碳纤维增强复合材料(Carbon Fiber Reinforced plastics,简称CFRP)具有高比模量、比强度、可设计性能和容易整体成形等优点而在航空航天领域广泛应用,如国外军机碳纤维复合材料的比例为25%-30%;国外民用飞机,空客A350XWB已经超过了50%。此外,在汽车结构件和体育用品等领域也有着巨大的市场价值。然而CFRP材料大量作为受力结构件使用,由于长期受到高强度、高负荷和大摩擦的冲击而易产生缺陷,从而导致构件或机械设备失效甚至发生重大事故。因此,开发设计新型传感器快速检测构件损伤区域,对于预防航空航天关键构件的断裂故障和防止重大恶性事故的发生具有重要意义。通过对CFRP平板材料的涡流检测原理的分析,基于磁感应断层成像方法(Magnetic Induction Tomography,简称MIT)设计开发了两种不同放置方式的新型MIT涡流探头,并建立了三维仿真模型,以数值分析的方法对比了两种传感器的检测性能,证明了采用激励线圈与检测线圈中心轴线相互垂直的独特设计的优越性,验证了理论研究中此设计方式弱化主磁场干扰的结论;并对MIT探头结构参数激励频率、线圈匝数、激励电流和提离进行优化,进一步提高了传感器的灵敏度。此外,通过设计多通道MIT探头,计算出CFRP材料的灵敏度矩阵,为MIT逆问题图像重建奠定基础。通过模块化思想对碳纤维增强复合材料的磁感应断层成像检测系统进行设计,采用编辑HF2LI多功能锁相放大器完成检测系统的激励模块、放大模块、相敏检波及数据采集模块;采用Python语言编程控制多路复用器40-630-022双16通道的多路复用与实时切换;设计研发多通道MIT传感器并实现其自动扫查,并通过重复试验验证检测系统的稳定性与可靠性及探头各通道的一致性,测试出MIT探头最佳检测频率。最后,应用MIT检测系统开展CFRP平板中不同尺寸的断丝缺陷与分层缺陷的试验检测,获得缺陷信号感应电压;并采用线性反投影、Tikhonov正则化及Landweber重建算法进行图像重建;研究正则化因子和lan系数对图像重建结果的影响,并对成像质量进行评价。结果表明,MIT能够实现CFRP平板中埋深1.5mm的4mm×4mm×0.5mm断丝缺陷的评价,及埋深1mm时10mm×10mm×0.5m分层缺陷的准确辨识。