红外热成像无损检测技术研究发展现状

魏嘉呈 刘俊岩 何林 王扬 何宇

摘要：红外热成像无损检测技术是近年来发展较快的一种新型数字化无损检测技术，因为其具有便捷、高效、直观、探测面积大以及远距离非接触探测等优点广泛应用于航天航空、军事、电池、电力、电子、建筑、医疗、文物保护等诸多领域。本文主要对红外热成像无损检测技术中卤素灯、超声波、激光、脉冲光等几种主要热激励方法的特点及研究现状进行了介绍与对比，同时也介绍了红外热成像无损检测图像序列处理技术申热信号重建理论、锁相法、相位法、主成分分析法、动态热层析法、相似光流法等处理方法的研究现状，最后展望了红外热成像无损检测技术的未来发展趋势。

关键词：无损检测;红外;热激励;热波成像

DOI：10.15938/j.jhust.2020.02.009

中图分类号：TGll5.28;TN219文献标志码：A文章编号：1007-2683（2020）02-0064-09

0 引言

无损检测技术作为一种灵活、快捷的通用技术，已广泛应用于航天航空、军事、电池、电力、电子、建筑、医疗、文物保护等诸多领域。红外热成像无损检测技术作为一门跨学科、跨应用领域的通用型实用技术，是对传统无损检测技术的有效替代和补充。

红外热成像无损检测技术（infrared thermogra-phy，IT），是一种基于红外辐射原理，通过扫描、记录或观察被探测表面温度变化，从而实现对被检测工件的表面及内部缺陷或结构进行分析的一种无损检测（nondestructive testing，NDT）方法。红外热成像无损检测技术相比于射线、超声、涡流、渗透以及电磁等传统无损检测技术，具有测量速度快速、测量结果直观、探测面积大以及易于实现自动化等优点，是一种新型的数字化无损检测技术。

红外热成像无损检测技术根据是否依赖于外部热源激励可分为被动式红外热成像无损检测技术和主动式红外热成像无损检测技术。

被动式红外热成像无损检测技术是利用检测对象本身的红外辐射特征来得到其表面热像图，并通过对热像图的分析来得到所需信息。目前，被动式红外热成像无损检测技术广泛应用于工业设备监控，医学诊断，地质勘探与军事侦察领域等方面。

主动式红外热成像无损检测技术是通过增加主动激励源的方法来提高背测对象表面与周围环境的温度差异，使得该温度差异更加明显足以被红外热成像设备探测到或提高探测精度。主动式红外热成像无损检测技术目前主要应用于飞机铝蒙板内部腐蚀缺陷探测，探测复合材料层间界面冲击损伤以及太阳能电池非接触探测等方面。

早在1930年，就有人提出来主动式红外热成像无损检测思想。自从20世纪60年代Green和Alzo-fon首次阐述了主动红外热成像无损检测的基本理论和应用以来，世界各国学者对红外热成像无损检测评价展开了广泛的研究。

20世纪90年代以后，随着计算机技术的迅猛发展与红外热像仪的技术更新，主动式红外热成像无损检测技术也得到了快速发展，其检测精度已经可以分辨出一些常见材料的表面和近表面缺陷。目前，红外热成像无损检测技术已成为一种重要的新型无损检测技术。

1 热激励方式

主动式红外热成像无损检测技术和被动式红外热成像无损检测技术两种的主要区别是是否采用主动控制的热激励方式，以在材料内部产生温度梯度。热激励目的是将能量注入到检测对象，使得检测对象缺陷处与无缺陷位置产生温差，并反映到材料表面。故主动红外热成像无损检测技术研究的一个核心问题是如何高效的对被测材料进行热激励。经过近些年发展，人们根据不同材料和零件的特点，先后将太阳光、热水水浴、卤素灯（热灯）、脉冲光、激光、超声波、电磁感应、微波等一些方法作为主动热激励源进行研究。

1.1 卤素灯/红外灯激励

该种方法采用大功率卤素灯作为激励源，由于卤素灯本身的启动时间长，热惯性大等特点，一般采用长周期激励调制办法或低频锁相方式，原理示意图如图1所示。

华威大学Daniel Bates等使用卤素灯作为激励源对飞机部件冲击损伤检测进行了相关研究，并与水下超声检测进行对比，结果表明，采用卤素灯作为激励源的红外热成像无损检测技术所用时间仅占水下超声检测所用时间的1/10.M.Gershenson为研究卤素灯热惯性大的问题建立了卤素灯的理论模型，在该模型中，灯的加热阶段有数值解，降温阶段有解析解，并与实测数据相吻合。

