সরল-রেখার নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য, মেরু বিচ্যুতি বৈশিষ্ট্যগুলির সুনির্দিষ্ট সনাক্তকরণ অপরিহার্য, যা সোজা করার মেশিনের সনাক্তকরণ সিস্টেমের উপর নির্ভর করে। প্রথাগত ম্যানুয়াল পরিদর্শন পদ্ধতি, যেমন তারের টান এবং শাসক চেক, শুধুমাত্র অকার্যকর নয়, ছোটখাটো বিচ্যুতি এবং জটিল বিকৃতি সনাক্ত করতেও সংগ্রাম করে। আধুনিক মেরু সোজা করার মেশিনগুলি সাধারণত অ-যোগাযোগ বা যোগাযোগ বহুমাত্রিক সনাক্তকরণ ডিভাইসগুলিকে নিয়োগ করে, যার মধ্যে লেজার স্থানচ্যুতি সেন্সর, ইলেকট্রনিক থিওডোলাইটস, বা এনকোডার-লিঙ্কযুক্ত পরিমাপ পদ্ধতি রয়েছে। এই সিস্টেমগুলি মেরুটির দৈর্ঘ্য বরাবর একাধিক পয়েন্টে ক্রস-বিভাগীয় কেন্দ্র স্থানাঙ্ক বা বাসওয়ে স্ট্রেইটনেস ডেটা সংগ্রহ করতে পারে, যার ফলে মেরুটির অক্ষের একটি ত্রি-মাত্রিক বিচ্যুতি মডেল তৈরি করা যায়।
সনাক্তকরণ সিস্টেমের মূল মান "অস্পষ্ট বক্রতা" কে "পরিমাণযোগ্য ডেটা" তে রূপান্তরিত করার মধ্যে রয়েছে। রিয়েল-টাইম ডেটা সংগ্রহের মাধ্যমে, এটি বিচ্যুতির প্রকারগুলি (যেমন, একমুখী নমন, এস-আকৃতির বক্রতা, বা হেলিকাল বিকৃতি), অবস্থানগুলি (উদাহরণস্বরূপ, মূল, মধ্যম বিভাগ, বা টিপ), এবং মাত্রা (যেমন, বড় বিচ্যুতি মান, ঢালের বৈচিত্র) বিশ্লেষণ করে। কন্ট্রোল সিস্টেমে প্রেরণ করা হলে, অ্যালগরিদমগুলি উপাদান যান্ত্রিক বৈশিষ্ট্য (যেমন, স্থিতিস্থাপক মডুলাস, ফলন শক্তি) এবং লক্ষ্য সোজাতার প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে প্রতিটি সংশোধন বিন্দুর জন্য তাত্ত্বিক বল মাত্রা, দিকনির্দেশ এবং প্রয়োগের ক্রম গণনা করে। উদাহরণস্বরূপ, মূলে রড বাঁকানোর জন্য ভিত্তির কাছাকাছি পাল্টা-বাঁকানো মুহূর্তগুলির ঘনীভূত প্রয়োগের প্রয়োজন হয়, যখন মধ্য-বিভাগের নমন একটি "তিন-বিন্দু বাঁকানো" সংশোধন প্যাটার্ন অর্জনের জন্য মধ্যবিন্দুর চারপাশে প্রতিসম বল বিতরণের প্রয়োজন করে। "সনাক্তকরণ-বিশ্লেষণ-সিদ্ধান্ত"-এর এই ক্লোজড-লুপ ফিডব্যাক মেকানিজমটি "ট্রায়াল-এন্ড-এরর এক্সপেরিমেন্ট" থেকে "ডেটা-চালিত অপ্টিমাইজেশান" থেকে সোজা করার প্রক্রিয়াগুলিকে স্থানান্তরিত করে, যা নির্ভুলতা বৃদ্ধির জন্য একটি তথ্যগত ভিত্তি স্থাপন করে।
