军工企业红外检测设备的精度优化与质量控制

摘要：随着现代军事科技的飞速发展，红外检测设备在目标识别、环境监控、安保等领域起到极为重要的作用。但是由于其特殊的作业环境以及苛刻的作业要求，对红外检测设备的精度、稳定性提出了更高的要求。文章简单阐述了红外检测设备的工作原理，并分析了影响红外检测设备精度的因素，提出了精度优化与质量控制的策略，为军工企业红外设备的生产提供参考。

关键词：军工企业；红外检测设备；精度；质量控制

红外检测设备具有非接触性、全天候、高灵敏等优点，是现代军事侦察、侦察和制导的核心技术。但是由于战场环境复杂多变，红外检测设备存在精度低、稳定性差等问题，严重影响了作战的成功率与安全性。因此，如何在保证性能的前提下，实现红外探测装备的精度优化和质量控制，是军工企业迫切需要解决的关键问题。基于此，应该深入研究军工企业红外检测设备的精度优化与质量控制策略，以进一步提高红外检测设备的精度，并促进我国军事装备整体水平的。提升。

一、红外检测设备的工作原理

红外检测设备主要是利用红外光的物理性质以及物体的热辐射现象来实现的成像。任何在绝对零度以上的物体，由于内部原子的热运动，都会向外辐射电磁波，这个过程叫做“热辐射”。红外波段（0.75μm-1000μm）是介于可见光和微波之间的一种特殊类型的传感器，可实现非接触测量。自然界中所有的物质都会发射出不同强度、不同波长的红外线。温度越高的物体发出的段波长的红外光，而温度较低的物体则发出的是长波红外光。而红外检测设备主要如透镜、反光镜等组成，能够聚焦目标物发出的红外光，并将红外线转化为电信号，经过精密运算法则转化成温度分布图，并呈现到仪器的显示屏上[1]。

二、影响红外检测设备精度的因素

（一）环境因素

红外检测设备作为电子设备，容易受到环境因素的干扰，从而导致检测精度的降低。红外检测设备对环境温度、湿度非常敏感。温度过高、湿度过大，会引起器件内部元器件的性能退化，从而影响检测精度；湿度过大，会造成光学系统发霉、内部电路短路等问题。红外检测设备在工作过程中以电能为驱动，容易受到电磁的干扰，从而导致精度的降低。此外，检测环境中微小的尘埃、微粒可能会附着在镜片或感应器上，从而影响光路的传输及信号的接收。

（二）设备本身因素

红外检测设备是有多种电子元件组织，传感器性能不佳、光学系统材料不匹配、电子元件松动等也有可能导致精度的降低。并且红外检测设备在使用的过程中容易出现性能降低、设备故障的情况，进而导致检测精度的降低。此外，红外检测设备在使用过程中还会出现偏移的状况，需要进行校准。

三、军工企业红外检测设备精度优化与质量控制的对策

（一）构建质量控制体系

红外检测设备的精度优化和质量控制是保证其性能稳定性和提高作战效能的关键[2]。因此，军工企业应该构建完善的质量控制体系，对军工产品进行全生命周期管理、标准化规范化管理。在设备研发的前期，需要建立严格的设计验证和测试流程，通过模拟仿真技术对不同环境下红外探测器的性能进行预评估，以保证设计方案的可靠性与准确性。同时组建材料学、电子学、热力学等多学科交叉的研究团队，协同优化仪器结构，降低外部干扰，提高探测精度。在生产制造阶段实行精益生产，使用先进的生产工艺及自动流水线，降低人为错误，提高生产率及产品的一致性。在关键环节实施100%的检测，使用高精度的检测仪器校准红外探测器及其部件，保证每个制造过程中质量的控制。在操作维护阶段制定设备使用说明书，定期维护计划，培训操作人员，保证设备的使用安全。实施远程监测和故障诊断，及时发现和解决隐患，延长设备使用寿命，保证测试精度的稳定性。在技术标准方面，制订或采用ISO、MIL-STD等国际/国内认可的红外探测设备技术标准，保证设备的设计、生产、测试、维修等各个环节都有规章制度。制定内部质量管理规范，明确性能指标要求，促进产品标准化。同时应该优化生产工艺，推行ISO 9001质量管理体系，保证原材料采购到成品交货，每个环节均符合标准。建立质量审核机制，定期开展内审、外审等工作，保证质量管理体系有效运行并不断改善。

