CN102778477A - 热像检验的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

描述一种用于热像成像的方法(400)。方法(400)在时间期间以非线性间隔来捕捉(404)对象表面的多个热图像，热图像的每个与时间数据关联。然后，该方法处理(406)多个热图像和时间数据，并且基于该处理来识别(408)对象中的特征。

Description

热像检验的系统和方法
技术领域
一般来说，本文所述的实施例涉及红外成像，以及更具体来说，涉及瞬时热像检验。
背景技术
热像检验(thermographic inspection)是通过对于对象表面的热图案的成像的对象的无损测试。因为热像检验所提供的各种优点，热像检验往往胜过诸如超声检验和x射线照相检验之类的其它无损测试技术。热像检验是非接触无损的，允许接近表面的表面下检测的检测，允许大表面的检验，并且提供高速检验。一种形式的热像检验是瞬时热像。瞬时热像涉及观测测试中的对象在经受诸如热脉冲或散热脉冲(a pulse of heat sink)之类的热瞬变时的表面上的温度分布，然后被允许返回到环境温度。存在的任何缺陷在这个热瞬变期间被检测为表面温度分布中的异常。瞬时热像特别好地适合于复合材料的检验。复合材料的较低热导率引起较长寿命的热瞬变，因此使热瞬变易于采用热相机来检测。
一些已知热像检验技术是操作员相关的技术，涉及操作员观看测试中的对象的热视频。然后，操作员观测视频关于因对象中的缺陷而引起的对比度的变化。这类技术是技能密集的，并且要求许多人力。还存在自动化热像检验技术。自动化热像检验使用诸如高强度闪光灯之类的热源来加热测试中的对象的表面。然后，红外相机拍摄被测对象的一系列热图像(thermal image)或热像图(thermogram)。图像则经过后处理，以便识别测试中的对象中的特征。
已知的自动化热像检验技术使用以恒定帧速率驱动的红外相机。换言之，红外相机适合以固定时间间隔来捕捉热图像。但是，热活动以非线性速率发生。这引起在热活动强烈时的热瞬变开始时捕捉过少热图像，而在热活动明显较缓慢时的热瞬变结束时捕捉过多热图像(其中较大比例为冗余图像)。这引起要求大缓冲存储器、较快的总线的极大数据文件，并且随后要求用于存储和归档的大磁盘空间。这些较高计算要求增加热像检验系统的成本。一些技术可通过从所捕捉图像的大集合中提取热图像来部分解决存储问题。但是，这类技术仍然要求大缓冲器和快速总线，以便利于高速图像捕捉。
因此，需要一种解决与已知解决方案关联的这些和其它缺点的热像检验系统。
发明内容
描述一种用于热像成像的方法。该方法在时间期间以非线性间隔来捕捉对象表面的多个热图像，每个热图像与时间数据关联。该方法还包括处理多个热图像和时间数据，并且基于该处理来识别对象中的特征。
描述一种用于热像成像的系统。该系统包括捕捉对象表面的多个热图像的红外成像装置。该系统还包括在时间期间以非线性间隔来触发红外成像装置的可变时基发生器。该系统还包括将时间数据与多个热图像的每个关联的时间模块。在一些实施例中，该系统还可包括处理器，该处理器用于考虑与多个热图像的每个关联的时间数据来处理多个热图像，并且识别对象中的特征。在一些其它实施例中，该系统还可包括用于加热对象表面的加热器。
附图说明
图1是按照一个实施例的示例热像检验系统的简化框图；
图2是按照一个实施例的、用于热像检验系统的示例时基函数；
图3是按照另一个实施例的、用于热像检验系统的示例时基函数；以及
图4是按照一个实施例的热像分析的示例过程的流程图。
附图标记说明
100热像成像系统；102IR成像装置；104帧缓冲器；106控制模块；108可变时基发生器；110时间模块；112加热器；114图像处理器。
具体实施方式
本文展示热像成像系统的实施例。该系统采用用于触发红外(IR)相机的非线性时基来实现以非线性速率的成像。在瞬时热像测试中，例如，测试中的对象以预定义温度来加热。然后停止加热，并且允许测试中的对象返回到环境温度。在热瞬变期间，测试中的对象的热活动以取决于非限制性地诸如测试中的对象的发射率、吸收率、反射率和温度之类的各种因素的非线性速率发生。具体来说，热活动在热瞬变开始时迅速发生，并且随热瞬变发展而减缓。因此，以非线性速率的成像可减少冗余图像的数量，因而降低处理能力、缓冲存储器和图像文件大小的要求。该系统存储与所捕捉图像的每个关联的时间数据供进一步处理。在一些实施例中，该系统还包括用于检测和识别测试中的对象中的特征的处理模块。
图1示出按照各个实施例的示例热像成像系统100的简化框图。热像成像系统100包括IR成像装置102、帧缓冲器104和控制模块106。控制模块106还包括可变时基发生器108和时间模块110。热像成像系统100可包括加热器112和图像处理器114。但是，加热器112和图像处理器114可以是用于热像检验和分析的其它设备的部分。加热器112可包括高强度放电管闪光单元、连续红外灯、感应加热单元、超声振动加热器等。
IR成像装置102可包括IR传感器，例如但不限于焦平面阵列IR传感器。IR传感器可以是例如氧化矾微辐射热计阵列。应当理解，还可使用其它IR传感器。IR成像装置102还可包括一个或多个IR透镜，以便根据IR传感器产生清晰图像。IR透镜可设计成仅使红外谱的光线通过。
