接觸角測量儀或水滴角測量儀通常的測試方法為側視法，在側視法原理條件下，除了硬件部件的結構要求必須具備樣品臺和鏡頭各自的獨立水平調整功能的外，基準線或水平線的查找同樣是一個為重要的功能。CAST3在原有自動水平線或基線的基礎上，引入google的Tensorflow深度學習代碼，進行了圖片學習后，對自動水平線或基線的功能進行了升級，實現了水平線或基線自動查找的提升。

采用人工智能算法后的接觸角測量儀或水滴角測量儀的軟件的查找水平線的效果如下視頻演示所示。視頻中同時提供了沒有采用人工智能算法的軟件的效果。

演示視頻中的接觸角測量儀的源圖如下，用戶可以自行下載后對您手中的接觸角測量儀或水滴角測量儀的軟件進行評估。

采用人工智能算法后查找基準線后，并采用阿莎算法將表面張力、界面張力、重力等參與分析后得到的接觸角值的圖譜如下所示：

接觸角測量儀CAST３軟件自動查找基線線以后，將圖片的擬合圖譜放大10倍后，接觸角圖片基準線(水平線）位置的效果如下所示：

通過如上的演示視頻以及接觸角測量的分析圖說可以看出：

1、人工智能算法在提升邊緣識別、圖像擬合，特別是水平線自動查找方面具有明顯，可以大大提升水平線查找的精度至亞像素級；

2、自動水平線查找功能可以實現更自動化的測試接觸角或水滴角的操作，在測值精度的前提下，大大提升了測值的效率；

3、阿莎算法作為可以實現非軸對稱條件下采用Young-Laplace方程擬合技術計算左、右兩個接觸角值的算法，具有明顯的技術優勢；對于如上超疏水材料的接觸角分析中可以看到，左、右接觸角值的微小差距均可以很明顯分辨出來。

4、軟件自動查找水平線的前提技術是樣品臺以及鏡頭的獨立水平調整功能。事實上，僅就接觸角測量圖像的拍攝而言，如上提供的樣圖是不合格的，接觸角圖像的水平線位置出現的明顯的噪聲點事實上就是因為樣品臺沒有提供高精度水平調整而造成的。而當樣品臺沒有提供微分頭控制水平的功能時，當沒有紅寶石球3D接觸角校準工具時，很可能出現如上一樣的不是非常合格的接觸角圖像。

因而，軟件是后續的測值結果計算的輸出，而其精度自硬件設計或調校時就已經決定了。進而地，當一個供應商一再地定調硬件無用論，軟件才是他們的核心的時候，您真得多個心眼了。事實上，他們的軟件有可能也沒有他們說的那么強大。比如，像如上的圖片，他們是否也能夠實現自動水平線查找，是否也可以實現分辨出左、右接觸角值的差別來？

當然，選購接觸角測量儀或水滴角測量儀時當以您自己的應用需求為主。

如果您的目前需求是想發表論文，做科學實驗、做研發，那么，我們建議在選擇固有功能的基礎上，多考慮一下新技術、新算法。畢竟，如果發文章或研發時采用的數據還是圓或橢圓擬合的話，數據的可信度和可靠性，以及研發或文章的創新性等各個方面均可能存在缺陷。

如果您的目前需求是質量控制，那么，我們建議您考慮更高的精度和重復性的儀器。因而，硬件方面設計如何精度，算法如何提高精度，如何驗證測值的精度等等均是您考察供應商的必選標準。硬件設計需樣品臺和鏡頭獨立水平控制（微分頭調整）、算法能夠自動修正表面張力和重力影響測值左、右兩側接觸角值、驗證儀器采用紅寶石球3D檢定工具等等可作為參考。

如果您的需求可能是演示或量角器，那么可以考慮入門級的SL150系列或SL250系列接觸角測量儀，特別是后者，采用了模塊化分體式設計，整個重量約5kg左右，可以隨時帶走演示；可以測試大樣品，重樣品，不規則樣品等等。當然，這兩個系列的接觸角測量儀的優點正在于性價比非常高。