红外热成像技术在军工产品无损检测中的应用

摘要：红外热成像技术作为一种非接触、高效的无损检测技术，在军工产品检测领域展现出巨大潜力。该技术通过捕捉物体表面热辐射差异，实现对材料内部缺陷、结构异常及热性能变化的精准识别。本研究深入探讨了红外热成像技术在军工产品无损检测中的应用策略，提出了基于多光谱分析、动态热激励、智能算法辅助及高灵敏度传感器集成等创新方法，有效提升了检测精度与效率。研究成果为军工产品的质量控制与安全保障提供了强有力的技术支撑，展现了红外热成像技术在国防科技领域的独特价值。

关键词：红外热成像技术；军工；无损检测；策略

随着现代军事技术的飞速发展，军工产品的性能要求日益提高，对其内部缺陷及结构完整性的无损检测成为确保产品质量与安全的关键环节。虽然超声、射线等常规的无损检测方法已经得到了很大的发展，但是对于一些比较复杂的构件或者特定的材质，其性能往往会受到限制。由于具有非接触、快速响应和全局探测能力强等优点，近几年来在军事装备的无损检测中得到了广泛的应用。为实现更高效、更精确的缺陷辨识和品质监控提供理论基础和方法支撑。

一、多光谱红外分析

多光谱红外分析策略在军工产品无损检测中的应用，是通过整合不同波段的红外辐射信息，结合先进的多光谱成像技术，以实现对物体表面及内部热辐射特征的全面捕捉。这一应用成果将有助于提升我国军用装备制造过程中对零件进行有效的检测与分析，为我国军用装备制造过程中的质量管理与监控提供重要的理论支撑[1]。在实际应用方面，采用多波段的红外摄像机，对军用的军用物品进行全面扫描。这种摄像机可以从多个波长采集到目标的红外光谱，从而反应出目标在不同的环境中的热辐射特征。通过与多个光谱成像进行比较，可以发现被测物表层和内部存在的微小的温差，这种温差通常与缺陷、结构异常或材质改变等密切关联。以某型号导弹为例，研究人员在对其进行无损检测时，在某些频段内，其外壳会产生显著的温变现象。通过进一步的研究，他们认为这是由于贝壳中的一道细小裂缝所致。这项研究结果是评价导弹安全性的关键，在极限情况下，即便是很小的裂缝都会引起导弹的故障。在此基础上，将多光谱技术与先进的图象处理技术相融合，有效地改善了检测结果的准确性。该方法通过对红外图像中的温差进行自动检测，将其与预先设定的缺陷特征库相匹配，实现了对故障进行快速的检测和分类。这种方法不但可以极大地改善测试的速度，而且可以降低使用者的主观性，保证测试的准确度。

二、动态热激励

动态热激励策略在红外热成像技术应用于军工产品无损检测中，是一种创新且高效的方法。这种方式通过对被测材料中的缺陷进行热刺激，如脉冲加热或周期性温度变化，激发了对材料中缺陷的热响应差异，进而对其进行更高精度的检测。在实际应用中，针对军用产品的材料和结构特点，提出准确的温度激发方案。以某型航空发动机叶片为对象，研究利用短时间内的电流对叶片进行高速加热的方法[2]。在此过程中，因材料导热特性的差别，导致材料在冷却过程中出现了与周边环境相异的温度响应。通过对被测物体受热后的物体进行测量，得到物体表面的温度场。通过对热处理前、热处理过程中的高温图象进行比较，可以看出，热处理后的裂纹部位存在着较大的温差，且与裂纹的真实形态具有较高的对应关系。这一研究成果进一步检验了该方法的可行性，并为进一步开展裂纹的量化分析及修补工作奠定基础。该方法不但可用于测试金属，也可用于复合材料等导热性质相差悬殊的材料。针对某型号导弹复合壳体结构的无损检测，利用周期变温的方法，通过模拟真实飞行状态下的温度场，有效地刺激壳体内的隐患，从而实现精确辨识目标。

