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广泛，但其脱粘缺陷难以检测，严重影响产品质量和使用寿命。
红外无损检测技术以其快速、高效、非接触等优点，成为近年来脱粘缺陷检测的研究热点。
其中，边界检测算法作为红外图像处理的关键环节，直接影响着缺陷的识别精度和定位准确性。
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优势，并对现有的边界检测算法进行分类概述，包括传统的边缘检测算子、基于区域的分割方法以及近年来兴起的深度学习方法。
其次，重点阐述了深度学习在红外图像边界检测中的应用现状，分析比较了不同深度学习模型的优缺点，并探讨了其在脱粘缺陷检测中的适用性和局限性。
最后，总结了非金属材料脱粘缺陷红外无损检测边界检测算法的研究现状，并展望了未来的发展方向，为相关领域的研究提供参考。
关键词：非金属材料；脱粘缺陷；红外无损检测；边界检测算法；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发生分离或分层的现象，常见于复合材料、涂层材料、粘接结构等。
脱粘缺陷的存在会降低材料的强度、刚度和稳定性，严重影响其性能和使用寿命。
1.2红外无损检测红外无损检测技术是一种利用红外辐射与物质相互作用的原理，对被测物体进行检测和分析的技术。
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