林野的心脏骤然收紧，一种不祥的预感攫住了他。他迅速调出图像的局部放大视图，将焦点锁定在23.7厘米区域。画面被放大了数十倍，像素点变得清晰可见。本该是裂纹位置的像素，其灰度值竟然与周围的健康区域像素完全一致，完美地融合在了一起，仿佛那条裂纹从未存在过。
“这不可能……”林野喃喃自语，手指颤抖着，调出了图像的灰度直方图。灰度直方图是图像处理中一个极其重要的工具，它展示了图像中所有像素点的灰度值分布情况。在正常的射线图像中，尤其是经过深度分析指向存在裂纹的区域，灰度直方图上应该会呈现出一些异常的峰值或谷值，对应着裂纹、气孔等缺陷区域的特定灰度值。
然而，眼前的灰度直方图却异常“健康”。原本应该出现的、对应裂纹低灰度值的峰值消失了，取而代之的是一条平滑的曲线，几乎完美地覆盖了所有可能的灰度级。但在256级灰度中，特别是在原本预期会出现裂纹特征的237级灰度值附近，林野的目光锐利地捕捉到了一个极其细微的异常——那里出现了一个异常的“塌陷”，一个几乎难以察觉的、低于正常曲线基线的微小凹陷。
“塌陷……”林野的脑海中瞬间闪过无数念头。这种“塌陷”不是自然的缺失，而更像是被某种力量强行“拿走”了。他立刻将这个“塌陷”区域的数据导出，进行了更深层次的数据流分析。他调取了探伤仪后台的实时日志，希望能找到任何异常的操作记录。
日志如瀑布般倾泻在屏幕上，大部分是正常的系统运行信息和设备参数记录。林野像一名经验丰富的侦探，在浩如烟海的数据中寻找着蛛丝马迹。他的目光快速扫过，突然，一行行陌生的、带有特殊编码的指令记录跳入了他的眼帘。这些指令的格式和内容，与他之前在相控阵图谱和热成像图谱中发现的异常代码有着某种共通的、难以言喻的“语法结构”。
他迅速将这些指令记录提取出来，利用之前建立的“基因序列比对”分析模型进行解析。这一次，模型的反馈速度比之前更快，因为它已经积累了更多的“基因片段”样本。