三、智能算法辅助

在红外热成像技术应用于军工产品无损检测的进程中，智能算法辅助策略以其高效的数据处理与分析能力，正逐渐成为提升检测效率与准确性的关键。该应用将深度学习和图像识别等先进的人工智能方法相结合，通过对红外热像信号的深层挖掘和智能化处理，从而实现对图像中的损伤进行识别，以促进我国军事装备中的红外热像探测技术的创新性发展。以此为基础，建立一种以深度神经网络为基础的智能化分析方法。基于海量的红外热像图像，通过对深度神经网络的学习，实现对各类故障的精确识别和分类。比如，在对装甲装甲进行非破坏测试时，该智能分析方法可实现对装甲层内微小裂纹、夹杂等损伤的自动辨识，精度大于95%。这将进一步完善基于神经网络的高精度红外热像仪图像处理方法，并为坦克装甲材料的品质监控奠定理论基础[3]。在此基础上，提出一种基于计算机视觉的疵病自动检测方法，并将其应用于疵病诊断中。在对一种型号的导弹进行无损检测时，采用图象辨识方法对其进行详细的红外热像图，并对其表面的微小刮痕、凹痕等缺陷进行有效辨识。该方法不但可以大大加快识别速度，而且可以有效地消除人类主观性，保证测试的客观和准确。当然，这种智能化的方法也不是一朝一夕能够实现的，它必须要经过反复的完善才能完成。通过对最新的红外热像观测数据的采集和处理，研究者们对深度学习和图像辨识方法进行了改进，以更好的满足军事装备对温度变化的要求。

四、高灵敏度传感器集成

在红外热成像技术应用于军工产品无损检测的领域，高灵敏度传感器集成策略正成为提升检测精度与可靠性的重要途径。利用新一代红外传感技术，大幅提升其温度敏感性和分辨力，在军事装备的复杂测试条件下，精确地获取表面温度的细微变化，进而精确地辨识出内部的损伤。在实际应用方面，研究者们率先提出一种具有高灵敏度、低功耗、高对外界条件适应能力的新型非致冷红外探测器，是提高其探测能力的重要途径[4]。在战斗机机体无损检测中，利用高灵敏的传感器采集到机体表面细微裂缝引起的细微热量变化，传统的传感器很难发现。通过对试验结果的分析和计算，可以精确地确定出裂纹的部位和尺寸，为飞机的维护工作奠定了基础。在此基础上，采用高灵敏的多通道结构，将高分辨图像融合在一起，实现对温度场的高精度探测。在对导弹发射管进行无损检测时，高灵敏度传感器不但能获取其内、外壁的热量分布信息，而且能清楚地显示出其内部细微的侵蚀、磨损等细微特征。这个研究结果对保证火箭炮的安全性非常关键，哪怕是最细微的构造改变都会对其射击的准确性和安全性产生影响。其中，多个高灵敏的多传感器协同工作不是单独完成的，而是通过智能算法辅助和动态热激励等手段，形成一套完善的军事装备的热成像方法。这将有助于提高红外热像仪探测的准确性和可靠性，并为军用装备的品质监控和安全性保证提供更为全面和有效的技术支撑。

五、总结语

总而言之，红外热成像技术在军工产品无损检测领域的应用，不仅突破了传统检测方法的局限性，更以其独特的优势为军工产品的质量控制与安全保障提供了强有力的技术保障。本研究提出的多光谱分析、动态热激励、智能算法辅助及高灵敏度传感器集成等策略，有效提升了红外热成像技术在军工产品检测中的应用效果，为国防科技领域的无损检测技术发展注入了新的活力。未来，随着技术的不断进步与应用的深入拓展，红外热成像技术有望在军工产品检测领域发挥更加重要的作用，为国防事业的蓬勃发展贡献力量。

参考文献：

[1]狄凯， 刘海龙. 军工企业质量管理体系完善路径[J]. 中国军转民， 2024， （17）： 53-54.

[2]朱光辉， 方超. 军工整机生产的过程质量控制[J]. 电子质量， 2024， （07）： 11-16.