一、无损检测法
（一）磁粉检测
原理及适用范围
磁粉探伤是通过磁粉在缺陷附近漏磁场中的堆积以检测铁磁性材料表面或近表面处缺陷的一种无损检测方法。适用于检测铁磁性钢材，但不适用于检测奥氏体不锈钢材料和用奥氏体不锈钢焊条焊接的焊缝，马氏体不锈钢可进行磁粉检测；适用于检测工件表面和近表面的裂纹、折叠、疏松、冷隔、发纹、非金属夹杂、未焊透，气孔等缺陷，不适用于检测浅而宽的划伤、埋藏较深的内部缺陷以及与磁力线夹角小于45℃的缺陷；适用于检测原材料（棒材、管材、板材、型材）、锻钢件、铸钢件、焊接件和机加工件等在多个阶段（如工序间的半成品检测和成品检测，以及在役、定检、维修件的检测）的检测，可为多个行业（如航空航天、机械制造等）提供检测服务。
可分为荧光磁粉和非荧光磁粉检测两种，通常可用于实验室来样检测，也可以现场检测。检测范围覆盖在产品中原材料、生产过程中的各个阶段、在役期间、失效分析整个寿命周期。
检测步骤
预处理→磁化工件→施加磁粉或磁悬液→观察、记录→对磁痕解释和评定→退磁→后处理。其中，试件必须被适当磁化、必须施加适合的磁粉、对任何磁痕都必须合理解释和评定是磁粉检测操作的三个最基本要素。磁粉检验工序一般应安排在各道加工工序完成以后进行，特别是可能产生表面或近表面缺陷如锻造、铸造、热处理、冷成形、焊接、磨削、校正、机械加工和加载试验等工序之后进行，必要时也可在工序间安排检验；有电镀层的零件，磁粉检验应安排在电镀工序之后进行；对于镀层较厚的零件，在电镀前后应安排工序，但镀层不得超过50μm，使用中的零件，镀层不得超过80μm；须进行发蓝、磷化、喷丸强化的零件，检验工序应安排在这些处理之前。受检零件和材料表面应无氧化皮、油污、灰尘、铁锈、棉纤维、漆或其他会妨碍对磁痕做出正确判断的杂质，不符合要求的表面应进行清洁处理。凡能分解的组合件，应分解为单个零件进行检验；对油孔或其他难于去除内部磁粉的部位，可在检验前用适当的物质堵住。具体操作时，连续法（适用于所有铁磁性材料和零件的磁粉检验，可分为湿粉法和干粉法）和剩磁法（适用于矫顽力在800A/m，剩余磁感应强度在0.8T以上的铁磁性材料和零件检验）有不同的操作要求。
湿粉法：在工件磁化的同时施加磁悬液，至少通电两次，每次时间不得少于0.5s，停止浇注磁悬液后再通电数次，每次0.5 – 1s，检验在断电之后进行。
干粉法：由于干粉法用的磁粉接触到零件表面会失去流动性，因此应在施加磁粉前进行磁化，在磁化的同时以最小的力呈均匀雾状将干磁粉喷撒到零件表面，并在磁化力未去掉前用足够压力的干燥空气将多余的磁粉吹掉后再除去磁化电流，使用干粉法需经使用方批准。
（二）超声波检测
原理
超声波在金属中传播时，遇到缺陷会产生反射、折射等现象，通过分析这些信号来检测金属内部的缺陷。
特点
可以检测金属内部较深位置的缺陷，对面积型缺陷比较敏感，检测精度较高，并且可以对缺陷进行定位和定量分析。
（三）X射线检测
原理
X射线穿透金属材料时，由于缺陷部位与正常部位对X射线的吸收程度不同，会在成像板或探测器上形成不同的影像，从而检测出金属内部的缺陷。
特点
能够检测出金属内部的裂纹、气孔、夹杂物等缺陷，并且可以直观地显示出缺陷的形状和位置，但对于厚度较大的金属材料，检测效果可能会受到一定影响。
二、视觉和触觉检测
视觉检测
通过观察金属的颜色、光泽、形状和质地，可以初步判断金属的种类和质量。例如，黄金具有独特的黄色光泽，而铁则呈现银灰色。
触觉检测
触摸金属的硬度和温度等，也能辅助判断。如铝较软，而钢则较硬。这种方法是最基础的金属检测方法。
三、光谱分析
原理及种类
通过分析金属元素发出的光谱特征来确定金属成分，可以检测金属的纯度、合金成分以及杂质含量。光谱分析包括原子吸收光谱、原子发射光谱、X射线荧光光谱等多种技术，具有高灵敏度和高准确性。
应用场景
在金属材料的质量控制、成分分析以及材料研发等方面有着广泛的应用。
四、化学分析
原理
通过化学反应来检测金属。将金属样品与特定的化学试剂反应，观察反应产物的颜色、沉淀物等特征，可以判断金属的种类和含量。例如，铁与硫酸反应会产生浅绿色的硫酸亚铁溶液，而铜与硝酸反应会产生蓝色的硝酸铜溶液。
局限性
这种方法可能会对样品造成一定的破坏，并且操作过程相对复杂，需要一定的化学知识和实验技能。
五、电化学分析
原理
利用金属的电化学性质进行检测，通过测量金属在电解液中的电位、电流等参数，可以判断金属的种类和纯度。电化学分析包括电位滴定、极谱分析、循环伏安法等多种技术，具有较高的灵敏度和选择性。
应用领域
在金属腐蚀研究、金属表面处理效果评估以及金属材料的纯度检测等方面有应用价值。
六、密度检测
原理
通过测量金属的质量和体积来计算其密度，进而判断金属的种类。不同金属的密度差异较大，如铅的密度约为11.34g/cm³，而铝的密度仅为2.70g/cm³。通过比较测量结果与标准密度值，可以较为准确地鉴别金属种类。
操作要点
需要精确测量金属的质量和体积，质量可以使用天平测量，体积可以通过排水法等方法测量。
七、基于新算法和技术的检测方法
基于级联自编码结构（CASAE）和卷积神经网络（CNN）的方法
一种基于级联自编码结构（CASAE）和卷积神经网络（CNN）的金属表面缺陷检测和识别方法，CASAE用于缺陷定位分割，CNN则对分割后的缺陷区域进行分类。这种方法在工业缺陷数据集上表现出色，优于传统FCN网络。
光度立体图像采集相关的方法
使用光度立体图像采集装置采集不同照明方向下高光金属标定球的图像，根据采集到的图像和标定公式获取照明方向矩阵；将待测金属放入所述光度立体图像采集装置，依次点亮各个光源，获得不同照明方向下的物体表面图像序列；将所述物体表面图像序列中的多张物体表面图像进行融合，获得融合图像；根据所述物体表面图像序列和照明方向矩阵计算物体表面的散度图；将融合图像和散度图分别输入预设的双支路特征融合网络中，以提取图像的融合特征，并输出最终的缺陷检测结果。通过提高缺陷与背景的对比度和捕获表面的几何形貌信息，提高了缺陷检测能力。
