前言
红外热成像技术作为一种新的无损检测方法，受技术、精确度、成本等因素的限制，最初主要应用在军工产品上，近年来开始应用在新材料、航空航天等领域。 随着该项技术的发展，已由最初的定性判断发展到定量计算，由一维模型研究分析发展到三维模型研究分析，如何将研究分析结果应用于实际检测中，需要建立满足实际应用的数学模型。
通过积累不同部件内外部出现缺陷时外表红外热像的特征图谱，研究不同内外部缺陷外表的温度场变化规律，以及红外热像图特征、红外热像图与缺陷位置、缺陷的几何形状及缺陷严重程度的内在联系，试验验证不同埋深缺陷在不同激励下的红外热像温度差的变化规律、不同材料内部缺陷的检测极限等。
1 红外热成像检测的原理
1.1
红外热成像检测技术
红外无损检测是建立在传热学基础上的一种无损检测方法。根据热力学第二定律：凡是存在温差的地方，就有热能自发从高温区域向低温区域传递。因此当物体自身的温度与环境温度存在温差时，就会发生热能转换，由于物体内部结构和材料的不同，热能在物体内部的流动时会在物体表面形成温度不同的区域，热能在物体内部扩散和传递的过程中，如果物体内部存在裂缝和缺陷，会对物体的热传导产生影响，使物体表面温度分布产生差别，这种表面温度呈现不同的区域分布称为“表面温度场”。
红外热像设备就能以红外热像图的形式拍摄出表面温度场的分布情况，这种图片通常叫作“ 红外热像”，利用红外热成像检测技术将物体自身辐射或反射的载有物体特征信息的红外热辐射图样转换成人眼可识别的可视图像，即将物体表面温度场变化转换为可视图像，热像图里的每一点都对应一定的温度值，且可以根据不同颜色或灰度的深浅来区别温度的高低。 因为热图像本身也包含被测物体各部分的温度大小信息，所以也被称为“温度图” 。因此如要检测被测物体的缺陷信息，需要得到被测物体表面的温度场分布情况，以判别各种被测物体的温度高低、热分布场及内部缺陷特征信息。实际上绝大多数缺陷都以局部或整体温度分布异常为基础，可根据热状态的变化和异常来确定被测目标实际工作状态并判断目标的可靠性。
红外热成像检测技术通过对这种红外热辐射能力的测量，来表征物体表面的温度分布情况，进一步检测目标内部是否存在缺陷，判断目标试件能否正常运行。
1.2
主动式红外热成像检测
主动式红外热成像检测技术是指在检测时通过加热的方式对被测目标物体注入热量，使其失去原有的热平衡状态，在其内部温度未达到均匀稳定平衡状态即可进行检测。
在人工加热目标物体的同时或在加热开始后，或延迟一段时间后检测其表面的温度分布，以检测金属材料、非金属材料、复合材料和胶合材料等内部是否存在孔洞、夹杂、裂缝和脱黏等缺陷。
根据热激励源与热像仪的相对位置分为红外热成像反射法与红外热成像透射法，分别如图1、图2所示。
图1. 红外热成像反射法检测
图2. 红外热成像透射法检测
1.3
红外热成像反射法检测缺陷深度的计算
红外热成像检测中红外热波在试件介质中的传播遵循热传导方程（只考虑一维热流），如图3所示。
图3. 试件缺陷剖面图
因实际检测中试件的厚度有限，当热能传播到试件后表面时，会受到后表面反射，这样缺陷部分对应的表面温度随时间的变化可近似表示为：
式中：T(z,t)为物体在t时刻距离表面z处的温度；p为待检物体的密度；c为比热容，K是待检物体的热导率；q为物体吸收的热量；α=K/pc为物体的热扩散系数；d为工件的总厚度；n为后表面反射次数；在试件前表面，相当于z=0，得到：
而相对于整个试件厚度，缺陷处厚度减少Δ，缺陷表面温度随时间变化的关系可以表示为：
式中：q0为缺陷表面处吸收的热量，由上述公式可得正常区域表面与缺陷区域表面的温度差值为：
式(4)为试件在t时刻有缺陷区域和无缺陷区域表面温度值的差值，所以对目标试件进行热激励加热后，只要使用红外热像仪检测目标试件表面温度分布是否均匀即可判断试件有无缺陷。对式(4)求导并令导数为零，令l=d-Δ可以得到温度差值最大时对应的时间为：
