非金属材料脱粘缺陷红外无损检测的边界检测算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着现代工业的快速发展，非金属材料由于其优异的性能，例如轻质、耐腐蚀、易加工等，在航空航天、汽车制造、电子封装等领域得到越来越广泛的应用。

然而，非金属材料在制备、加工和使用过程中容易出现脱粘缺陷，例如复合材料层间脱粘、涂层脱落等，这些缺陷会严重影响材料的力学性能和使用寿命，甚至导致灾难性事故的发生。

因此，对非金属材料进行有效的脱粘缺陷检测，对于保障产品质量、提高生产效率、避免安全事故具有重要的意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，红外无损检测技术作为一种高效、安全的检测手段，在非金属材料脱粘缺陷检测领域得到了广泛应用，并取得了显著的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在非金属材料脱粘缺陷红外无损检测方面开展了大量研究工作，并在缺陷检测算法、系统研发等方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.红外无损检测技术原理：研究红外辐射的基本理论、红外热成像技术原理以及红外无损检测的特点。

2.非金属材料脱粘缺陷红外图像特征分析：分析脱粘缺陷在红外图像中的表现形式，提取有效的缺陷特征，为后续算法设计提供依据。

3.基于深度学习的边界检测算法研究：研究基于深度学习的边界检测算法原理，改进现有算法，提高算法对复杂背景、噪声干扰、缺陷尺寸变化等的鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.理论分析阶段：首先，深入研究红外无损检测技术的基本原理、非金属材料脱粘缺陷的形成机理以及红外热传导规律，为后续研究奠定理论基础。

其次，分析国内外相关领域的研究现状和发展趋势，明确研究目标和方向。

2.实验研究阶段：根据研究目标，设计合理的实验方案，搭建实验平台，采集不同类型、不同尺寸的非金属材料脱粘缺陷红外图像数据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对非金属材料脱粘缺陷红外图像的特点，提出一种基于深度学习的边界检测算法，提高了缺陷检测的精度和效率。

2.构建了包含多种缺陷类型和尺寸的红外图像数据集，为算法训练和测试提供了数据支撑。

3.将所提出的算法应用于实际工程案例，验证了算法的有效性和实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.唐乾,张行,周海.基于改进faster r-cnn的电力设备红外图像缺陷检测[j].电力系统自动化,2020,44(17):170-176.

2.余辉,彭志科,王晓亮,等.基于深度学习的红外热像缺陷检测技术综述[j].电子测量与仪器学报,2021,35(03):1-13.

3.张博,王立地,徐晋.基于mask r-cnn的输电线路红外图像多目标缺陷检测[j].电网技术,2021,45(05):1902-1910.