针对红外热成像技术对在用高温金属管道的未焊透缺陷进行检测的问题，使用有限元分析的方法，对含未焊透缺陷的金属管道焊接接头外表面温度分布进行了数值计算，在对稳态传热计算结果进行分析之后，提出采用外表面冷却激励的方式，将含缺陷管道外表面温差放大，结合金属管道焊接接头外表面施加冷却激励过程的瞬态传热分析，对红外热成像检测的现场检验可行性进行了研究和探讨，该研究成果可以为在线运行的高温金属压力管道焊接缺陷红外热成像检测应用提供参考。

介绍了红外热成像技术的特点，讨论了红外热成像技术在民航、电力、石化、森林防火、医疗等民用领域的应用情况。介绍了红外热成像技术的市场状况，分析了不同应用领域对红外热成像技术的发展需求。

医用红外热成像技术在中医“治未病”理论体系中发挥了重要作用,可提前预测疾病的风险,做到早发现、早干预、早治疗。医用红外热成像技术贯穿于中医“治未病”思想中的未病先防、既病防变、瘥后防复三个过程中,对中医体质辨识、中医诊断、证型分析及疗效评估等起辅助作用。通过论述医用红外热成像技术在中医“治未病”思想中的应用,进一步提高中医诊断水平,提早干预,阻断疾病发生发展的一切源头,达到少生病、不生病的目的,造福人民。

碳纤维网格面板蜂窝夹层结构具有质量轻、比强度高、比刚度大等优点，在航天产品上得到了广泛的应用。由于碳纤维网格面板蜂窝夹层结构的特殊性，传统无损检测手段对其粘接质量检测效果不理想。本文采用锁相红外热波法对其粘接质量进行检测，模拟了 3种类型的缺陷：网格面板碳纤维之间的脱粘、网格面板与蜂窝之间的脱粘、聚酰亚胺薄膜与网格面板之间的脱粘，并进行了检测。试验结果表明锁相红外热波法对上述 3种类型的缺陷取得了良好的检测效果。

基于中医体质和红外热成像技术对腰椎间盘突出症(Lumbar Disc Herniation, LDH)人群进行流行病学调查，并分析了该人群的体质及红外皮温分布特点。对符合LDH纳入标准的243例人员采用标准化的中医体质量表判别和分析其体质类型;利用红外热成像技术观察腰骶椎投影区和双下肢神经支配区的皮温分布特点。LDH人群以兼夹体质类型为主，占70.7%。单一体质占26.3%。LDH人群的红外皮温特点表现为在腰骶部正中呈现热偏离，形状呈长条形、片状或小团状。双下肢神经支配区的红外皮温呈现冷偏离。结果表明，LDH人群的优势体质类型为阳虚血瘀质;其红外皮温呈规律性分布。红外热成像技术对LDH具有一定的诊断价值。

基于稻种老化时间不同时的物理学和生理学差异, 提出一种基于红外热成像技术及广义回归神经网络的快速、 无损检测稻种发芽率的检测方法, 解决传统稻种发芽率检测方法操作复杂、 实验周期长等问题。 在温度为45 ℃、 湿度为90%的条件下, 将水稻种子依次老化0, 1, 2, 3, 4, 5, 6和7 d, 得到不同发芽率的种子; 采集稻种红外热图像, 然后提取稻种胚芽部位数据, 总计144份, 随机分为校正集和预测集, 其中校正集96份, 预测集48份; 分析和比较不同老化天数稻种红外热差异, 从物理学和生理学方面揭示稻种发芽率与红外热图像间的关系, 结合偏最小二乘算法（partial least squares, PLS）、 BP（back propagation, BP）人工神经网络和广义回归神经网络(general regression neural network, GRNN), 建立稻种发芽率的红外热模型。 结果表明, 利用GRNN建立的发芽率预测模型效果最优, 其中校正集的RC（相关系数）和SEC（标准偏差）分别为0.932 0和2.056 0, 预测集RP（相关系数）和SEP（标准偏差）分别为0.900 3和4.101 2, 相关性均达到较高水平且校正集与预测集的标准偏差均较小。 实验结果表明, 采用红外热成像技术结合广义回归神经网络研究稻种发芽率是可行的, 且所建模型在稻种发芽率快速测定方面有较高的精度。

红外热成像技术广泛应用于很多领域,故将红外热成像技术与图像处理相结合对接触网热状态进行检测。在图像处理中,首先进行红外图像的预处理,然后采用基于互信息的图像模板匹配对红外图像目标进行检测与识别。互信息是图像模板匹配的相似性度量标准,且图像模板的互信息计算即联合概率分布估计的主要方法是非参数窗法,针对NP 窗法计算时间较长的缺点,采用三角形分布代替NP 窗法的均匀分布的改进非参数窗法。实验结果表明了MNP 法计算的联合概率分布的准确性更高且计算时间也较短。

医用红外热像技术由于其直观、无创及对疾病的早期诊断等优点而日益受到关注和应用。收集了近年来医用红外热像技术的相关研究文献，分别从疾病的早期探查、辅助诊断、临床疗效评定及中医针灸学研究等 4方面分析医用红外热像技术的应用和研究近况，为临床疾病的早期诊断、疗效评价和应用研究提供参考依据，以促进医用红外热像技术的临床应用和发展。