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碳纤维复合材料(简称CFRP)是目前性能最好的高温防护材料之一,由碳纤维和环氧树脂结合而成的复合材料,由于其具有高强度、隔热性、耐高温及优良的辐射性能,近年来在动力机械、航空宇航等高温、高热流环境中运用广泛。尽管CFRP有着广阔的应用前景,但碳纤维复合材料因其结构复杂,在生产和使用的过程中容易产生脱粘、空隙等缺陷,这足以影响其性能和寿命,甚至造成严重危害。因此,利用无损检测技术对其进行实时检测和评估十分有必要。红外无损检测技术(简称NDT)凭借检测效率高、易操作、非接触性等优点,为CFRP平底孔试件缺陷检测提供了一种新方法。本文首先阐述了CFRP脉冲激励红外无损检测的理论基础,给出了脉冲激励下的热传导以及表面温度场分布的理论推导,随后利用三维有限元模拟软件(COMSOL?)在脉冲激励下对碳纤维复合材料(CFRP)层板进行了仿真,得到了在不同时刻碳纤维复合材料(CFRP)表面的温度场分布,并对这些图像序列进行分析,给出了不同缺陷直径和缺陷深度的情况下,表面温差和对比度随时间变化的曲线图,分析了不同缺陷深度以及直径等对缺陷检测效果的影响。最后,本文结合常用图像序列处理算法,提出了马尔科夫-独立成分分析法,这一种新的图像序列处理算法。该方法主要利用马尔科夫链当前状态只与上一状态有关,而与之前所有的状态无关的性质对图像序列进行重构。然后利用独立成分法对图像序列进行分离,分离出有用的信息和噪声,以此来提高缺陷检测的灵敏度。本文选取了试件一和试件二两块不同的CFRP板进行了检测,得到了两组不同的图像序列,并在此基础上验证本文提出的马尔科夫-独立成分法。同多项式拟合、SVD分解、脉冲相位以及独立成分分析等算法相比,本文提出的马尔科夫-独立成分分析法视觉效果最好,对缺陷检测的灵敏度更高,同时对噪声抑制能力强。对试件二的处理结果进行定量分析也可以发现,经过马尔科夫-独立成分分析法处理后的图像在几种算法之中拥有最高的信噪比。验证本文提出的马尔科夫-独立成分分析法相对于多项式拟合、SVD分解等算法具有一定的优势。