Dans le domaine deCND, il existe principalement deux méthodes de détection : la détection CT industrielle et la détection aux rayons X, qui utilisent toutes deux les rayons X pour détecter l'intérieur de l'objet. 

Le système de détection aux rayons X peut montrer intuitivement la taille et la forme des défauts de la pièce, de manière à faciliter le jugement de la nature des défauts. Le radiographiele film est utilisé comme enregistrement original de l'inspection, qui peut être étudié par plusieurs parties et stocké pendant une longue période, et présente une sensibilité élevée pour les tests non destructifs des pièces à paroi mince. Lors de l'inspection de la qualité du soudage des récipients sous pression, il n'y a pas d'exigences strictes concernant la finition de surface et la taille des grains a peu d'effet sur le résultat du test. Il peut être utilisé pour la détection des défauts internes de divers matériaux, il est donc largement utilisé dans l'inspection de la qualité du soudage des récipients sous pression.

Avec l'avènement du Big Data, du cloud computing, en particulier de l'ère quantique, de nombreuses entreprises ont commencé à étudier des méthodes intelligentes de détection des défauts, à éliminer l'interférence de la conscience humaine sur les résultats de détection, à s'appuyer sur un grand nombre de données réelles pour identifier les défauts, à améliorer l'efficacité. et assurer la qualité de la détection. La reconnaissance intelligente par l'IA et la résolution des informations sur les échantillons deviendront une direction de développement dans le domaine de la détection industrielle par tomodensitométrie.