近年来,太赫兹（Terahertz,THz）波因其独特优势备受关注,以太赫兹时域光谱（Terahertz time-domain spectroscopy,THz-TDS）及其成像技术为代表的太赫兹无损检测技术有望发展成为一种新型的无损检测补充手段。本文将太赫兹无损检测方法与国内检测复合材料使用的标准方法（X射线工业计算机层析成像和超声C扫描成像）进行对比,发现太赫兹无损检测技术对缺陷成像拥有更高的对比度,但也存在横向和轴向空间分辨率低的问题,对材料内部缺陷的面积和厚度检测能力均有待提高,并且自动识别并量化缺陷的方法也亟待补充。基于此,提出了三种基于THz-TDS技术的高分辨层析成像方法,将其应用于复合材料制品检测,成功探测并表征了内部未知的缺陷,验证了方法的准确性和实用性。具体内容概括如下:（1）基于THz-TDS技术的自适应加窗分割量化方法提高表征缺陷面积的横向分辨率。通过峰值检波法自动定位与缺陷信息相关的反射脉冲,加窗函数提取该时域段脉冲并采用峰峰值参数进行层析成像,实现该层缺陷与背景的最大对比度成像。结合图像分割及形态学去噪方法,自动识别并分割目标缺陷,通过像素数技术实现缺陷面积的自动量化检测。对含有缺陷的标准件进行检测,本文方法可以检测到传统方法无法检测到的缺陷,经缺陷面积自动量化测量,平均检测误差为14.3%。（2）基于THz-TDS技术的希尔伯特变换（Hilbert transform,HT）和功率谱估计（Power spectrum estimation,PSE）联合应用提高表征缺陷厚度的轴向分辨率。将HT结合PSE方法应用于缺陷脉冲所在时域段信号,可以在不改变峰值时延位置的前提下,减小脉冲宽度,成功分辨出相近的反射脉冲。提取峰峰值位置处的时延差参数反演出厚度信息进行映射,实现三维信息量成像。对含有不同厚度缺陷的标准件检测,相比传统方法,本文方法能有效分辨材料内部50 μm厚分层缺陷的上下表面反射脉冲,将平均厚度检测误差从5.0%减小至1.3%。（3）太赫兹和X射线无损检测技术融合进一步提高表征缺陷面积的横向分辨率。首次将X射线无损检测技术的高分辨率优点引入太赫兹无损检测领域,进一步提高缺陷检测效果。本文开发了一种适用于太赫兹层析图像和X射线层析图像的融合技术,具体是基于显著区域分析（Significant region analysis,SRA）和多尺度小波变换（Wavelet based multi-scale transform,W-MST）相结合的图像融合算法。该融合算法通过构建显著性图时融合规则的选择、显著性图分解层次、小波基函数的选取以及高频子带和低频子带融合规则的设计来优化融合算法性能。采用客观评价指标对不同组合算法进行定量比较,明确融合算法的优化方向及最优选择。最后将最优融合算法应用于标准件检测,可视化地分析了融合方法对缺陷检测的提升效果,经图像分割量化后,缺陷面积检测的平均误差进一步减小至5.0%。（4）将本文提出的太赫兹成像方法应用于玻璃纤维管道制品和泡沫芯材制品的质量检测中,成功探测并表征了材料内部未知的缺陷,缺陷检测结果与具有高空间分辨率的X射线计算机层析成像结果高度一致,验证本文方法在复合材料无损检测中的准确性和实用性。本文研究的基于THz-TDS技术的高分辨层析成像方法,能够提高横向和轴向空间的分辨率,将其应用于复合材料检测,能有效提高材料内部缺陷的面积和厚度检测能力。结合图像分割方法能有效实现缺陷的自动量化检测,精确测量缺陷的面积和厚度,为复合材料无损检测提供技术支持。