纤维增强复合材料（Fiber reinforced plastic/polymer,FRP）因其质量轻、强度高、耐腐蚀、施工性能好等优越性能成为现今常用的钢结构加固修复材料,并且已应用于建筑、交通、航空航天等多个领域。然而在加固过程中或加固后服役过程中,FRP加固钢结构可能会产生各种缺陷,这些缺陷会降低结构整体性能。因此,应用无损检测技术（Nondestructive Testing,NDT）对FRP加固钢结构进行检测对于保障其安全服役具有重要意义。脉冲涡流红外热成像技术（Eddy current pulsed thermography,ECPT）因其优点近年来得到广泛关注,本文针对FRP加固钢结构（CFRP加固钢结构和GFRP加固钢结构两种）损伤,旨在形成一套有效的ECPT检测体系。本文主要研究进展如下:（1）FRP加固钢结构ECPT检测机理及不同工况影响研究首先基于ECPT技术的基本理论,分析ECPT技术检测FRP加固钢结构脱粘、脱层以及裂纹缺陷的原理;其次应用COMSOL软件建立FRP加固钢结构ECPT检测的数值模型,基于数值分析研究FRP加固钢结构的电磁场与温度场响应,并分析得到脱粘、脱层及裂纹多种缺陷的表面温度特征规律。研究结果揭示了FRP加固钢结构的ECPT检测机理,为后续开展实验研究提供必要的理论指导。与此同时,研究不同缺陷类型、不同厚度缺陷及不同厚度FRP加固层对结构电磁场及温度场响应的影响规律,并采用FWHM方法定量估计出缺陷的尺寸。数值模拟研究表明,ECPT技术对于FRP加固钢结构缺陷具有良好的检测能力。（2）FRP加固钢结构ECPT检测的实验研究制作含有脱粘、脱层、裂纹缺陷的CFRP加固钢试件和GFRP加固钢试件,开展系列ECPT检测实验。从温度热像图及温度时间响应两个方面对检测结果进行分析,验证数值模拟模型的准确性。同时结合数值模拟结果,得出FRP加固钢结构脱粘缺陷、脱层缺陷和裂纹缺陷的低温特征。最后,运用FWHM方法对脱粘、脱层缺陷和裂纹缺陷进行形状和大小的定量反演。研究表明,ECPT技术可快速高效检测出FRP加固钢结构的脱粘缺陷、脱层缺陷和裂纹缺陷。（3）FRP加固钢结构缺陷ECPT检测中的智能分类识别以实验所得热像图为对象,基于YOLO算法建立适用于FRP加固钢结构缺陷自动检测的YOLO-ECPT方法。介绍该方法的输入、处理和输出,分析输入样本数据增广对方法的影响,通过FRP加固钢结构缺陷的检测数据得到该方法对缺陷具有较高的识别平均精确度和定位准确度,验证YOLO-ECPT方法对于FRP加固钢结构损伤智能分类识别的有效性,对实现FRP加固钢结构的智能分类识别提供了方法指导。本文以FRP加固钢结构脱粘、脱层及裂纹多种缺陷为对象,从理论分析出发,通过数值模拟得到检测脱粘、脱层及裂纹缺陷的机理。结合实验研究分析,从模拟和实验两个角度验证ECPT检测技术对FRP加固钢结构具有快速高效的检测能力。同时基于YOLO深度学习方法,建立FRP加固钢结构缺陷分类识别的方法。最终形成一套适用于对FRP加固钢结构的ECPT检测方法,为保障FRP加固钢结构的健康完整性提供方法支持。