CN104359944A - 一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种固定视场脉冲激励红外热波脉冲相位无损检测方法。综合运用复调制Zoom-FFT细化谱方法、热波数据拟合扩展方法和零相位数字滤波器方法，对采集到的热激励前后连续等间隔的红外热波图像序列，进行高精度的频谱分析，从而快速获得精密的超低频的热像相位图和幅值图，进而实现对设备缺陷或损伤的检测与识别。本发明方法同现有技术相比，热像的采集频率、采集时间、采集帧数和分析的细化程度不仅可根据实际检测需要灵活设置，而且检测速度、细化程度和精密程度均提高十倍，缺陷检测效果和检测深度也能实现成倍增长，同时还降低了对计算机硬件的要求，使得该方法使用灵活，特别适合于现场红外热波无损检测，有广阔的应用前景。

Description

一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法

技术领域

本发明属于热波无损检测图像处理技术领域，涉及一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法。

背景技术

热波(Thermal Wave)无损检测技术是上个世纪90年代由美国航空航天和国防领域兴起的一种新型的无损检测技术。从1990年以来，国内外许多国家积极开展热波理论与技术的研究，随着计算机水平和红外热像仪精度的不断提高，目前这项技术在航空航天、石油化工、建筑、电力、医学等领域有了日益广泛的应用。热波检测技术的理论基础是热波传导理论和热辐射定律，研究的重点是变化性热源(如周期、脉冲、阶梯函数热源等)与被检测对象及其几何结构之间的相互作用。被加热后，不同的材料表面及表面以下的物理结构特性和边界条件将影响热波的传输并将影响材料表面的温度场变化。通过控制热激励方法和利用热像仪探测材料表面的温度场变化及专门的热像序列处理技术等关键技术进行无损检测。其检测原理如图1所示。

脉冲相位法(Pulsed Phase Thermography,PPT)，又叫傅里叶变换法，最早是由X.Maldague等人提出来的，是综合了脉冲热像法(Pulsed Thermography，PT)和锁相热像法(MT，又称“LOCK-IN”热像技术)MT技术而发展起来的一种热波图像处理方法，由于在脉冲激励热波中包含全频带频率成分，而在锁相调制中一次只有一种热激励频率，将二者结合起来，即通过傅里叶变换对脉冲激励热像序列的不同频率进行一次相位谱分析，可以同时得到众多不同频率成分的所对应的相位图像序列，从中找出对缺陷最敏感(或称为最清晰)的脉冲相位对应的频率及其图像，就可以进行有效的检测和测量，该方法既有脉冲辐射测量检测速度快的特点，又有调制辐射测量抗干扰能力强、信号分析简单的优点，不仅可以用在闪光灯脉冲激励型热波图像序列处理中，而且也可以用在宽时窗直流热激励型热波图像序列处理领域，是一种很有前途的热波无损检测方法。但是，由于PPT方法是基于快速傅里叶分析(FFT)运算的，难免会发生频谱泄露和栅栏现象，使得普通的频谱精度较低，信号的幅值、相位与频率的确定，也都由于采样定理、傅立叶变换的性质和工程实际的限制，难以获得精确的结果，特别是频率和相位难以达到很高的分辨率，使得热波图像序列的定性分析、定量计算与真实情况偏差较大。近年来的很多研究表明PPT分析的最优频率通常在低频段，往往是1％Hz量级水平，并且随着缺陷深度的增加，其最优分析频率逐步减小。因此，工程上总是希望在这些特定频率的附近有较高的频率分辨率，能够对信号的频率进行精确的估计，这样得到的检测效果会更好，其结果也更加可靠。

按照频率分辨率是采样频率与采样数据量的比值的原理，要提高频率分辨率，可通过三条途径来实现：1)降低采样频率。这样做会使可分析的频谱范围缩小，并且有可能因不满足采样定理而发生频率混叠现象；2)增加采样点数，即进行长时间的采样观测。这需要增加硬件的存储量和计算量，由于受到系统硬、软件资源的限制，这样做并不是总能实现；3)在降低采样频率的同时增加采样点数，这样做，对于普通材料试件PPT分析，要想达到0.002Hz的频率分辨率，如果采样频率为2Hz，就需要500秒(8.3分钟)的采样时间，显然，这样做就失去了脉冲法快捷的特点，也难以满足实际工程检测的需要。

