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SiC涂层结构具有高温强度好、断裂韧性高、耐烧蚀性等优异性能，已被广泛应用于航空、航天、内燃机、核反应堆等高温环境。SiC涂层结构的制备工艺相对复杂，服役环境较恶劣，易产生涂层厚度不均、涂层脱落及基体内部缺陷等，这些均会直接危害设备可控性和运行安全性。红外热波无损检测技术具有非接触、直观、高效等优点，为SiC涂层结构缺陷的检测提供了一种新方法。本文从涂层结构脉冲红外热波检测原理分析与仿真研究、脉冲红外热波检测系统研制、检测工艺参数选择、脉冲红外图像序列处理算法、涂层厚度均匀性检测、缺陷几何特征识别与判定等关键技术开展了系统深入的研究。分析了光脉冲激励涂层结构样件的热流传递过程，建立了表面温度场分布一维解析模型，确定了涂层厚度与温度差之间的解析关系；通过仿真分析了缺陷几何特征和检测参数对表面温度信号的影响与规律，探讨了脉冲红外热波成像检测SiC涂层-高温合金基体中涂层厚度不均匀性、SiC涂层-高温合金基体内部缺陷和SiC涂层-C/C复合材料基体内部缺陷的检测能力。搭建了闪光灯脉冲激励红外热波成像无损检测系统并实现了SiC涂层结构缺陷的高效、可靠检测；通过试验研究，分析了缺陷几何特征和检测参数对样件表面温度信号影响与规律，验证了理论模型正确性，并得到了合理检测参数范围。研究了脉冲红外图像序列处理算法（多项式拟合时间微分-相关系数法，FCA、脉冲相位法，PPT和马尔科夫-主成分分析法，Markov-PCA），对脉冲红外热图序列进行了处理与温度信号特征提取，各种算法处理后得到特征图像提高了信噪比，提出的Markov-PCA法显著改善了信噪比和提高了缺陷探测能力。开展了涂层厚度的脉冲红外热波成像检测方法研究，建立了基于表面归一化温度分布的涂层厚度分布导热反问题，采用模拟退火算法实现了涂层厚度的反演计算。通过对SiC涂层-高温合金基体中涂层厚度分布脉冲红外热波成像检测研究表明：涂层厚度在45~130μm范围内，相比常规电涡流扫描涂层厚度测量结果，涂层厚度最大检测误差<10%。深入研究了脉冲红外热波检测SiC涂层结构缺陷几何特征识别与深度判定方法，提出了模糊C均值聚类-Canny算子边缘检测算法对红外特征图像中的缺陷边缘进行提取，在此基础上实现了缺陷几何特征识别；建立了提出的Markov-PCA分析的主成分特征参数为输入，缺陷径向尺寸和深度为输出的BP神经网络模型，利用采集样本数据对神经网络模型进行训练，实现了SiC涂层-C/C复合材料基体内部缺陷径向尺寸与深度的判定，对于径深比为1.2~4.0，深度为1.0mm~2.5mm的内部缺陷，直径和深度预测误差范围处于4%~10%左右。