所以由式(5)可知，最大温差值所对应的时间tmax与埋深l的平方成正比，α为目标试件的热扩散系数，材料一定，热扩散系数是定值。所以要计算缺陷的埋深l，只要提取到缺陷区域与正常表面温度值的差值最大时对应的特征时间即可。
2 试验准备
2.1
试样的制备
选择一块10mm厚的玻璃钢板，将玻璃钢板加工成长300mm宽200mm的矩形板，在玻璃钢板试块的表面分别加工①ф20mm x 4mm、②ф20mm x 5mm、③ф20mm x 6mm、④ф20mm x 7mm、⑤ф20mm x 8mm、⑥ф20mm x 9mm的平底孔。加工后的试样尺寸如图4所示。
图4. 玻璃钢板试样缺陷及尺寸
主要的试验设备包括InfraTec红外热像仪、热光灯及计算机等。
2.2
试验过程及方法
1）搭建如图5所示的红外热成像反射法检测系统。
图5. 红外热成像反射法检测系统
2）使用该系统对玻璃钢板试样进行红外热成像反射法检测，在检测过程中通过控制不同的变量变化，得到不同参数的热像图，具体过程如下：
1
固定被检试样与热像仪镜头的距离为900mm，固定热光灯的加热时间为100s，改变热光灯的加热功率以得到不同热激励功率下的红外热像图；
2
固定热光灯加热功率为830W，固定热光灯的加热时间为120s，改变被检试样与红外热像仪之间的距离以得到不同的红外热像图；
3
固定被检试样与红外热像仪之间的距离为600mm，固定热光灯的加热功率为845W，改变加热时间以得到不同加热时间下的红外热像图。
3）使用InfraTec IRBIS 3红外热成像仪器的处理分析软件对检测结果中的红外热像图进行分析、对比、计算得到试验中缺陷的数值。图6所示为玻璃钢板采用红外热成像反射法得到的红外热图像的截图。
图6. 玻璃钢板红外热像图截图
4）对比分析试验值和实际值，研究误差产生的原因。
3 试验过程及数据分析
对每一组试验得到的序列图取图7所示的两个区域进行温度数据分析，R1区域在缺陷中，RO区域在正常试样表面中。使用红外热像图分析软件分别提取R1与RO区域中所有序列的温度值，再各取每一采集时刻对应温度值的平均值以及每一时刻对应平均温度值的差值。
图7. 提取R1、RO两区域的平均温度值
3.1
热激励源加热功率影响
保持红外热像仪与试样之间的距离S、加热时间t不变，通过改变加热功率P，完成4组试验，具体试验数据如表1所示。
表1. P、t、S参数值
通过对比每组试验各时刻R1、RO的平均温度值，绘制曲线确定出现最大温度差值的时间t'。由以上4组试验可得热激励源功率P、最大温度差ΔTmax、最大温度差出现时间t’、计算埋深、实际埋深、误差数据等，如表2所示，热激励源功率和误差之间的关系如图8所示。
表2. P、ΔTmax、t'参数值
图8. 加热功率与误差关系曲线
根据表2和图8中数据可得最大温度差随着热激励源功率的增大而增大，最大温度差出现的时间随热激励源功率的增大而减小，计算埋深与实际埋深的误差随着热激励源功率的增大而减小，所以利用红外热成像反射法检测缺陷深度时热激励源应尽可能使用大功率光源。
3.2
红外热像仪与试样之间的距离影响
保持加热功率P、加热时间t不变，通过改变红外热像仪与试样之间的距离S，完成5组试验，具体试验数据如表3所示。
表3. P、t、S参数值
通过对比每组试验各时刻R1、RO的平均温度值，绘制曲线确定出现最大温度差值的时间t'，由第5、6、7、8、9组试验可得目标试样与红外热像仪之间的距离S、最大温度差ΔTmax以及出现最大温度差值出现时间t’计算埋深、实际埋深、误差等数据，如表4所示，拍摄距离和误差的关系如图9所示。
表4. S、ΔTmax、t'参数值
图9. 拍摄距离与误差关系曲线
