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導讀：無損檢測簡稱NDT，是在不破壞和不損傷受檢物體的前提下，利用材料內部結構異常或缺陷存在引起的熱、聲、光、電、磁等反應的變化，借助現代化技術和儀器設備，對試件的性能、質量、內部及表面缺陷進行檢測的一種技術。
玻璃鋼是一種新型復合材料，即纖維強化
塑料。不同于鋼化玻璃，玻璃鋼是用樹脂基體，以玻璃纖維或其制品作增強材料的增強塑料，具有質輕高強、耐腐蝕、熱性能及抗拉強度良好等優勢，是
航空航天、建筑、汽車與能源等行業必備的生產材料。我國的玻璃鋼行業始于1958年，經過60多年的不斷發展，現已在技術、種類、規模與應用等方面都取得了顯著進步，并形成了較為完善的產業體系。
作為一種應用廣泛的生產材料，玻璃鋼的質量檢測在產品研究、試制、生產以及開發中起著重要作用，質量檢測不僅可以幫助采購商選擇合適的玻璃鋼產品，而且還有助于生產商控制產品質量、改進生產工藝，對產品進行合理的評估和應用。在實際生產和使用中，玻璃鋼的常見檢測項目包括幾何和重量檢測、外觀檢測、內部缺陷檢測以及理化性能檢測等。其中，內部結構缺陷檢測已經成為確保玻璃鋼合格率、發現和排除隱患的重要手段。
現階段，用于玻璃鋼內部缺陷檢測的主要方法有超聲波無損探傷、X射線檢測、工業CT及紅外熱成像等多種技術。超聲波無損探傷的穿透能力強、靈敏度高，但是無法對發現的缺陷作出十分準確的定性、定量表征；X射線檢測只能獲得缺陷的平面圖案，無法展示出缺陷的立體結構；紅外熱成像是建立在表面受熱物理學的基礎上的一種方法，但是在半透明材料中，一部分光會穿過材料被整個厚度吸收，從而導致材料內部受熱不均勻代替了材料的表面受熱現象，因此該技術在半透明材料檢測領域受到一定限制。
近日，來自俄羅斯托木斯克理工大學的一個研究團隊開發出了一種玻璃鋼內部缺陷檢測的新技術，即人工神經網絡技術，該技術主要包括檢測時使用的算法軟件，其有效性取決于用于神經網絡學習數據的數量和質量，對于特定材料和設備，可以對網絡學習進行訓練，使測量精度超過其他方法。目前，研究人員正在進行更加深入地研究，以提高、改進該軟件算法的準確性。
人工神經網絡技術是近年來逐漸發展起來的一門交叉學科。它是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統，主要通過電子器件、計算機及數據處理系統等來模擬人腦的結構和功能，可以對信息進行分布式存儲和并行處理，能夠任意逼近任何非線性映射。
作為一種具有自組織、自學習和自適應的功能的運算模型，人工神經網絡技術能夠有效準確地檢測出材料內部缺陷。未來，隨著電子技術、計算機硬件系統的發展和人工神經網絡理論體系更深人地研究，該技術在無損檢測領域的應用會有更大的發展，也將更好地服務于現代工程。
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