哈尔滨工业大学刘俊岩等采用卤素灯作为激励源提出一种由相位数据进行处理并重建三维缺陷形态的可视化方法，该种方法可用来详细描述缺陷结构。北京航空航天大学周正干等使用卤素灯检测了钛合金蜂窝结构蒙皮脱焊缺陷，获得了缺陷区与非缺陷区信号相位差与调制频率间的关系，为钛合金蜂窝结构实际检测提供了工艺指导。

卤素灯由于照射功率高、启动时间长等特点，常用于较深缺陷的探测，且卤素灯相比于其他激励方式，光谱区域广，可以适用于大多数材料的检测。

1.2超声波激励

超声波激励是一种具有很大研究价值和研究潜力的一种热激励方法，尤其适合结构复杂工件裂纹缺陷检测，超声波激励红外热成像无损检测技术是将高强度声波耦合到工件内部产生紊乱声场，在缺陷处产生微小摩擦来产生红外信号，其原理示意图如图2所示。

韦恩州立大学Favro LD等首先提出将超声波加热和红外热成像技术相结合的无损检测方法，并检测了CFRP的疲劳裂纹损伤，结果显示，检测结果尺寸与实际损伤尺寸高度吻合。托木斯克理工大学Demsova等采用高低两种不同功率超声波对复合材料冲击损伤进行了检测，结果表明，高功率超声波检测具有较高分辨率与明显的缺陷信息，但耗能很高，低功率超聲波避免了超声波入口处可能对材料产生的破坏，但效率明显降低。

哈尔滨工业大学刘俊岩等采用超声锁相技术成功探测出金属板材的疲劳裂纹，并得出加载位置、超声激励振幅、超声调制频率对检测结果对影响，为超声红外锁相热成像技术对激励参数选择提供了技术参考。江海军等研制采用超声波作为激励源的红外无损检测系统，并对航空发动机工作叶片与导向叶片进行了裂纹检测，成功检测出叶片试件中的裂纹，如图3、4所示。

由于超声波激励在构建缺陷处的选择性加热特点，使得缺陷处红外信号更容易被捕捉到，显著提高检测缺陷对比度。但超声波注入构建过程中需要耦合剂进行耦合，且无法检测形貌复杂构建。

1.3 激光激励

随着近些年高功率激光器的发展，高功率、可调制等优点使得激光成为红外热成像无损检测技术中一种可靠的激励源，其原理如图5所示。

华威大学Burrows等使用点状激光作为激励源对不锈钢和铝对表面断裂缺陷进行了检测。结果显示，在材料表明覆盖一层油漆环境下缺陷依然可以检测到（见图6），表明该检测方法可以检测带有涂层材料的断裂缺陷。巴勒莫大学Montinaro等采用激光激励源检测了纤维-金属层压板缺陷，结果表明，该种方法可以很好的再现材料剥离区域轮廓，且可以通过自动化设备对大型零件进行自动扫描检测。

首都师范大学蒋玉龙采用面光斑作为激励源，对玻璃钢、复合材料等试件的检测，成功检测出碳纤维蜂窝结构中脱粘和积水缺陷与厚度为30mm的玻璃钢预制平底洞缺陷。哈尔滨工业大学刘俊岩等基于载流子辐射检测太阳能电池理论模型，使用808nm激光器对硅基太阳能电池进行检测，并得出电路状态为开路时辐射幅值最大，随着外部负载电阻的减小，辐射幅值逐渐较小，相位的变化并不明显的结果，该种方法可用于通过研究电池片在其他电路状态下的参数测量类比其他电路状态下的响应特性。

激光由于其功率、频率可调范围广，在高频段可检测涂层材料缺陷等浅层缺陷，也可对激光进行调制，实现对不同深度缺陷的单次测量。但由于激光器波长单一，而不同材料对光波吸收频率不一致，使得单一激光器的可检测材料种类有限。

1.4 脉冲光/闪光灯激励

脉冲光激励是目前应用最广泛的热激励方法，其采用高能量脉冲光在试件表面产生一个短时间脉冲加热，利用热向内扩散的过程进行检测，该技术最为经典、理论最为成熟，其检测原理如图7所示。

墨西拿大学Montanini采用脉冲光作为激励源检测了有机玻璃的亚表面缺陷，结果表明在较浅区域脉冲光检测速度更快，但在较深区域由于需要较高功率的加热，可能会损坏材料表面。佩鲁贾大学Laureti等采用线性调频技术将脉冲光照射温升将低并成功检测了模板和帆布上油画的隐藏缺陷。为绘画文物保护工作提供了一个有效的检测手段。

