玻璃纤维复合材料缺陷的太赫兹光谱检测实验分析

郭小弟, 王强, 谷小红, 陈锡爱, 范昕炜

郭小弟, 王强, 谷小红, 陈锡爱, 范昕炜. 玻璃纤维复合材料缺陷的太赫兹光谱检测实验分析[J]. 红外技术, 2015, (9): 764-768.
引用本文: 郭小弟, 王强, 谷小红, 陈锡爱, 范昕炜. 玻璃纤维复合材料缺陷的太赫兹光谱检测实验分析[J]. 红外技术, 2015, (9): 764-768.
GUO Xiao-Di, WANG Qiang, GU Xiao-Hong, CHEN Xi-Ai, FAN Xin-Wei. Analysis of Terahertz Spectroscopic Inspection Experiment for Glass Fiber Composite Material Defects[J]. Infrared Technology , 2015, (9): 764-768.
Citation: GUO Xiao-Di, WANG Qiang, GU Xiao-Hong, CHEN Xi-Ai, FAN Xin-Wei. Analysis of Terahertz Spectroscopic Inspection Experiment for Glass Fiber Composite Material Defects[J]. Infrared Technology , 2015, (9): 764-768.

玻璃纤维复合材料缺陷的太赫兹光谱检测实验分析

基金项目: 浙江省自然科学基金项目,编号LY14E040002,LQ14F05003;质检公益性行业科研专项资助,编号201410025。
详细信息
  • 中图分类号: TB322

Analysis of Terahertz Spectroscopic Inspection Experiment for Glass Fiber Composite Material Defects

  • 摘要: 复合材料压力容器缺陷无损检测成为目前的研究热点。基于太赫兹技术(透射式 THz-TDS 系统和BWO成像系统)在室温下对玻璃纤维样品进行无损检测,获得了分层缺陷样品在0.2~1.8 THz范围内的折射率谱和吸收谱、夹杂金属和热损伤缺陷样品的成像数据。结果表明,太赫兹技术对玻璃纤维分层缺陷、夹杂金属和热损伤缺陷检测效果明显,适用于局部检测对整体性能的判断。
  • 期刊类型引用(8)

    1. 张樊,王晶. 基于数据挖掘的偏振光成像目标检测研究. 激光杂志. 2023(12): 225-230 . 百度学术
    2. 魏松泽,曹玉军,李林杰,孙夙,刘成. 无人机低空摄影技术在碳排放监测中的应用. 能源与环保. 2022(10): 189-194 . 百度学术
    3. 赵佳乐,王广龙,周冰,应家驹,王强辉,邓磊. 深度学习下高光谱图像目标检测技术研究进展. 激光杂志. 2022(10): 1-6 . 百度学术
    4. 程远航,余军. 基于Mask R-CNN的车位状态智能识别算法. 计算机仿真. 2021(02): 236-239+471 . 百度学术
    5. 邱晓磊. 基于成像光谱技术的不可再生矿产资源监测系统. 信息技术. 2021(04): 97-101 . 百度学术
    6. 侯毅苇,李林汉,王彦. 结合红外显著性目标导引的改进YOLO网络的智能装备目标识别研究. 红外技术. 2020(07): 644-650 . 本站查看
    7. 陶志勇,韩月明,林森. 基于Mask-RCNN无分割手写数字字符串的识别. 激光与光电子学进展. 2020(14): 122-129 . 百度学术
    8. 杨建秀,谢雪梅,金星,杨文哲,石光明. 多尺度特征增强融合的实时航拍车辆检测算法. 中国体视学与图像分析. 2019(04): 298-305 . 百度学术

    其他类型引用(7)

计量
  • 文章访问数:  113
  • HTML全文浏览量:  26
  • PDF下载量:  19
  • 被引次数: 15
出版历程

目录

    /

    返回文章
    返回