针对这些问题，近年来人们开始采用频谱细化的方法对PPT方法进行改进。目前，频谱细化技术主要有复调制细化FFT(Zoom-FFT)、相位补偿细化法、小波分析细化等方法。其中复调制Zoom-FFT方法分析精度高、容易实现、控制灵活且计算效率高，该方法在基带FFT分析的基础上先获取全景谱，进而对频谱中最优特征频率处的一个频段进行局部放大细化，增加谱线密度，以足够高的频率分辨率进行频谱的细致分析，从而获取更准确的频率信息。上述现有的频谱细化方法主要集中于幅值谱和功率谱的细化，而对于PPT方法的核心相位分析研究还不多，特别是对频谱细化过程中的降频采样的数据长度与细化倍数成同样倍数增长，其来源一般只能用补0的方法，与实际情况不符，且缺乏有效的改进措施，严重限制了细化谱分析技术的应用。

综上所述，到目前为止，尚未发现一种简单易行、切实有效的方法，能够对红外热波脉冲相位图像做精密的处理，以满足对装备缺陷的快速无损检测与识别的需要。

发明内容

针对上述现有的技术状况，本发明的目的在于，提供一种简单易行、切实有效、能够满足对红外热波脉冲相位图像做精密处理和对装备缺陷快速无损检测识别需要的一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法。

现将本发明技术解决方案叙述如下：

本发明一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：综合运用复调制Zoom-FFT细化谱方法、热波数据拟合扩展方法和零相位数字滤波器方法，对采集到的热激励前后连续等间隔的红外热波图像序列，进行高精度的频谱分析，包括如下步骤：

步骤1：用脉冲热像法(PT)获取被测试件热波图像序列，并记录与采样处理相关的参数；

步骤2：根据多项式数据拟合方法，对所有像素温度随时间变化序列进行统一阶数的最小二乘对数拟合，得到所有序列的拟合系数表；

y_ij＝c_ij0+c_ij1t+c_ij2t²+…+c_ij5t⁵    (1)

其中i、j代表像素所在的行与列，t代表时间，c为拟合系数；

步骤3：运用拟合系数表和3～5阶多项式标准公式，按照被测试件热波图像序列的热像采样参数生成等时间间隔序列，代入多项式标准公式重建和还原所有的被测试件热波图像序列；所述被测试件热波图像序列的热像采样参数包括采用帧数、采用帧频、热像宽度和热像高度。

步骤4：设置细化倍数与相关参数，用拟合公式对数据进行延拓，经过复调制移频、低通数字滤波、重新抽样、FFT频谱分析、频率调整步骤，得到原采样序列在某一频带内的频谱特性和频率分辨率更精密的信息；

步骤5：对所有的热波图像序列进行精密脉冲相位法(APPT)分析，获得最优化的精确相位图，并据此进行缺陷检测与分析，包括相位调整、缺陷检测与识别步骤。

本发明进一步提供一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：步骤1中所述的脉冲热像法(PT)所用的脉冲热激励包括高能闪光灯、超声、直流、通电类短时间加热激励所生成的热波图像序列；所述的被测试件热波像素点数据序列的热传导规律满足如公式(2)所示：

$T(0,t)=\frac{q}{2\sqrt{\mathrm{\π\ρckt}}}[1+2e^{-\frac{h^2}{\mathrm{\αt}}}]---\left(2\right)$

式中：T(0,t)为被测表面温度随时间变化规律模型，其有缺陷和无缺陷处的热波流场在缺陷处的反射后温度下降曲线有明显的差别，且随着时间的推进，其缺陷信息在热波图像上表现为温度场分布；对于厚度为h的材料，在脉冲热流q的作用下，ρ为材料密度，c为材料比热。

