引言
近年来，随着我国轨道交通行业发展迅速，高铁运营总里程不断突破新高，预计到2030年，我国高速铁路总运营里程将达到4.5万公里[1]。另外，随着列车运营速度的不断提高，对轨道车辆轻量化的要求也逐步增高。复合材料是由两种或两种以上具有不同化学、物理性质的素材复合而成一种材料。常见的复合材料有玻璃纤维复核材料和碳纤维复合材料。与传统材料相比，复合材料具有重量轻、刚度大、强度高、阻燃性好、耐疲劳性好等优点[2]，因而被越来越广泛的应用在车体结构、转向结构、制动结构、行李架及设备舱等结构中。
随着玻璃纤维、玻璃钢及其相关复合材料不断地应用在动车组等先进车型结构件上 [3]，为保障列车运行安全，亟待开展针对动车行业的玻璃纤维车体材料来料缺陷的检验检测方法。传统的玻璃纤维复合材料缺陷检测方法有目视法、敲击法、声阻法、声谐振法，这些方法通常借助一些简单的专业工具检测，工作人员根据积累的经验判断材料的缺陷问题，比较耗费时间和人力成本，检测效率较慢。
红外热成像技术是利用外部热源对物体进行加热，利用红外热像仪获得不同时刻被测物体表面的温度场来确定缺陷的存在和形状[4]。可于检测层板结构中存在的分层、冲击损伤、脱粘和夹芯结构中的板芯脱粘、进水等缺陷。由于其非接触、成片快速检测、可应用于外场和原位检测等优点，近年来受到广泛关注。根据热激励方式的不同，分为脉冲加热法、调制加热法和超声波激励加热法等方法[5]。红外热成像技术使用环境相对简单，检测速度快，设备轻便，对人体和环境无危害，可用于自动化流程中批量检测。因此，开展基于主动红外热成像技术的复合材料缺陷检测系统研究有着重要意义及实际工程应用需求。
1系统方案
红外缺陷检测设备是由红外探测器、控制系统、外部加热能源等组合而成，激励应用于材料的外部能源可以是卤素灯、闪光泡、超声波或其他热源。激励在物体表面引起热响应，热响应由红外摄像机测量。在系统工作时，边缘计算机通过控制固态继电器开关，进而实现对卤素灯工作状态的切换。可见光相机主要用来辅助确定检测位置，以及实现可见光图像及红外图像融合。在被测物体经过卤素灯一定时间的激励后，红外相机启动开始采集经过热辐射的被侧物体辐射的红外波信息，通过特定程序及算法，分析红外信号，实现缺陷识别。系统通过边缘计算机与核心计算机实现数据采集、交换、存储、计算与结果显示。考虑系统兼容性、稳定性以及算力等多方面因素，边缘计算机与核心计算机均采用Windows系统作为软件开发平台，边缘计算机的功能主要为采集设备的控制，采集程序设置，初始红外图像采集数据的传输、存储、图像显示等，核心计算机的功能主要为初始红外图像采集数据的接收、计算与分析，红外图像识别结果显示等。
2主要硬件系统构成
2.1红外热像仪
红外热像仪通常由光机组件、调焦/变倍组件、内部非均匀性校正组件、成像电路组件和红外探测器/制冷机组件组成，主要分为制冷型红外热像仪和非制冷型红外热像仪。由于需要实现快速检测，同时考虑到检测精度，采用非制冷型红外热像仪，分辨率为640×512，像元尺寸为12μm，视场角为45°×37°。红外热像仪主要用于经过激励的被测物体辐射的红外波信息，然后通过图像数据传输给数据处理器。
2.2 激励源
激励源可以是卤素灯、闪光泡、超声波或其他热源，其主要作用是在物体表面引起热响应，使能量在物体内部进行传递和反射，由于缺陷的存在使物体表面的温度分布存在差异，进而确定材料内部缺陷。卤素灯红外灯管升温快，容易控制加热温度，且热效率高，具有光的辐射效应，不加热空气，因而采用此种热源作为本系统的激励源。考虑到辐射均匀，加热速度及检测效率，卤素灯总功率不小于2Kw。
2.3 数据处理器
本系统数据处理器包含边缘计算机与核心计算机，边缘计算机主要负责初始红外图像显示、数据采集、传输、存储，核心计算机采用笔记本图形工作站，主要用于接收初始红外图像数据，存储、分析、计算初始数据，并输出分析结果。考虑到两个处理器的主要用途，边缘计算机采用Intel酷睿3 十代处理器，16GB内存，256GB硬盘，核心计算机采用Intel酷睿7 六代处理器，16GB内存，512GB硬盘。
3实验及结果分析
3.1 实验条件
构建实验所用的仪器设备及被检测缺陷试件，在室内、空气温度、湿度、通风条件一般的场景中进行，在实验时，室内无其他大功率辐射源，检测设备与被检测缺陷试件之间的距离为0.3米。通过核心计算机的控制程序，实现检测参数、检测方法等输入及检测程序。检测对象有两个，第一个检测对象为存在缺料、开裂、水分及异物的玻璃纤维缺陷试件，第二个检测对象为存在分层的玻璃纤维缺陷试件。
3.2 实验结果及分析
图1 检测对象一及红外检测结果
检测对象一及相应检测结果如图1所示。图1a、图1b为检测对象背面和正面示意图，背面包含有缺料、开裂、异物、水分等四种缺陷样式。图1c、图1d、图1e分别为开裂、水分、缺料及异物的红外检测结果，因为缺陷的存在，缺陷附近的红外图像与其他位置存在差别，在图中可明显观察、清晰地到相应缺陷的形状及位置。
检测对象二及相应检测结果如图2所示。图2a、图2b为检测对象背面和正面示意图，该样板主要模拟分层脱粘缺陷。图2c为该样板的红外检测结果，分层处与未分层处红外图像差异明显，未分层区域图像颜色均匀、一致，在图中可明显识别到地到分层缺陷的形状及位置。
图2 检测对象二及红外检测结果
4结语
研究并开发了一种基于红外热成像技术的复合材料缺陷检测系统，本系统包括软件及硬件两部分。系统硬件主要作用是控制激励源按照设置的激励时间、激励方式对被侧物体进行激励，采集被侧物体被激烈后辐射的温度信息，实现数据采集、传递、存储、显示。系统软件的主要作用是，对采集数据进行处理、计算及分析，实现缺陷识别。使用该系统可实现对玻璃纤维等复合材料的缺陷检测，有助于控制生产质量、保证设备、结构安全运行。
参考文献
[1]丁叁叁,陈大伟,刘加利.中国高速列车研发与展望[J].力学学报,2021,53(01):35-50.
[2] 车士俊,张明睿.复合材料在轨道交通中的应用综述[J].纤维复合材料,2022,39(02):100-104.
[3] 谢红良. 纤维预浸复合材料在动车组内饰产品中的运用研究[D].西南交通大学,2020.
[4]吴旭景,杜斌.红外热成像无损检测技术现状及发展的相关研究[J].化工管理, 2018(29):1
[5] 罗英,张德银,彭卫东等.民航飞机主动红外热波成像检测技术应用进展[J].激光与红外,2011,41(07):718-723.
作者简介：王松（1987年）、女、汉族、河北省保定市、博士、高级工程师
