碳纤维增强复合材料由于加工技术的改善,使之产生了更优良的物理性能。其广泛地分布在许多主要的应用领域中,如航空航天、汽车、造船、建筑和体育竞技等。而近年来,由于军事事业的迅速发展,专门应用于航天发动机的复合材料也应运而生。复合材料已经成为了航空及航天材料构成中不可或缺的重要组成部分。所以,很有必要在材料制造和维修过程的不同阶段采用检测技术来评价材料部件的安全性和可靠性。选用激光作为激励源的热成像无损检测技术在表面或接近表面缺陷检测和缺陷参数列表表征等方面具有明显的优势。它具有不接触、可控、灵敏度高、空气损耗低等优点,已逐渐成为检测材料缺陷的重要手段之一。激光热成像无损检测技术在检测应用领域逐步变成了研究的热点。国内外将该技术主要应用在金属缺陷检测与表征问题上,相比而言在复合材料缺陷方面的研究还相对较少。故本文针对基于连续线激光热成像的单向碳纤维复合材料表面缺陷检测技术进行了相关的研究。实验构建了基于反射式的线激光无损检测系统,主要研究的内容和工作安排如下:（1）针对红外热成像无损检测技术进行了探索,分析了红外热成像的使用背景及意义。对红外热成像技术的研究方法,包括常见的热无损技术和加热源的选择,进行了介绍,并阐述了国内外研究现状。（2）为研究材料表面缺陷对线激光扫描热成像检测效率的影响,首先对该技术涉及的原理进行了介绍。紧接着基于有限元软件做了单向碳纤维表面缺陷检测的热传导仿真分析。基于COMSOL平台的仿真结果,做了温度与热图像分析。实验结果都证明了碳纤维材料的缺陷会在样板加热和冷却过程中阻碍热流的扩散。它具体体现在材料表面会呈现出明显的温差区域,这对缺陷的定位提供了理论依据。缺陷的类型、大小和深度都会对温度造成显著的影响。仿真的结果也为后续实验提供了激光参数的范围选取依据。（3）针对图像目标所占比例小,影响检测效率的问题,提出了基于HSV颜色空间的感兴趣区域ROI的提取。针对热图像的信噪比低、对比度差以及缺陷特征模糊的情况,分析了噪声来源问题,提出了基于滤波与局部自适应对比度增强-ACE的组合算法。并对算法处理后的结果进行了评估,结果显示了该方法对于这类问题具有很好的效果。（4）针对碳纤维增强符合材料表面缺陷特征提取问题,提出了基于改进的边缘锐化与基于边缘改进全局阈值的图像二值化处理组合算法。利用此算法实现了对序列图像或热视频进行检测。针对缺陷的三维表征问题,介绍了凸包原理。并利用这原理进而实现了轮廓的最小外界矩形,完成了对缺陷的定位、面积大小以及损毁长度等问题的具体数字化。（5）针对碳纤维表面缺陷检测与实验验证,搭建了一套基于反射式的无损检测系统来采集材料的热图信息。利用算法完成了图像序列或视频的图像分割,图像增强以及特征提取效果的验证。通过对试件中不同类型、大小和深度的缺陷进行多次实验以及图像数据分析,实现了对碳纤维复合材料表面缺陷的大小、面积以及长度的三维表征。