本发明进一步提供一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：步骤2中所述的数据拟合方法的前提是，若红外热波图像上每个像素点不同时刻的温度值或红外辐射强度所组成的时间序列为则红外热波图像序列表示成像素序列的集合 $S=\{S_{i,j}^n,n=\mathrm{1,2},\·\·\·,N;i=\mathrm{1,2},\·\·\·,M;j==\mathrm{1,2},\·\·\·,L\};$ 其中，n代表帧的序号，N代表总帧数，M是热像的总行数，L是热像的总列数，；然后对所有序列的时间和幅值取对数，进行最小二乘拟合，具体如下：

步骤2.1：消除基础红外热辐射：将闪光前10～26帧的数据序列进行平均，获得基础热辐射m_i，然后从序列S_i,j扣除基础辐射，得到新的序列

步骤2.2：抽取有效序列：先找到序列最大值位置t_m，即闪光截至位置，然后以该点为起点，将其后的时间序列数据作为有效序列再重新设定数据长度p＝n-t_m+1，并生成时间变量序列t_i＝{1,2,…,p}；

步骤2.3：进行多项式数据拟合：对时间变量序列和有效代表序列分别进行对数变换，然后统一按多项式标准公式(1)采用3～5阶多项式和残差控制水平，对两个对数序列进行非等间距的最小二乘数据拟合，获得相应的拟合系数C_ij＝{c_ij0,c_ij1,...,c_ij5}；

本发明进一步提供一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：所述步骤3中的“被测试件热波图像序列重建”的具体方法是：根据步骤2.3的热像采集参数P和拟合系数表C_ij，按照时间变量序列t_i＝{1,2,...,p}对数形式，代人多项式标准公式(1)重建和还原所有热像序列，对每个数据要做一次指数运算，还原原来的温度变化规律，重建热波图像序列。

本发明进一步提供一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：所述步骤4中，精密脉冲相位法(APPT)主要包括：复调制移频、低通数字滤波、重新抽样、FFT频谱分析与频率调整步骤，具体为：

步骤4.1:复调制移频

复调制移频是指将频域坐标向左或向右移动，使得被观察的频段的起点移动到频域坐标的零频位置，模拟温度信号x(t)经过A/D转换后，得到离散的信号x₀(n)，假设要观测的频带为f₁～f₂，则在此频带范围内进行细化分析，那么观测的中心频率为f_e＝(f₁+f₂)/2，对x₀(n)以Exp(-2πf_e/f_s)进行复调制，由欧拉公式，得到的频移信号为：

$\begin{array}{c}x\left(n\right)=x_0\left(n\right)e^{-j2\mathrm{\π}{f}_e/f_s}\\ =x_0\cos (2\mathrm{\πn}{f}_e/f_s)-j{x}_0\sin (2\mathrm{\πn}{f}_e/f_s)\\ =x_0\cos (2\mathrm{\πn}{L}_0/N)-j{x}_0\sin (2\mathrm{\πn}{L}_0/N)\end{array}---\left(3\right)$

式中：x ₀(n)为经过抗混滤波和A/D转换采样后得到离散的信号序列x ₀(n)，(n＝0,1…N-1)，热像的采集频率记为f_s，f_s＝NΔf为采样频率，Δf为谱线间隔，即频率分辨率；L₀＝f_e/Δf为频率的中心位移，也是在全局频谱显示中所对应中心频率f_e的谱线序号，则f_e＝L₀Δf，；根据离散傅立叶变换的移频性质，可以得出，复调制使x₀(n)的频率成分f_e移到x(n)的零频点位置，也就是说X₀(k)中的第L₀条谱线移到X(k)中零点频谱的位置，X(k)为输出的序列，即存在如下关系：

X(k)＝X₀(k+L₀)    (4)

步骤4.2:低通数字滤波

为了避免细化频带外高频成分对后面细化频谱分析时产生混叠现象，需要对移频后的信号进行抗混叠滤波，滤出需要分析的频段信号，若细化倍数为D，则低通数字滤波器的截止频率f_C≤f_s/2D，滤波器的输出为：

