太赫兹调频连续波成像技术具有高功率、小型化、低成本、三维成像等特点, 在太赫兹无损检测领域受到了广泛关注。然而由于微波及太赫兹器件限制, 太赫兹信号带宽难以做大, 从而制约了成像的距离向分辨力。虽然高载频可实现较大宽带, 但伴随的低穿透性和低功率会限制太赫兹调频连续波成像系统的应用场景。因此, 聚焦于太赫兹波无损检测领域, 提出一种时分频分复用的 114~500 GHz超宽带太赫兹信号的产生方式, 基于多频段共孔径准光设计, 实现超带宽信号的共孔径, 频率可扩展至 1.1 THz。提出一种频段融合算法, 实现了超宽带信号的有效融合, 距离分辨力提升至 460 μm, 通过人工设计的多层复合材料验证了系统及算法的有效性, 并得到封装集成电路(IC)芯片的高分辨三维成像结果。

随着高性能复合材料在航空航天和**等高新领域的广泛应用, 对其质量和性能检查的要求愈加引起重视, 如何通过各种方法对复合材料进行无损检测成为近年来研究人员关注的热点和研究方向。太赫兹波量子能量低, 对大多数非极性物质透明, 因此使用太赫兹技术对复合材料进行无损检测有着独特的应用优势。本文基于太赫兹技术的特点, 对太赫兹时域光谱和太赫兹成像技术的无损检测分别进行了详细的论述, 并总结了目前复合材料的太赫兹无损检测技术发展趋势, 最后对其发展前景进行了展望。

玻璃纤维增强复合材料作为新型的先进复合材料, 具有质量轻、 耐高温、 耐冲击等特有的优点被广泛地应用在航空**等领域。 然而, 在其生产过程中由于制作工艺的影响, 使其内部容易产生分层和夹杂等微小缺陷； 另一方面, 此类复合材料在其生命周期内, 由于外界因素如冲击力、 高温等干扰, 使得材料表面和内部发生灼痕和脱粘等缺陷。 缺陷的存在使得作为结构件的玻璃纤维增强复合材料的安全系数降低, 因此有必要对材料内部的缺陷进行检测。 太赫兹时域光谱技术得益于太赫兹波段的独有优势, 作为传统无损检测方式的有效补充, 以其瞬态性、 低能性以及指纹谱性近年来被广泛地应用在复合材料无损检测领域, 可以有效地对缺陷进行无损检测。 通过检测结果对玻璃纤维增强复合材料的性能进行评估, 然而利用太赫兹时域光谱技术对缺陷检测分析时, 发现对缺陷进行层析成像过程有一些随时间扩散的条纹, 条纹的存在掩盖了缺陷的形状, 对缺陷的清晰识别产生影响, 进一步导致对缺陷的漏判和误判。 现阶段, 对于缺陷层析成像时条纹出现的原因在理论上的分析鲜有研究, 该研究提出了应用时域有限差分技术建模分析太赫兹波与玻璃纤维增强复合材料的相互作用机理。 建立在0.2～1.5 THz频段范围内的反射式数值模型, 通过数值模拟实现了对玻璃纤维增强复合材料内部1、 3以及5 mm深度处的缺陷成像, 并且发现, 当太赫兹波垂直入射到玻璃纤维复合材料表面时, 每一深度处的缺陷均可清晰成像, 当太赫兹波以1°倾斜角入射到玻璃纤维增强复合材料表面以及玻璃纤维增强复合材料上下表面存在2°倾斜时, 材料内部每一深度处的缺陷成像中均出现了交替变化的条纹, 验证了出现条纹的原因是由干涉现象引起的。

为了无损伤地检测苹果轻微机械损伤, 以我国最为常见的富士苹果为研究对象, 利用高光谱成像技术, 采集了完好、 刚损伤及损伤后1、 3、 6和24 h的样品光谱信息。 采用竞争性自适应重加权算法与连续投影算法分别提取苹果高光谱数据的特征波长, 并使用最小噪声分离变换方法对所选特征波长图像进行数据压缩, 用以后续研究。 采用随机森林（RF）、 支持向量机（SVM）、 光谱角算法（SAM）作为第一层训练器, 以逻辑回归算法（Logistic）作为第二层训练器, 建立了新的Stacking模型, 以提取苹果的轻微损伤区域。 通过建立训练集、 预测集并与第一层训练器中三个单一算法对比的方式, 对其性能进行评估, 结果表明: (1）损伤果品的分类检测, Stacking模型对于损伤的样本, 检测正确率达到了100%, 对于完好样本检测正确率为96.67%, 整体检测正确率为99.4%, 表明该模型能有效地适用于不同损伤程度的苹果损伤分类检测。 (2）损伤区域的检测, Stacking模型与其他三种单一的算法进行对比发现, 对于刚出现损伤的果品, 支持向量机算法以及光谱角算法的分类精度较差, 均低于60%, 随机森林算法分类精度相对较好达到了75%以上, 而Stacking模型分类精度对损伤和未损伤果品区域的分类精度分别达到了90.2%与92.3%; 对于损伤1～6 h的果品, Stacking模型的分类精度对于两种果品区域的分类精度均达到了92%以上, 明显优于其他分类模型; 对于损伤24 h的果品, 4种模型差距不大均具有比较良好的分类效果, 均达到97%以上的分类精度, 表明Stacking模型能相对准确地提取苹果轻微损伤区域, 对高光谱的果品损伤研究具有较高的参考价值。