（二）应用多传感器融合技术

在军工领域，红外检测设备的精度往往关系到产品性能的稳定性，也是保持战斗力的关键[3]。多传感器融合技术是一种先进的信息处理方法，可以有效提高红外探测设备的性能，使其能够持续、稳定工作。为了消除传感器自身误差和环境因素（如温度波动、电磁干扰等）造成的测量误差，需要对各传感器采集到的原始数据进行准确标定和降噪。比如说，利用卡尔曼滤波，贝叶斯滤波等先进滤波算法对数据进行平滑处理，降低随机噪声对数据的影响；或利用交叉检验方法保证各传感器数据的一致性。在数据预处理方面，需要设计高效的特征抽取算法，从多源数据中提取出对物体检测和识别有帮助的特征信息，如目标形状、轮廓、热辐射强度等。在此过程中，可采用加权平均方法、深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）等方法，实现多传感器信息的最优融合，提升检测精度与鲁棒性。此外，对生产出来的红外检测设备还应该进行质量检测，构建仿真试验环境，并利用真实军事目标对融合算法进行验证，明确设备的准确性、虚警率、漏警率、系统响应时间等。同时分析光照、距离变化和目标相互遮挡等因素的影响，进一步验证设备的稳定性。通过与传统单传感器系统的性能对比，分析了改进后的目标辨识率和测温误差，充分考虑算法的计算复杂度、资源消耗、维护和升级的方便性，以保证其在军事环境中的应用与可持续发展。

（三）建立数据驱动的精度校正模型

在军工领域，红外检测设备的精度和质量控制直接影响武器装备的性能和可靠性，关系到国家安全和军事行动的成败。因此，军工企业应该建立数据驱动的高精度矫正模型，进一步提高红外探测设备的性能[4]。数据驱动矫正模型的建立应该基于大量实测数据的基础上，包括温度、湿度、大气成分等不同环境条件下红外传感器输出值与标准源（如黑体、特定材质等）真实温度的对应关系。军工企业应该采用神经网络、SVM等机器学习算法对复杂数据进行处理，识别影响精度的关键因素，并采用有效的措施消除环境因素对设备的影响。同时在建模过程中还要考虑传感器的非线性效应、传感器漂移以及环境变化等因素对模型的影响，以保证模型的完整性和精确性。在构建数据模型后，还应该进行一系列的实验，以评估其有效性。比如说通过环境模拟试验，测试不同温度和湿度环境下的设备性能，验证模型的适应能力。又比如说通过长期运行测试，模拟设备的长期运行状态，对其稳定性和耐用性进行评估。或者通过对照试验，确保新方法的有效性和优越性，同传统校正方法或国际认可标准相比较。亦或是通过极端环境测试研究，在极端环境（如高温、低温、强EMI等）下，对器件性能进行测试，找出潜在的薄弱环节，并对其进行优化。

四、结束语

总而言之，红外检查设备是军事器械的重要组成部分，是保证军事器械性能和作战能力的关键。因此军工企业应该深入研究红外检测设备的质量控制与精度优化策略，不断提高红外检测设备的性能，降低外部的干扰，充分发挥出红外检测设备的作用，进一步提高我国的军事能力，保证国家的安全。

参考文献：

[1]龙国戎，宋森楠，李发宗，周一韦.基于深度学习的红外图像检测技术优化[J].自动化应用，2024，65（14）：214-216.

[2]庄碧芬.基于红外成像技术和人脸识别的体温测量系统总体设计[J].信息记录材料，2024，25（06）：214-216.