Y(k)＝X(k)H(k)＝X₀(k+L₀)H(k)  k＝0,1,2,…,N-1    (5)

式中：H(k)是理想低通滤波器的频率响应函数；

步骤4.3:重新抽样

信号经过移频、低通滤波后，分析信号的频带变窄，点数变少，为了得到X(k)零点附近的部分细化频谱，对该信号进行降频重新抽样，把频率降到f_s/D Hz，这样就可以获得更高的频率分辨率，但是应该注意的是，以低D倍的采样频率进行重新采样，可用的信号长度或点数相应地减少D倍，达不到提高频率分辨率的目的，为了保证提高频率分辨率，可以通过拟合信号延拓的办法保证相同的采样点数，这样样本的总长度加大，频谱的分辨率也就得到了提高。设原采样频率为f_s，采样点数为N，则频率分辨率为f_s/N，现重采样频率为f_s/D,当采样点数仍是N是，其分辨率为f_s/(D*N)，分辨率提高了D倍，这样就在原采样频率不变的情况下得到了更高的频率分辨率；

若对y(n)进行降采样D倍，得到的新信号序列g(m)为：

步骤4.4:复数FFT

重新采样后的信号实部和虚部是分开的，需要对信号进行N点复数FFT，从而得出N/2条谱线，此时分辨率为Δf′＝f_s′/N＝f_s/ND＝Δf/D，可见分辨率提高了D倍,若W_N ^mk为傅里叶变换因子，则求得的局部频带的细化谱G(k)为：

$G\left(k\right)=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}g\left(m\right)W_N^{\mathrm{mk}}=\left\{\begin{array}{cc}{X}_0(k+L_0)/D& k=\mathrm{0,1,2},\·\·\·,N/2-1\\ X_0(k+L_0-N)/D& k=N/2,N/2+1,\·\·\·,N-1\end{array}\right.---\left(7\right)$

步骤4.5:频率调整

经过上述运算后的谱线不为实际频率的谱线，需要将其反向搬移，转换成实际频率，进而得出细化后的频率,即

经过上述5个步骤的运算和处理以后，其最终结果X₀(k)能很好地反映出原来采样序列在某一频带内的频谱特性,与同样点数的PPT方法相比，所获得的频率分辨率要高D倍，可获得更精密的频谱信息；

本发明进一步提供一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：步骤5中所述的“对所有的热波图像序列进行精密脉冲相位法(APPT)分析，获得最优化的精确相位图，并据此进行缺陷检测与分析”具体如下：

上述频谱细化过程中，低通数字滤波的设计非常关键，原因一是理想的低通数字滤波器无法实现，实际的滤波器会给频带两端带来误差；原因之二是数字滤波器还会给不同的频率成分造成不同的相移，而PPT分析方法最重要的指标就是相位，相位误差会对后期的定性和定量分析产生致命的影响，因此精细和准确的相位计算是精密脉冲相位分析法必须解决的关键技术；

步骤5.1：相位细化调整；

步骤5.1.1:细化倍数的确定

细化谱的细化倍数D通常不宜过大，一般取10以下，当D较大时，则要采用多次细化串联使用的方式。这样做既能降低运算量和存储量，也能简化数字滤波器的设计，设各级细化的倍数为D_i，则总的细化倍数D_T为：

$D_T=\underset{i=1}{\overset{N_0}{\mathrm{\Π}}}{D}_i---\left(9\right)$

式中N₀为自然数，一般多用2级串联系统；

步骤5.1.2:数据序列的处理

与振幅相比，相位对噪声更加敏感，很小的噪声会造成很大的相位误差，误差最大可达900，所以在相位细化分析前要对信号进行平滑处理，也可以在热像仪中设置硬件滤波的方式。为了进一步改善相位分析结果，采用公式(1)的数据拟合方法，可以得到很平滑的相位信息；

