SiC/SiC复合材料为国际公认的航空发动机热端构件用新型热结构材料之一。其微结构具有多尺度、非均匀、不连续等特征，研究其服役过程中的微结构演变对掌握该复材使用性能推动其应用具有重要意义。本项目旨在基于深度学习分割技术完成对SiC/SiC复合材料CT成像数据的分割，并且基于分割结果进行定量分析，选择U-Net全卷积网络模型开展CVI SiC/SiC X射线CT原位拉伸试验后微结构损伤智能识别研究，揭示其损伤机制，为评价该复材内在缺陷、工艺问题和制造问题提供支撑，并为其快速系统性工艺优化奠定基础。