人形机器人核心部件结构高度集成化，内部空间极度紧凑，多级齿轮、轴承、绕组、线缆等组件层层嵌套，传统检测方法（如超声、涡流）难以穿透复杂结构，无法全面覆盖所有内部区域，导致无法有效的检测潜在问题。另外，速器、轴承为高精度集成化部件，且内部存在复杂的齿轮啮合、滚珠传力结构。如果使用传统拆解检测方式，需破坏原有的装配工艺。同时二次装配会破坏传动精度平衡，反而会大幅加速部件疲劳老化，因此无法准确预测零部件的使用寿命。
对齿轮啮合部位、柔轮、波发生器等重点区域，采用高分辨率扫描模式。利用通过射线硬化校正算法，降低多材料装配体的成像干扰。将采集的多组二维投影数据，导入专业计量软件进行处理和重建，实现三维数据重建。利用设计CAD模型与检测模型进行对比，高亮显示偏差等。通过AI深度学习，自动进行偏差对比分析，内部缺陷自动识别，缺陷尺寸量化分析等。然后结合分析，评估出零部件的剩余寿命。
在不破坏机器人关节原有装配精度、无需拆解部件的前提下，利用工业 CT 极强的穿透能力，配合高精度三维成像技术，精准获取减速器、轴承内部复杂结构的完整几何信息。
高分辨率成像能力，是捕获早期微小缺陷、开展预测性维护的基础前提。高精度计量型工业 CT 的空间分辨率可达微米级。
通过CT扫描的三维数据跟设计CAD数据进行对比，可以量化分析偏差，从而为之后的科学决策，提供准确的数据支撑。
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