摘要
非金属材料在航空航天、汽车制造、电子封装等领域应用日益广泛，但其脱粘缺陷难以用传统方法检测，而红外无损检测技术作为一种高效、安全的检测手段，近年来受到越来越多的关注。
边界检测作为红外图像处理的关键步骤，直接影响着缺陷识别的精度和效率。
本文首先介绍了非金属材料脱粘缺陷红外无损检测技术的原理和特点，以及边界检测算法的研究现状；其次，重点综述了基于深度学习的边界检测算法在该领域的应用，分析了不同算法的优缺点；最后，总结了该领域存在的问题和未来的发展趋势。
关键词：非金属材料；脱粘缺陷；红外无损检测；边界检测；深度学习
1.1非金属材料脱粘缺陷非金属材料脱粘缺陷是指材料内部或材料之间出现分离、分层的现象，通常是由于粘接不良、受力不均、环境影响等因素造成的。
例如，航空复合材料中的脱粘缺陷可能导致结构强度下降，严重影响飞行安全。
1.2红外无损检测技术红外无损检测技术是一种利用红外热成像仪采集物体表面温度分布信息，并根据温度场的异常变化来识别缺陷的技术。
其原理是：当材料内部存在缺陷时，缺陷区域的热传导特性会发生改变，导致其表面温度与周围区域存在差异，通过红外热成像仪可以捕捉到这种差异，从而实现缺陷的检测。
1.3边界检测边界检测是指在图像中识别和定位物体边缘的过程，是图像分割、目标识别等高级视觉任务的基础。
在红外无损检测中，边界检测可以用于确定缺陷的形状、大小和位置等信息，为后续的缺陷分析和评估提供依据。
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