随着材料科学、结构力学的飞速发展，碳纤维增强复合材料(CFRP)越来越多地应用于航空产品中。
CFRP在生产过程中易于产生分层缺陷，难以利用传统检测方法进行检测。
红外热波成像检测技术能够对脱粘型缺陷进行准确定位及尺寸测量，然而对于深度测量方面还处于初级研究阶段。
利用脉冲红外热成像检测技术对CFRP中不同大小及深度分层缺陷进行检测，通过对不同时刻检测表面的温度时间曲线进行比较与处理测量缺陷大小，通过对对数时间曲线进行二次微分方法测量缺陷深度。
同时，将测量结果与实际缺陷尺寸及深度进行比较，分析此种方法对缺陷大小及深度的检测精度。
检测结果表明，脉冲红外热成像方法对宽深比大于3的缺陷，大小检测精度均低于10%，对缺陷深度的检测精度随深度增加及尺寸减小而降低。

随着科学技术的快速发展，红外热成像技术由于其具有非接触，不需要可见光等优势一直以来受到广大的关注，虽然其核心技术一直受到国外发达国家的技术封锁，但红外热像技术在军事设施、国家安防、对企业产品生产线进行及时监测控制、及时对生产设备进行安全防护工作并做出故障诊断，及时进行修理等各个领域都有很全面的应用，所以发展势头还是不可阻挡。
本文则主要关注于红外热成像技术在测温系统中的应用，目前市面上已经有了各种手持型，在线型等各种红外测温热像仪。
本文鉴于此而学习其基本原理，主要论述其相关的直方图图像处理算法和测温方法。

红外热成像，热图像处置教程，须下载IRBIS3软件

红外热成像，grid-eye，8x8的像素放大到40x40，用的是stm32103zet6开发板。

高精度红外热成像侧温算法研讨.pdf.pdf

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。