涡流脉冲热像（ Eddy current pulsed thermography，ECPT）技术是一种新型的无损检测方法，广泛应用于金属材料结构的检测，但该技术常依赖人工经验提取特征进行裂纹检测与识别，自动化和智能性化程度不足。结合涡流脉冲热像技术以及循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的特性，提出一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory Network，Bi-LSTM）金属疲劳裂纹涡流脉冲热像分类识别方法。实验通过涡流加热装置对被测金属试件进行感应加热，使用红外热像采集装置对金属平板试件进行实时的数据采集，获得图像序列并制作数据集。运用设计的 Bi-LSTM模型增强特征向量中的时序信息，对不同尺寸裂纹的热图像进行训练并测试。实验分析表明， Bi-LSTM网络可有效应用于金属疲劳裂纹检测与识别，针对现有裂纹检测准确率可达到 100%，优于传统神经网络和其他深度学习的模型，具有更高的识别精度。

电涡流脉冲热成像（Eddy current pulsed thermography，ECPT）技术是一种集成了电、磁、热等多物理效应的新兴无损检测技术，具有单次检测范围大、无交互、检测速度快等特点。传统基于特定时刻的单帧热图像分析，很难直接区分不同区域的热分布，无法建立有效的数学、物理模型，对微小缺陷与早期疲劳损伤难以进行完整、有效的检测与评估。本文利用多帧热图像序列构造出了不同阶段的多维观测矩阵，通过拉普拉斯特征映射（ Laplacian eigenmap，LE）方法对高维观测数据集进行降维处理。利用 COMSOL仿真分析了隐马尔科夫模型（ hidden Markov model，HMM）追踪、评估材料特性的有效性，最后通过 HMM对降维后的齿轮疲劳数据进行学习、评估。通过不同阶段的齿轮疲劳实验验证，基于隐马尔科夫模型与电涡流脉冲热成像的技术可以很好地评估齿轮在不同阶段的疲劳损伤状态。

涡流脉冲热像技术是一种将电磁生热和红外热成像相结合的新型无损检测技术。针对金属疲劳裂纹生热研究不深入的问题，本文以含有贯穿的疲劳裂纹金属平板试件为研究对象，搭建了涡流脉冲热像检测实验系统，并建立了涡流脉冲热像有限元模型，分析了涡流脉冲热像检测中裂纹生热的规律。研究结果表明：在红外热像中，同一时刻越靠近裂纹根部的位置，温升的最大值越大；在激励过程中，裂纹区域的温升逐渐升高，当激励结束时，裂纹区域的温升则具有逐渐下降趋势，并且呈现先迅速后缓慢的下降速度。进一步揭示了裂纹尺寸对裂纹区域温升的影响。

针对脉冲热成像法红外检测图像对比度低、缺陷目标边缘模糊、受不均匀照明影响大的问题, 提出一种基于目标轮廓的结合数字细节增强技术与多阈值最大熵的缺陷大小定量估算方法。首先, 脉冲红外检测图像经自动对比度增强算法优化的数字细节增强方法处理后, 缺陷与背景间对比度显著提升, 从而不均匀照明对缺陷识别效果的影响明显减弱; 其次, 再通过遗传算法优化的最大熵多阈值分割方法提取缺陷目标, 对其进行八邻域法轮廓跟踪, 以提取各缺陷区域的轮廓像素点并排序; 最后, 对具有一定方向的缺陷轮廓分别采用欧氏距离法和格林公式对缺陷的周长和面积进行定量估算。实验结果表明: 该方法对缺陷大小进行定量估算的可行性, 且数字细节增强技术可在一定程度上提高脉冲热成像检测系统的缺陷探测水平。

对半透明材料的光激励红外检测, 其热激励机理与不透明材料不同, 试件的吸热依赖于材料的光学特性和光源的辐射光谱。基于半透明材料的光谱特性, 提出了体加热的物理机制和建模方法。为了获得材料的光谱吸收率, 测试了不同厚度下玻璃纤维复合材料在一定波长范围内光的反射率和透射率。以色温模型来描述加热灯的光谱特性, 用有限单元法分析了闪光灯色温对缺陷检测效果的影响, 给出了可检信息参数(最大温差和最大对比度)与闪光灯色温的关系。结果表明, 最大温差和最大对比度与色温呈非线性关系, 它们随色温升高先减小后增大, 因此低色温和高色温闪光灯对半透明复合材料检测更有利。所得结论为半透明复合材料的闪光灯激励红外检测提供了理论参考。

蜂窝结构在使用过程中，常见的缺陷有脱粘和积水。红外无损检测技术通过对试件主动加热，利用热像仪采集试件表面的红外辐射变化，从而检测出物体的缺陷信息。实验结果表明，蜂窝积水位置的温度要低于参考区域的温度。基于这一现象，利用Ansys有限元软件模拟了蜂窝结构的脉冲红外热成像检测过程，并与实际脉冲红外热成像用于表面下识别检测实验结果进行对比，验证了模拟结果的正确性。对蜂窝结构的积水、脱粘和积油缺陷模拟并进行对比识别，为实际实验提供理论基础。

红外检测中定量分析方法常以特征时间和缺陷深度的关系为基础。本文预设6个平底洞的不锈钢为实验试件, 选取一种不需要参考区域的PSDT法进行测厚计算。以对数温度曲线的二阶微分峰值时刻作为特征时间, 利用特征时间与试件深度的平方成正比关系, 达到测厚的目的。用VC软件编程实现任意点的数据计算, 先用最小二乘多项式的方法拟合数据, 再计算对数温度－对数时间的二阶微分峰值时刻, 将结果用图形直观精确地显示出来, 最终实现缺陷深度的自动测量。

利用ANSYS有限元分析软件对不锈钢平底孔两种深度4种缺陷试件进行建模，施加单面热流，模拟了脉冲红外热成像检测过程。计算被检不锈钢表面的温度变化和分布，提取相应缺陷表面对应区域的降温曲线，计算不锈钢缺陷界面热反射系数，并与实际脉冲红外热成像用于表面下识别检测实验结果进行对比。考察了有限元分析方法用于表面下缺陷类型识别的可行性，为进一步进行脉冲红外热成像用于表面下识别检测提供借鉴。

采用主动式脉冲红外热波技术检测瓷绝缘子内部缺陷，两个高能脉冲闪光灯用于瞬时加热被测瓷绝缘子表面，绝缘子表面吸热而升温，热量由表面向内部传导，从而引起表面温度的降低，计算机控制红外热像仪采集和记录绝缘子表面降温过程。通过研究热波一维热传导理论模型，建立了针对内部气孔缺陷的一阶相对热对比度理论公式并模拟其理论曲线，结合对实验热波降温数据序列进行处理和分析，实现了瓷绝缘子夹杂和内部气孔的检测。并分析和讨论了瓷绝缘子内部气孔和夹杂缺陷的一阶微分热图在时序上的区别。结果表明脉冲红外热波技术能用于瓷绝缘子内部缺陷检测。