由表4和图9可以得到，最大温度差随着拍摄距离的增大而减小，从加热开始后，最大温度差出现的时间基本是同一时刻。拍摄距离不同，误差的变化不大，所以只要在红外热像仪可聚焦的范围内，拍摄距离不是影响红外热成像反射法检测缺陷深度的主要因素。
3.3
热激励源加热时间影响
保持热激励源加热功率P、热像仪与试样之间的距离S不变，通过改变加热时间t，完成7组试验，具体试验数据如表5所示。
表5. P、t、S参数值
通过对比每组试验各时刻R1、RO的平均温度值，绘制曲线确定出现最大温度差值的时间t’。由第10、11、12、13、14、15、16组试验可得到加热时间t、最大温度差值ΔTmax、最大温度差值出现时间t’、计算埋深、实际埋深、误差等数据，如表6所示，加热时间与误差的关系如图10所示。
表6. t、ΔTmax、t’参数值
图10. 加热时间与误差关系曲线
由表6和图10可以得到，最大温度差值出现的时间随着加热时间的增加而增大，对于埋深为4mm的缺陷随着加热时间增加，误差变大；当加热时间为60s时误差最小，所以埋深为4mm的缺陷最佳的加热时间是60s左右。故进行红外热成像检测缺陷深度时，对不同的缺陷使用不同的加热时间，以获得最佳的检测参数。
综上所述，在P、S、t这3个变量中，直接影响红外热成像反射法检测缺陷深度的是加热时间t。当对目标试件进行加热时，不同深度的缺陷在试件表面的温度变化不会同时出现，总是会按序出现，通过观察发现第1个缺陷是在加热时间60s左右出现，再继续加热，第2个缺陷在80～90s时显现，第3个缺陷在110s之后出现，随后整个试件在热像仪下呈现白热化状态，加热时间过长，缺陷埋深过深，试件内部的横向热扩散严重，导致缺陷区域与正常区域难以区别。因此，以该缺陷初现的时间作为加热时间，针对该缺陷加热，用红外热像仪采集温度变化，然后使用MATLAB处理时间温度数据得到最大温度差所对应的时间来计算该缺陷的埋深。
4 试验结果
4.1
缺陷埋深计算
对试件的加热时间选择60s，计算第1个缺陷的埋深，采集到的第1个缺陷区域与正常表面的温度差值和所对应的时间如图11所示；
加热时间选择90s，计算第2个缺陷的埋深，采集到的第2个缺陷区域与正常表面的温度差值和所对应的时间如图12所示；
加热时间选择120s，计算第3个缺陷的埋深，采集到的第3个缺陷区域与正常表面的温度差值和所对应的时间如图13所示。
图11. 第1个缺陷区域温差与时间关系曲线
图12. 第2个缺陷区域温差与时间关系曲线
图13. 第3个缺陷区域温差与时间关系曲线
如图所示，可得到温度差最大时对应的采集时间，将该时间值代入式(5)中可以计算出缺陷埋深及误差如表7所示，其中热扩散系数为4.12x10-7㎡/s。
表7. 不同缺陷区域计算结果
计算埋深与实际埋深如图14所示。由表7和图14可以得到随着实际缺陷埋深的加深，测量埋深与实际埋深的差值越大，即测量误差越大，并且缺陷埋深越深，缺陷的检出效果不理想，所以在上述热激励源功率、加热时间以及红外热像仪产品的限制下红外热成像反射法检测技术适用于检测近表面缺陷。
图14. 实际埋深与计算埋深
4.2
误差原因分析
造成试验结果误差的原因主要有以下几点：
1）目标试件中热能量的横向扩散；
2）试验过程中由于空气流动引起的热对流；
3）反射法检测，由于热像仪与热源在同侧，热激励源热辐射会影响采集热像图；
4）热激励源对目标试件加热不均匀；
5）埋深过深，温度差值表征不明显。
结语
通过研究红外热成像反射法检测玻璃钢缺陷埋深的能力，采用控制几个变量的方法，得出该检测技术适用于检测近表面缺陷。未来，对红外热成像检测技术的研究中，应侧重对缺陷定量检测的研究，控制各项检测参数，在红外热成像检测实际操作中，对检测环境中的影响因素尽可能控制，使实际检测系统各项参数尽量接近仿真理想模型，保证检测结果准确可靠。
来源：《轨道交通材料》（作者：刘海宁；张敏；高珊；何柳；王金龙）
