複合材料結構件缺陷的紅外成像檢測機理研究

《複合材料結構件缺陷的紅外成像檢測機理研究》是依託浙江大學，由曹彥鵬擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：複合材料結構件缺陷的紅外成像檢測機理研究
• 依託單位：浙江大學
• 項目負責人：曹彥鵬
• 項目類別：青年科學基金項目

項目摘要

紅外熱成像檢測由於非接觸、快速診斷、檢測面積大等優點套用於複合材料構件的無損檢測，但存在缺陷量化診斷精度不高的瓶頸問題。為此，本項目旨在探索紅外圖像的有效處理分析方法，在提升採集紅外溫度信號質量的同時探索複合材料缺陷診斷定量化的有效途徑。首先，針對紅外檢測過程中的外源加熱空間不均勻的問題，分析其形成機理和導致信號偏移的形態規律，提出基於溫度場梯度信息最小差異擬合和導向性濾波處理的溫度場信號偏移矯正方法，從源頭上改善採集紅外信號的質量。其次，將觀察目標的二維溫度場信息和三維深度信息進行像素級準確匹配，研究紅外溫度場的三維視角補差理論和方法，對不同曲率表面的溫度信息進行補償和重建，實現對複雜結構件溫度場的準確測量。最後，研究基於多層脈衝耦合網路的時間域和空間域混合信號分析算法，對動態溫度場中構件缺陷產生的局部溫度梯度進行精確定位和時域追蹤，在此基礎上研究複合材料構件的內部缺陷診斷和定量化方法。

結題摘要

紅外熱成像檢測由於非接觸、快速診斷、檢測面積大等諸多優點被廣泛套用於複合材料構件的無損檢測。但存在紅外圖像信噪比低、檢測信息源較單一、缺陷量化診斷精度不高等瓶頸問題。基於紅外熱成像的複合材料構件無損檢測的關鍵在於如何對複雜構件表面溫度場進行快速、準確、動態的測量，以及如何對採集的紅外溫度場信息有效處理獲得複合材料缺陷的定性、定量檢測結果。因此該項目積極開展基於紅外、可見光、深度多源異構信號處理和融合互補的複合材料構件無損檢測技術研究。在紅外無損探測過程中的信息採集、信息最佳化、信息分析三個重要環節進行創新理論研究。首先，探索長波紅外成像系統的噪聲產生機理和特徵分布規律，提出紅外信號固定模式噪聲的補償算法和低像素特徵重建模型，解決制約紅外熱成像儀器工作性能的瓶頸問題。其次，探索多源異構數據中互信息特徵的構建機制，研究複雜場景中多源異構數據的時空精確匹配方法，支持紅外溫度測量任務中信息採集方式的維度擴展。最後，探索多源信息的融合互補方法，研究基於大數據深度學習的多源信號特徵提取技術，提出在複雜背景噪聲干擾下微弱/隱形缺陷檢測深度網路模型的有效訓練方法。研究成果為提升紅外溫度信號質量和解決缺陷診斷量化問題提供技術途徑，可有效提升紅外無損檢測技術的套用範圍和診斷精度。項目研究成果共發表/錄用SCI論文15篇（JCR Q1論文3篇），英文著作章節1章，EI論文2篇。其中1篇論文被Applied Optics期刊選為2018年6月的編輯精選論文（Editor's Pick Paper），1篇論文被Optics Express期刊選為2018 Top Downloaded Articles In Imaging Systems and Displays，並應邀在國內測試領域期刊《振動、測試與診斷》上發表題為“紅外熱成像信號處理技術的研究進展”的專家論壇特邀論文。相關科研成果獲得國內外相關領域專家關注，目前與中國航天科工集團二院二部、華為科技有限公司，法國ULIS（歐洲最大紅外晶片製造廠商）積極開展科研合作。