航天器在太空运行的过程中,易遭遇太空垃圾的撞击,对防护材料表面和亚表面造成损伤,影响航天器的正常运行。因此防护材料撞击后损伤检测与评估在航天器研发、在轨运行、回收利用等过程中极为重要,如何快速定量化进行原位检测和评估撞击后的损伤情况是其中的难点问题之一。相较于其他无损检测技术,红外无损检测具有效率高、操作简便、能够对亚表面的损伤进行探测的优点,适用于航天器撞击损伤原位检测。但采集的温度场数据信息中包含了大量冗余信息,影响了温度场局部损伤的表征;受限于热像仪探测器分辨率等实验因素,需要采用拼接技术对温度场局部损伤特征进行拼接,但温度场特征点的误匹配会使温度场全局损伤特征可视化出现问题;在定量化检测过程中,温度场的热扩散、温度场数据混叠会导致不能对损伤特征进行准确的刻画,影响检测精度。这些都是航天器红外检测应用中需要解决的问题。针对相关应用背景以及问题,本文主要研究内容如下。在信号多维表征基础上建立温度场特征重构数据模型,实现特征类型判别,同时基于重构模型不同特征白化向量呈现的相异二维曲线,建立温度场损伤提取算法模块,根据不同特征区域瞬态热响应（Transient Thermal Response,TTR）随时间的变化规律,精确地得到局部损伤特征图像。温度场损伤提取算法模块,在常规单维度逐帧采集的基础上,采用皮尔森相关系数（Pearson Correlation Coefficient,PCC）对三维数据的水平和垂直两个方向分别进行与温度峰值的相似度计算比较,根据阈值设置窗口的范围大小,去掉冗余数据,搜索出瞬态热响应,进一步分类特征并根据得到的瞬态热响应的变化趋势,判断损伤特征,得到温度场损伤局部特征图像。针对检测精度为3mm的大型复合材料检测,为解决温度场损伤局部特征图像拼接过程中误匹配等问题,在传统图像拼接技术基础上,设计温度场损伤特征点优化匹配算法模块,根据温度场局部损伤的相似度关系,对损伤特征点进行精确匹配,实现温度场局部损伤特征的拼接。利用检测算法对温度场局部损伤图像进行特征点提取后,在优化匹配算法模块中,设计温度场损伤特征匹配算法模块,利用线性函数确定阈值,找到精确的仿射变换矩阵,同时得到满足仿射变换函数关系的特征匹配点对。利用精确的特征匹配点实现大型复合材料温度场全局损伤特征的可视化。为实现温度场全局损伤特征的定量化检测工作,满足项目精度指标,在传统图像语义分割的基础上,建立多样性优化模糊分割算法模块,并设计温度场损伤定性定量化检测方案,实现对损伤特征定性定量化检测评估。多样性优化模糊分割算法模块基于传统的模糊C均值（Fuzzy C-means,FCM）算法,利用犹豫度和信息熵设计优化的目标函数,同时利用优化的遗传理论对温度场特征数据聚类中心进行迭代更新,得到满足温度场特征数据优化的聚类中心数据。并考虑温度场损伤特征中热扩散效应等问题的影响,设计温度场损伤特征定性定量化检测方案,对温度场损伤特征进行定性定量化分析评估。综上所述,针对大型复合材料撞击损伤检测过程中出现的一些问题,本文提出温度场特征重构模型以及温度场损伤提取算法模块,高效快速地对温度场损伤特征进行提取,得到温度场损伤局部图像。设计优化匹配算法模块,对温度场损伤局部图像进行拼接,得到温度场损伤全局图像,实现损伤图像可视化。基于建立的多样性优化模糊模块,设计温度场损伤定量化检测方案,对温度场损伤全局图像进行定性定量化检测。实验仿真验证了各算法模块的可行性和有效性,为大型复合材料损伤特征评估提供技术帮助。