北京航空材料研究院刘颖韬等采用闪光灯作为激励源检测热障涂层缺陷，结果显示，该种方法可以检测出直径小于0.5mm的脱粘缺陷与肉眼无法识别的微裂纹，并有可能实现热障涂层的寿命评价。哈尔滨工业大学相关人员针对高温抗氧化涂层一耐热合金基体板材，使用脉冲红外检测技术可以实现涂层结构内部缺陷的可靠检测，如图8所示，为涂层下材料缺陷有效判定提供了一种高效的技术手段。

闪光灯激励对材料表面发射率及材料表面质量具有较高的敏感性，对检测结果影响较大，且瞬时高能脉冲也容易对材料表面产生热损伤。

1.5 其它激励方法

在上述激励方法之外还有微波激励、电磁激励等诸多激励方法，这些方法或对检测材料有不同要求，或发展并不成熟。

电磁激励是基于电磁涡流感应原理的一种激励方式，但对弱导电材料和绝缘材料不适用，且由于电流的趋肤效应，探测深度较浅。湖南大学相关学者通过电磁感应方法对光伏电池缺陷进行了检测，结果表明，该种方法可以较好的分辨出缺陷信息，为光伏电池对研究、测试等方面提供了可靠的检测手段。

微波在工业中常被用于作为加热源使用，但由于微波遇到金属界面会产生大量反射，因此不适宜作为激励源对金属零件进行激励，但对陶瓷、木制品等具有良好等探测效果。Bodnar等采用低能微波检测壁画，并对表面温度变化过程进行自回归移动平均分析，发现了壁画内部的缺陷，这表明，使用该种方法可以避免由于振动和局部高温对材料的破坏。

2 红外图像序列处理技术

为解决受噪声、加热不均匀等情况影响下导致的单帧红外图像中所含缺陷信息较少、可信度较低、部分细微缺陷信息被噪声覆盖的情况，有必要进行红外序列图像处理，这也是红外热成像无损检测领域中消除不利因素干扰、提高红外图像信噪比、增强缺陷可示性的一项关键技术。红外图像序列处理技术常见有以下几类种方法。

2.1 热信号重建理论了hermal Signal Reconstruction（TSR）

TSR主要应用于脉冲激励形式的红外序列图像处理方法，可有效消除由激励源本身非均匀性及材料表面不均匀吸收产生的影响，增强缺陷信号显示。具体操作方法是对序列红外图像取双对数，再對其进行多项式拟合，重建图像序列，进而对时间求导得到一、二阶图像。

TSR最早由美国TWI公司提出，并且已经实用化，Matlab也更新了TSR相关算法。莱奥本大学相关研究人员采用短脉冲加热后测量缺陷试验样件，并用TSR方法定位了缺陷深度，并指出缺陷深度由二阶导数最大值确定。

2.2 锁相法Lock-in Thermography（LT）

锁相红外热成像无损检测技术采用周期性调制激励源，通过锁定被测件周期红外辐射相位角来采集图像序列，依此来提高红外图像的信噪比。

多伦多大学Mandelis教授首次采用Chirp信号作为激励调制信号，解决了单次实验只能采用固定频率检测固定深度的局限。哈尔滨工业大学刘俊岩等利用锁相红外热成像无损检测技术检测某型号直升机轴瓦焊缝并取得明显效果，可以清晰的检测出轴瓦焊缝缺陷，如图9所示。表明该技术可以检测复杂结构构件缺陷，且对复杂曲面结构构建依然适用。

2.3脉冲相位法Pulse phase Infrared Thermography（PPT）

脉冲相位法结合了脉冲红外热成像无损检测技术与锁相红外热成像无损检测技术的特点，使用闪光灯或激光等短脉冲热激励源，对取得的红外图像序列进行傅立叶变换，得到反映不同深度的热学信息的幅值与相位图像，克服了脉冲红外热成像无损检测技术需要均匀的照射被测物体以及锁相红外热成像无损检测技术检测时间较长的问题。

脉冲相位法于1996年首先由拉瓦尔大学X。Maldague教授等提出并应用。哈尔滨工业大学采用脉冲相位法对火箭固体燃料发动机药柱包覆层缺陷进行检测，得出该种方法受噪声影响较小、信噪比高、计算速度快等优点，对药柱包覆层检测有较好的适用性。

2.4 主成份分析法Principal Component Analysis（PCA）

主成分分析法利用降维的思想，图像序列分解为少数几个信号空间变化的正交本征函数和时间变化的主成分分量，其中每个主成分都能够反映原始图像序列的大部分信息，且所含信息互不重复。

主成分分析首先是由K。Pearson于对非随机变量

引入的，此后，H。Hotelling将此方法推广到随机向量的情形，奠定了主成分分析法的基础。哈尔滨工业大学研究人员运用该技术对碳化硅涂层材料进行分析，通过与神经网络理论相结合，提出的Markov-PCA-BP算法实现了对涂层结构中缺陷尺寸和深度的判定，对在1.2-4颈深比区间内的缺陷预测误差小于10%。

