通过配置高速CDD相机系统，同步成像光源系统、存储和图形分析服务器系统、可自动调节的检测平台系统及软件相结合，实现类似替代人工眼睛评判的方式。然后，对采集到的原始图像进行预处理，如去噪、增强对比度、二值化等操作，以改善图像质量。接着，提取图像中的特征，这些特征可以是边缘、角点、轮廓、纹理等。常用的特征提取算法有 SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（加速的具有旋转不变性的 FAST 特征点）等。之后，将提取的特征与数据库中已有的模板或模型进行匹配，以识别出目标物体。最后，根据识别结果以及图像的几何关系、相机的参数等信息，计算出目标物体在世界坐标系中的位置和姿态。

应用领用广泛，尤其在航空航天零部件检测中，可准确发现细微纹裂。

关键技术

目标检测算法：如基于深度学习的 Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）系列、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，能够快速准确地在图像中检测出目标物体的位置和类别。

姿态估计：确定目标物体的方向和角度，例如通过检测物体上的特定特征点，并利用这些点的三维坐标信息来计算物体的姿态。

相机标定：确定相机的内部参数（如焦距、主点位置等）和外部参数（如相机的位置和姿态），以便将图像中的像素坐标转换为实际的世界坐标。