帧缓冲器104暂时存储由IR成像装置102所捕捉的热图像，直到热图像能够传递到非易失性存储装置或者通过网络传送到图像处理终端。帧缓冲器104可以是高速半导体存储器装置。
控制模块106控制IR成像装置102和帧缓冲器104的操作。控制模块106包括可变时基发生器108和时间模块110。可变时基发生器108生成用于触发IR成像装置102的非线性时基信号。非线性时基信号以非线性时间间隔来触发IR成像装置102。换言之，可变时基发生器108使IR成像装置102的帧速率随时间而变化。在各个实现中，可变时基发生器108在热瞬变开始的短时间间隔之后触发IR成像装置102，其中热活动中的显著差在短时间间隔中发生。随着热瞬变发展，可变时基发生器108在较长时间间隔之后触发IR成像装置102，因为只可以以长许多的时间间隔注意到热活动的差。因此，非线性时基信号的使用实现捕捉最佳数量的热图像并且减少冗余热图像的数量。
可变时基发生器108可生成连续变化时基信号，以便触发IR成像装置102。图2示出随时间连续改变的示例时基信号。备选地，可变时基发生器108可生成离散变化时基信号、如时间的阶梯函数。图3示出随时间的阶梯函数而改变的示例时基信号。在一个实现中，可变时基发生器108的时基函数可设计成与热活动的速率配套(complement)。在另一个实现中，可变时基发生器108的时基函数可设计成与图像处理器114的图像处理操作配套。例如，时基函数可设计成与用于所捕捉热图像系列的时间平滑的高斯函数配套。
可变时基发生器108例如可使用工作在饱和区的诸如MOSFET之类的平方律装置、指数时基的电容器、运算放大器等，作为模拟电路来实现。备选地，可变时基发生器108可例如使用微处理器、诸如现场可编程门阵列之类的可编程逻辑装置等，作为数字电路来实现。在一个示例实现中，微处理器可采用时基计算函数来编程，以便生成可变时基信号。
在一些低复杂度热成像系统中，可变时基发生器108可硬编码或硬连线为热成像系统100。这种实现可适合于低成本热成像系统和便携热成像系统。备选地，可变时基发生器108可以是可编程或者可配置时基发生器。可编程可变时基发生器的一个示例实现可接受时基函数的用户输入。在另一个示例实现中，可编程可变时基发生器上可在其上在存储器中存储了多个时基函数。可编程可变时基发生器可接受对多个时基函数之一的用户选择。多个时基函数的每个可与特定类型的待测试对象关联或者用于特定材料或特定物理维。这种系统可接受选择特定类型的待测试对象、或者特定材料或特定物理维或者它们的组合的输入，并且基于该输入来选择适当的时基函数。
控制模块106还包括时间模块110。时间模块110生成所捕捉热图像的每个的时间数据。例如，时间数据可以是精确到毫秒的准确时间戳。时间数据则可用于处理热图像。在一个实现中，时间模块110将所生成时间数据与适当热图像关联地存储在帧缓冲器104中。控制模块106可配置成使IR成像装置102所捕捉的热图像传递到帧缓冲器104中与将时间数据从加时间戳模块110传递到帧缓冲器104精确地同步。
然后，图像处理器114处理帧缓冲器104中存储的热图像，以便识别测试中的对象中的特征。图像处理器114可将任何适当算法用于处理热图像。但是，图像处理器114这时可直接使用与热图像关联的时间数据来识别特征，而不是使用转换为热图像捕捉的所估计时间的帧号的常规技术。
图4是示出按照一个实施例的热成像的示例过程的流程图。在步骤402，加热器112加热测试中的对象的表面。加热器112可通过使用例如高强度放电管闪光或者连续热波的红外能量“照射”表面，来直接加热表面。备选地，加热器112可通过使测试中的对象的其它部分经受能量，因而引起表面的加热，来间接地加热表面。这种间接加热可使用例如感应加热或者超声振动加热来实现。在瞬时热像的情况下，加热在表面达到预定义温度之后停止。
在步骤404，IR成像装置102在时间期间捕捉表面的多个热图像。由可变时基发生器108所触发的IR成像装置102以非线性时间间隔来捕捉表面的多个热图像。此外，每个热图像与时间模块110所生成的时间数据关联。多个热图像及关联时间数据可存储在帧缓冲器104中。
在步骤406，图像处理器114处理多个热图像和时间数据。在一个示例实现中，图像处理器114通过在那个时间点从像素强度中减去那个热图像的所有像素的平均强度，来确定各像素的对比度。然后，使用与热图像关联的时间数据，对各像素绘制相对时间的对比度。
在步骤408，图像处理器114基于该处理来识别对象中的特征。图像处理器114可基于与对比图表的峰值关联的时间数据来估计特征的深度。在特征的厚度没有迫使热量在特征周围流动(又称作“穿过热(through heat)”特征)的情况下，这种识别特别有用。
但是，当热量的扩散速率在特征周围比穿过特征要快时(又称作“侧向热(lateral heat)”特征)，对比度峰值从对比图表中不明显。在这种情况下，处理器114在步骤406计算对比图表的时间导数，以便确定对比度的时间导数峰值。随后，在步骤408，处理器114可基于与对比度的时间导数峰值关联的时间数据来识别“横向热”特征的深度。
虽然在本文所述的实施例中描述了具体实现，但是这类实现是示范性的，而不应当被认为是范围的限制。还设想实现的其它变化，并且范围由所附权利要求来限定。

