日本中央大学科学与工程学院助理教授 Kou Li 领导的研究小组与国立信息研究所合作，有效结合自身的多功能照片监控技术，开发了一种新型无损检测技术具有图像数据驱动的三维(3D)恢复方法的设备和系统。该技术通过成分识别和结构重建来精确评估目标对象。

自物联网(IoT)社会诞生以来，无损检测技术已引起人们的关注，通过检测日常和工业组件的隐藏缺陷来确保网络和物理交互的基本安全。特别是，照片成像方法因其非接触式和大面积(即信息丰富)数据采集而在无损检测中发挥着核心作用。

同时，代表性的检查点包括成分识别(目标物体由什么材料及其隐藏的缺陷组成)和结构重建(如何以及哪些形状形成上述材料)。尽管共同满足成分识别和结构重建的努力可能有助于精确和可靠的社会质量测试，但证明上述概念的研究仍然不足。

为了解决这些关键的技术限制，这项工作开发了一种非常规的无损检测平台，可以在安全和质量检测的研究领域提供突破。

在这项工作中，协作研究组组长寇力利用尖端纳米材料：日本原产碳纳米管(CNT)，将中央大学独特开发的成分识别传感装置和系统与3D结构重建有效结合起来。 NII 中的方案只是基于目标物体轮廓图像的叠加。

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