2.5 动态热层析分析法Dynamic thermal tomography（DTF）

动态热层析成像法是对红外脉冲热成像检测图像序列采用图像三维重建技术进行三维重建的一种序列图像分析方法，该技术将脉冲激励条件下的温度随时间变化的图像序列转换为基于深度方向的图像序列，从而获得缺陷结构的深度信息。

该方法首先于1985年由俄罗斯脱模克斯理工大学Vavilov等提出并应用在纤维复合材料的检测方面，成功获得了碳纤维复合材料柱状试样缺陷位置断层图，如图10所示。

哈尔滨工业大学相关研究人员对相关算法进行改进，采用基于多特征图的动态热层析成像方法对固体火箭发动机药柱包覆层的内部缺陷进行重建使得检测深度方向相对误差<20%，绝对误差<0.2158mm，如图11所示。

2.6 相似光流法Likeness optical flow（LOF）

光流法被广泛应用于从图像序列中估计速度，该方法利用图像序列中像素在时间域上的变化找到临近帧之间的关系，从而计算出相邻帧间物体的运动信息。

在红外热成像检测中，缺陷特别是各向异性材料缺陷的尺寸精度识别受横向热扩散效应影响十分明显，从热扩散的物理性质上看，二维热图像中的热通量类似于二维光图像中的光流。因此采用光流计算方法来估计二维热图像中的梯度扩散场来减少横向热扩散效应。

哈尔滨工业大学相关研究员首次将光流原理应用到红外热成像无损检测技术中，并对碳纤维增强复合材料进行阵列激光扫描检测（EAsST），结果表明，相似光流法对降低横向热扩散效应，提高缺陷检测灵敏度方面均取得明显效果，如图12所示。

3 趋势与展望

红外热成像无损检测技术是在红外热成像技术基础上发展起来的新型无损检测技术，它既可以用做产品生产制造过程中的质量监测，也可以判定产品在使用过程中是否失效的有效手段。经过近些年的发展。该种技术已经逐渐从实验研究走向工程应用，并在很多行业起到了关键作用。随着国内外诸多学者对热成像技术、图像处理技术以及检测方法的不断深入与创新，红外热成像无损检测技术的发展趋势主要有以下几方面：

1）更先进的热像仪技术

热像仪技术是目前制约红外无损检测技术检测精度的主要原因，更先进的热像仪可以采集到更加清晰与更少噪声的红外图像（序列），准确反映出检测物体表面的热辐射情况。

2）更高速/高效的检测方法

随着近几年国内外学者针对红外热成像无损检测技术的深入研究，更深的探测深度与更加快速的检测速度成为红外热成像无损检测技术的发展方向。其中，为达到更深的探测深度，哈尔滨工业大学相关研究人员在线性调频雷达探测技术的基础上，采用二相编码调制技术，得到了更深的探测深度。

3）缺陷的自动识别技术

目前红外热成像无损检测技术的缺陷识别主要由检测人员人眼观测，缺陷判定依靠人的主观判定，检测效率与检测精度完全依赖检测人员的经验，严重制约了该技术的推广应用。随着近几年计算机技术、人工智能技術正在飞速发展，自动识别技术逐渐受到研究人员的重视。

4）多种检测技术互相融合

每种检测手段都有其适用的场合，在复杂环境下检测往往由于单一检测手段的局限性不能将缺陷完整暴露出来。红外热成像无损检测技术与其它无损检测技术相结合将提供更加完整的无损检测方案。如华中科技大学相关研究员将红外热成像无损检测手段与超声扫描相结合对倒装芯片进行缺陷检测，提供了可靠的倒装芯片缺陷检测系统。

4 结语

本文对红外热成像无损检测技术发展及研究现状进行了综述，详细介绍分析了红外热成像无损检测技术的激励方式与图像处理技术等内容，并阐述了红外热成像无损检测技术的发展趋势。

红外热成像无损检测技术是一种集合光学、热学、机械与电子技术等学科的一种综合性无损检测技术，它具有便捷、高效、直观、探测面积大以及远距离非接触探测等特点，非常适用于检测材料近表面及表面缺陷。随着计算机、数学、数字图像处理等相关学科的进步和热像仪制造水平的提高，红外热成像无损检测技术的检测精度将得到进一步提高，目前已经向与人工智能相结合的自动识别、精确缺陷尺寸与位置的定量检测、多种检测技术复合的发展趋势。未来该技术在快速检测材料表面（近表面）缺陷以及表面涂覆（镀）层质量评价与高精度检测复合材料里层缺陷等方面的研究和应用前景非常广阔。