Claims (20)

1.一种方法，包括：
在时间期间以非线性间隔来捕捉(404)对象表面的多个热图像，所述热图像的每个与时间数据关联；
处理(406)所述多个热图像和所述时间数据；以及
基于所述处理来识别(408)所述对象中的特征。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述非线性间隔是时间的阶梯函数。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述非线性间隔是时间的平方律函数。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述非线性间隔基于所述对象的材料的热发射率的函数来定义。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述非线性间隔基于所述多个热图像的处理中使用的图像处理功能来定义。
6.一种系统(100)，包括：
红外成像装置(102)，捕捉对象表面的多个热图像；
可变时基发生器(108)，在时间期间以非线性间隔来触发所述红外成像装置(102)；以及
时间模块(110)，将时间数据与所述多个热图像的每个关联。
7.如权利要求6所述的系统，还包括处理器(114)，所述处理器(114)考虑所述多个热图像的每个的所述时间数据来处理所述多个热图像，并且识别所述对象中的特征。
8.如权利要求6所述的系统，还包括加热所述对象表面的加热器(112)。
9.如权利要求8所述的系统，其中，所述加热器(112)包括闪光灯、石英灯、微波管或激光源中的一个。
10.如权利要求6所述的系统，其中，所述可变时基发生器(108)包括阶梯函数发生器。
11.如权利要求6所述的系统，其中，所述可变时基发生器(108)包括平方律函数发生器。
12.如权利要求6所述的系统，其中，所述可变时基发生器(108)包括可编程函数发生器，其中包括：
接受材料选择的输入；
存储器单元，存储多个时基函数，所述多个时基函数的每个对应于特定材料的热发射率；以及
选择器，基于所述输入来选择所述多个时基函数的适当的时基函数。
13.如权利要求6所述的系统，其中，所述可变时基发生器(108)包括硬连线函数发生器。
14.如权利要求6所述的系统，其中，所述红外成像装置(102)包括焦平面阵列传感器。
15.如权利要求6所述的系统，其中，所述时间模块(110)将时间戳与所述多个热图像的每个关联。
16.一种计算机程序产品，包括编码有计算机可执行指令的非暂时计算机可读介质，其中所述计算机可执行指令在被运行时使一个或多个处理器：
触发红外成像装置(102)，以便在时间期间以非线性间隔来捕捉(404)对象表面的多个热图像，所述热图像的每个与时间数据关联；
接收所述多个热图像和所述时间数据；
处理(406)所述多个热图像和所述时间数据；以及
基于所述处理来识别(408)所述对象中的特征。
17.如权利要求16所述的计算机程序产品，还包括使所述一个或多个处理器执行下列步骤的计算机可执行指令：
接受材料选择输入；
基于所述材料选择输入来选择多个时基函数的适当的时基函数；以及
基于所述所选时基函数来触发所述红外成像装置(102)。
18.如权利要求16所述的计算机程序产品，其中，所述非线性间隔包括时间的阶梯函数或者时间的平方律函数。
19.如权利要求16所述的计算机程序产品，其中，所述非线性间隔基于所述对象的材料的热发射率的函数来定义。
20.如权利要求16所述的计算机程序产品，其中，所述非线性间隔基于所述多个热图像的处理中使用的图像处理功能来定义。
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