的影响。
在图像预处理方面，采用图像增强、滤波去噪、二值化等预处理的方法处理图像并取得预期的效果。
图像的采集和预处理，是本课题的主要研究工作。
建立实验仿真系统，对实验结果进行对比，从而得出结论。
关键词：机器视觉，指针表,摄像机,图像增强,中值滤波,二值化AbstractDevelopment of human society today, a large number of new emerging technology, and machine vision applications, which is undoubtedly important. Today, machine vision has been applied to various fields of industrial automation field, plays an extremely important role. The traditional indicator table has many advantages, So it still use in the power system, railway systems, factories and mines, large-scale use of measurement sector. However, in industry, pointer table still exist many problems, resulting in not widely used, and the pointer table for research data is still relatively small。
This article is focused on machine vision in the pointer table and the application of its key technologies.In this paper, we first introduced to study the background and significance of issues, including the concept of machine vision, history, problems and prospects, and then make a pointer table used in image acquisition systems by Characteristics of the table pointer , including image acquisition , image pre-processing. Simulation and design a collection for the pointer table of the experimental system images from the experimental analysis of the effects of image pre-processing to find the best results.In image acquisition, the analysis of this issue of the depth of field camera, as well as when the camera light on the impact of image acquisition. Image Pre-processing, the use of image enhancement, noise filtering, binarization, such as pre-processing approach to image and obtain the desired results.Image acquisition and pre-processing, is the subject of a major research work. Experimental simulation system, the experimental results were compared in order to reach a conclusion.Key words：Machine Vision ,Camera，Indicator Type Measuring Appliance， Image Enhancement，Median filter，Binarization目录1绪论 (4)1.1引言 (1)1.1.1本课题的背景和意义 (1)1.1.2国外的应用现状和存在问题 (2)1.1.3本课题的主要容和关键技术 (3)1.1.4 本章小结 (4)2图像的采集 (5)2.1引言 (5)2.2景深对图像的影响 (5)2.3光源对图像质量的影响 (7)2.3.1光源的分析与选择 (7)2.3.2 光照方式的分析和选择 (9)2.4 本章小结 (10)3图像的预处理 (11)3.1 引言 (11)3.2 图像的增强 (11)3.2.1灰度拉伸 (11)3.2.2直方图均衡化 (12)3.2.3梯度场放大增强 (13)3.2.4本课题采用的图像增强方法 (14)3.3 图像的滤波去噪 (14)3.3.1算术平均值滤波 (14)3.3.2加权均值滤波 (15)3.3.3中值滤波 (15)3.3.4本设计采用的滤波去噪方法 (17)3.4 图像的二值化 (17)3.4.1整体全局阈值二值化 (18)3.4.2分块局部阈值二值化 (19)3.4.3动态阈值二值化 (19)3.4.4本文采用的图像二值化方法 (20)3.5本章小结 (21)4指针表图像采集实验系统 (22)4.1引言 (22)4.2 系统硬件设计 (22)4.2.1程控标准电流源的设计 (22)4.2.2程控电流源硬件结构及电路设计 (23)4.3系统软件设计 (25)4.3.1程控电流源软件设计 (25)4.4基于Matlab的图像处理程序设计 (26)4.5 本章小结 (27)5总结 (28)6参考文献 (29)7致 (30)1. 绪论在人类的科学探索与生产实践活动中，仪器仪表是认识世界的重要工具。
作为现代社会中“信息获得”的源头，仪器仪表工业代表着一个国家科技发展的水平。
随着数字电子的发展，数字仪表精度高、易读，虽然部分指针式仪表已被数字仪表所代替，但是当被测量对象快速变化或来回波动时，数字式仪表的示值会快速变化而不易读取，且价格较高。
而指针式仪表可以直观地反映出被测量值的变化趋势，而且还具有结构简单，安装维护方便，具有防尘、防水、防寒、不受电磁场干扰、可靠性高、价格便宜等优点，目前还在电力系统、铁路系统、厂矿企业、计量部门等大量使用。
1.1引言对于一些行业的指针式仪表，特别是准确度比较高的仪表的检验，至今仍是采用手工记录读数、处理结果，指针式仪表的检定要求检定人员在每个需要检定的刻度上通过比较指针表的实际读数与标准电源的输出值之间的差异来分析被检定仪表的性能。
然而由于人眼的分辨能力有限，当指针位于两刻度线之间时，只能粗略估计指针的位置，不能准确读取仪表的示数，这将直接影响了检定的准确程度。
再者人的眼睛在大量的视觉工作之后会出现视觉疲劳，在检验测试工作中会出现疏忽和差错，若能及时发现改正这些差错，则要增加了重复劳动。
如果不能及时发现，则有可能带来严重的后果。
采用人工方式工作费时间、劳动强度大、检定效率低、检定误差大、可靠性差。
针对人工方式检定的缺点，才用机器视觉来对仪表进行读数必成为未来的主流[1]。
1.1.1本课题的背景和意义机器视觉自起步发展到现在，已有15年的发展历史。
应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。
机器视觉又叫计算机视觉，是用计算机系统来对人的视觉的模拟和延伸。
机器视觉涉及到多个学科，给出一个精确的定义是很困难的，而且在这个问题上见仁见智，各人认识不同。
美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会关于机器视觉的定义是：“Machine vision is the use of devices for optical non—contact sensing to automatically receive and interpret an image of a real scene in orderto obtain information and／or control machines or processes．”译成中文是：“机器视觉是使用光学器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和(／或)控制机器或过程[2]。
”它涉及多方面的技术，包括光源技术、图像采集技术、图像处理技术及运动控制技术等多个方面的技术。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
目前，在指针式仪表检定方面还没有见到使用自动化检定装置的产品，基本上采用常规的检测方法和检测手段，自动化检定装置作为研究方向一直在进行之中，在科学、技术方面还需要进一步研究。