隐身性能对现代战机的作战能力和防御能力起着至关重要的作用,而隐身材料的性能和隐身材料的涂装对隐身性能起着关键作用。其中,隐身多层材料涂装工艺复杂、厚度稀薄,在飞机生产、维护喷装及飞行过程中,隐身涂层易受人为因素、工艺水平及飞行环境等因素影响,造成隐身材料的脱落、脱粘和裂纹等损伤,从而影响战机隐身性能。特别是多层异质隐身涂层的脱粘损伤,因其位置特殊性和隐身材料的厚度限制,检测难度大,不易被发现。因此,为了提高战机隐身性能的可靠性,开展隐身涂层脱粘缺陷的检测与识别是十分必要的。脱粘缺陷产生在隐身材料内部,隐蔽性强,检测难度大,不易被发现。红外检测和超声检测等无损检测技术存在局限,无法检测出脱粘缺陷。激光剪切散斑干涉技术是大面积、非接触的光学测量技术。对包含脱粘缺陷的隐身材料热加载时,脱粘缺陷区域会引起隐身材料表面应变分布异常。采集两幅隐身材料形变前后的散斑干涉图像并做差可得到表征异常形变的条纹图像。通过对散斑干涉条纹图像的异常条纹的识别与定位可得出隐身材料的脱粘缺陷信息。本文主要工作如下:1.本文深入研究散斑理论和激光剪切干涉技术检测缺陷原理,建立了隐身材料脱粘缺陷的数理模型。搭建迈克尔逊激光剪切散斑干涉缺陷检测平台。研究缺陷检测平台中的各个元器件之间的距离对散斑干涉图像的影响,在此基础上优化改进了缺陷检测平台。设计相移驱动系统和图像显示与处理软件平台。制定了缺陷实验检测方案。2.对隐身材料进行实验检测,得到了散斑干涉图像;分析噪声的产生原因与特性,采用四步时间相移算法提取相位信息和自适应的中值滤波算法进行降噪处理;采用限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)算法提高散斑干涉图像的对比度;采用灰度增强算法提高图像的清晰度;采用边缘检测算法提取散斑干涉图像条纹边缘。3.本文深入研究缺陷识别YOLO算法原理;针对该算法存在缺陷识别误差,提出非极大值抑制算法(Non-maximal suppression,NMS)抑制误差;确定缺陷识别方案。对含有脱粘缺陷的隐身材料进行缺陷检测与识别实验,结果表明,YOLO算法实现了散斑干涉图像缺陷的识别与定位。