无损检测(Nondestructive Testing，NDT)技术，是指在不损害或不影响被检测对象使用性能的前提下，利用物体的声、光、电磁等原理技术对材料、零件、设备进行缺陷、化学、物理参数的检测技术。航空航天领域使用的无损检测方法有很多种，应用最广泛的有超声检测法、射线检测法、涡流检测法、红外热波检测法以及磁粉检测法等。

其优势在于，一旦工务技术人员锁定了疑似伤损的超声波形，便可直接调出该位置的钢轨外观高清相片，起到辅助决策分析、提高探伤工作效率、降低劳动强度的积极作用。

本文借助机器学习算法与计算机视觉技术，利用大量发动机无损检测图像数据开展无损检测图像数据预处理、边缘检测以及数据模型训练和应用等技术研究，探索快速、准确获得发动机无损检测图像数据特征的方法。

深浩科技自主研发的双轨式超声波钢轨内部探伤仪已被证明有效地在灾难发生前100%发现钢轨内部缺陷。该无损检测设备允许以高达 15 公里/小时(运行速度 20 公里/小时)的速度连续检查铁路轨道。