隐藏在工件内部的粘贴结构缺陷具有隐蔽性和危险性，成为影响生产质量和运行安全的致命因素，运用红外无损检测技术可以对其缺陷进行检测和评估。本文通过仿真模拟，测得粘贴结构在不同缺陷深度以及涂层热扩散系数下的盲频率，研究了缺陷深度和涂层热扩散系数对盲频率的影响，同时利用拟合定量研究了盲频率与缺陷深度和涂层热扩散系数的关系。仿真结果表明，可以通过盲频率求得热扩散长度，进而求得缺陷深度的定量检测方法。

超声红外热成像技术具有选择性加热、可检测复杂工件裂纹缺陷的优点，是一种具有很大研究价值的无损检测方法。本文介绍了超声红外热成像技术原理与系统组成，并对国内的发展历程、发展现状进行了回顾和总结。重点针对仿真研究、复合材料损伤、疲劳裂纹、金属构件裂纹、混凝土零件裂纹应用领域的研究现状进行了详细论述，最后展望了超声红外热成像技术的未来发展趋势。

红外热成像是具有非接触、检测面积大、检测结果直观等突出优势的新兴无损检测技术，近年来被广泛应用于金属、非金属、纤维增强复合材料（Fiber reinforced polymer，FRP）以及热障涂层等的无损检测与评价。本文首先简要介绍了红外热成像技术的基本原理和检测系统构成，特别是对光学、超声以及电磁等主要热激励形式的特点和优劣势进行了对比。然后，根据热激励形式的发展历程，详细介绍了光激励红外热成像技术在 FRP复合材料和热障涂层无损检测与评价方面的研究现状与进展，重点关注了 FRP复合材料/热障涂层热成像无损检测中的热难点问题。最后总结并展望了 FRP复合材料/热障涂层红外热成像无损检测技术的未来发展趋势。

太赫兹无损检测是一种非侵入、非接触性的新型检测技术，在无损检测领域极具潜力。但在实际探测中，对于复杂的太赫兹回波信号，如色散回波和重叠回波，仅利用传统的信号处理方法（如直接法、反卷积法）难以满足对飞行时间定位精度的要求。稀疏表示法作为一种太赫兹信号处理的新方法，具有良好的定位精度和抗噪性。提出基于最小绝对收缩和选择算子（LASSO）的稀疏表示法，从复杂的太赫兹回波信号中重建脉冲响应函数，并构建双过完备字典完成对太赫兹反射信号的色散补偿。针对重建脉冲响应函数幅值不准确的问题，提出幅值衰减系数，修正脉冲响应函数幅值，有效提升时域峰-峰值的成像质量。通过数值计算和实验分析，验证了所提方法的有效性。可以预期，基于LASSO的稀疏表示法能够为太赫兹无损检测中的信号处理提供新的解决思路。

全聚焦方法（TFM）具有成像分辨率高、缺陷表征能力强的优点，但其存在数据需求量大、计算复杂、耗时过长等问题。针对上述问题，并结合激光超声检测技术，进行了基于ZYNQ平台加速的激光超声全聚焦技术研究。首先建立了基于激光超声的全聚焦算法，并引入激光超声方向性系数进行优化；进一步，搭建了激光超声扫描检测装置进行实验验证，使用线激光源激发超声信号，利用多普勒测振仪探测回波信号；然后使用形成的激光超声全聚焦成像算法进行内部缺陷的检测和定位，并与合成孔径聚焦算法获得的结果进行比较，从而验证了算法的正确性和可行性；最后将形成的激光超声全聚焦成像算法移植到ZYNQ平台上，对激光超声全聚焦成像算法进行了并行优化及双核设计，实现了算法加速。研究结果表明：激光超声全聚焦技术相比于合成孔径聚焦技术，成像信噪比更高、定位更准确；基于ZYNQ加速的激光超声全聚焦成像算法不会降低成像质量，且耗时相比于计算机缩短了86%。

由于周期性水泥熟料回转以及进出料，水泥回转窑用耐火材料需要兼顾优异的耐火度、热震稳定性和耐侵蚀性。本研究通过将尖晶石细粉包裹于镁砂骨料表面，制备出含包覆结构骨料的方镁石-镁铝尖晶石耐火材料，并采用三点弯曲测试结合数字图像相关以及声发射技术表征其断裂行为，以及采用静态抗渣法表征其抗侵蚀性能。结果表明：通过改变尖晶石分布，形成包覆结构复合骨料，降低了氧化铝含量，尖晶石相达到更为均匀且广泛的分散。与氧化铝含量(质量分数)为10%的市售预合成尖晶石骨料耐火材料相比，采用尖晶石包覆骨料的方镁石-尖晶石耐火材料(Al2O3含量为5%)在保证材料抗热震性能的同时，提升了力学强度、热震稳定性能以及抗侵蚀能力。