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基于IRT和PECT的碳纤维复合材料缺陷检测方法研究

摘要

碳纤维复合材料作为一种特殊类型的复合材料，在比重轻、耐腐蚀、强度高、

刚度大等方面具有显著优势。然而，在其制造过程中，受到工艺技术和生产环境等

多方面因素的影响，容易产生各种缺陷。研究发现，红外热成像检测技术(Infrared

Thermography，IRT）应用于检测浅表层缺陷效果较好；而电容层析成像技术(Planar

ElectricalCapacitanceTomography，PECT)应用于检测深层缺陷效果更好。为使碳

纤维复合材料缺陷检测更加精确，本文提出基于IRT和PECT的碳纤维复合材料

缺陷检测方法。

针对IRT存在检测损伤位置精度不高、检测速率慢的问题，在红外检测前采

用温度数据匹配的快速检测方法，在正常样本上标注出损伤位置，从而快速判断损

伤程度。本文提出基于模板卷积的小波分层硬阈值去噪算法减少局部抖动，结合使

用非监督Kmeans聚类算法定义阈值，提高去噪强度，增强平滑度，有效提取裂纹

缺陷特征。最后采用基于Kmeans的改进分割算法，结合Sober边缘检测算法对红

外热像图进行缺陷检测，对损伤位置进行直观判断，提高无损检测的效率。

针对PECT缺陷检测在受损位置精确度和重建速度方面存在的问题，本文提

出一种基于DualGAN图像转换和Landweber重建模型的PECT缺陷检测算法。该

算法首先采用了自适应粒子数的改进粒子群算法和L2范数归一化优化灵敏度场，

结合并行Landweber算法用于ECT图像的重建。在Unet生成器中引入了局部自注

意力机制模块用于特征提取，并在PatchGAN架构的判别器中完成图像转换得到

重建图像。

最后测试所设计的缺陷检测方法的性能，同时利用仿真软件对实验中模拟的

典型缺陷进行了检测，实验结果表明，采用红外热成像检测和电容层析成像中所用

的改进算法在解决精度和重建速度问题上取得了重大进展。验证了基于IRT和

PECT的碳纤维复合材料缺陷检测方法的可行性，该技术促进了红外热成像和平面

电容层析成像技术在工业损伤检测和材料缺陷分析领域的广泛应用，提高了碳纤

维复合材料应用领域的检测精度和效率。

关键词红外热成像；电容层析成像；无损检测；图像重建

-I-

Researchondefectdetectionmethodforcarbonfiber

compositesbasedonIRTandPECT

Abstract

Asaspecialtypeofcompositematerial,carbonfibercompositeshavesignificant

advantagesintermsoflight-specificgravity,corrosionresistance,highstrength,andhigh

stiffness.However,initsmanufacturingprocess,itisaffectedbyvariousfactorssuchas

processtechnologyandproductionenvironment,andispronetovariousdefects.Itis

foundthatInfraredthermography(IRT)ismoreeffectiveindetectingshallowsurface

defects,whilePlanarElectricalCapacitanceTomography(PECT)ismoreeffectivein

detectingdeepdefects.Tomakethedefectdetectionofcarbonfibercompositesmore

accurate,thispaperproposesth