步骤5.1.3:相位的修正与补偿

在频谱细化过程中，信号通过低通滤波器时会产生相移，因此在最后结果里，并不是真正的相位值，所以，必须按照滤波器的相位特性予以修正或补偿，得到真正的相位，从而实现相位的细化；

步骤5.2：缺陷检测与识别；

缺陷检测与识别通过人工进行，检查精密相位图像序列每帧图像是否存在明显的缺陷点或区域，如图像中没有相位差，即没有缺陷区域的存在，说明试件完好；若存在相位差，则从获得的精密相位图像序列中，挑选出一帧最清晰、对比度最明显的相位图像，据此进行缺陷的定性和定量分析与检测识别。

本发明进一步提供一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：步骤5.1.3相位的修正与补偿中所述的“必须按照滤波器的相位特性予以修正或补偿，得到真正的相位”的具体步骤如下：

步骤5.1.3.1:线性相位的修正：

因FIR滤波器在特定条件下具有良好的线性相位特性，因此采用的FIR滤波器需要满足一定条件，即FIR滤波器的脉冲响应应具有对称特性,若设其滤波系统函数H(z)为：

$H\left(z\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}h\left(n\right)z^{-n}---\left(10\right)$

式中：h(n)是滤波器脉冲响应系数；z为Z变换的变量；N-l为滤波器阶数,FIR滤波器的脉冲响应该满足如下条件：

h(n)＝h(N-n-1),0≤n≤N-1    (11)

此时滤波器的相位因子为e^-iω(N-1)/2，与频率ω是线性关系，所以相位θ应修正为：

θ(ω)＝ω(N-1)/2    (12)

步骤5.1.3.2：同理，IIR滤波器也具有良好的线性相位性质，因此也可采用经典的IIR低通数字滤波器，并对相位进行修正；

步骤5.1.3.3:相位补偿

一般情况下，在信号变换过程中不希望信号的相位发生改变，因此零相位滤波器是更好的选择，也避免了修正环节。所以在细化谱分析中可以引入零相位数字滤波器。零相位滤波器的实现也不复杂，可以使用信号中当前点前后的数据信息，先进行正向滤波，再进行一次反向滤波，这样正反向滤波产生的线性相移正好得到补偿或抵消，消除了相位失真，从而实现零相位滤波。

本发明同现有技术相比，脉冲相位的精密程度可根据实际检测需要灵活设置，真正实现脉冲法和锁相法各自所具特点的巧妙结合，避免两种方法固有的缺点，同时还可以解决PPT算法精度低、速度慢的缺点，得到精密准确的脉冲相位图像，实现对装备近表面缺陷的高效检测与识别。因此，该方法使用灵活，对提高红外热波检测效果有奇效，特别适合工程现场的快速处理，有广阔的应用前景和推广应用价值。

附图说明

图1：热波检测系统原理框图

图2：板型被测试件热传导原理图

图3：精密PPT数据处理工作流程

图4：缺陷区域与非缺陷区域像数点温度—时间变化对比图

图5：试件实物图

图6：原始热像图

图7：序列多项式拟合过程

图8：单像素点温度辐射时间序列信号B及其拟合信号C对比图

图9：单像素点重构曲线图

图10：重构的热波图像

图11：PPT与精密APPT相位图对比

具体实施方式

以下结合附图对本发明具体实施方式例做进一步的说明：

步骤1实施方法如下(参见图1、2、4、5、6)：

(1)获取热波图像方法，脉冲热像法的检测装置由热像仪、计算机、显示器、电源以及热激励源构成。在检测过程中，热激励源发出热激励信号，对检测对象进行瞬间或短时间加热，由热像仪采集被测对象表面温度场在时间和空间上的分布信息，构成红外热波图像序列，序列值为对应点红外辐射密度，可以换算成温度值。热像序列经计算机拟合、压缩、重构、精密FFT运算以及其它的处理手段进行分析，得到的缺陷的信息，最后由显示器直接输出。

(2)热像变化规律的原理，如图2所示，在脉冲热流加热条件下，对于厚度为h的材料，在脉冲热流q的作用下，可以求得试件温度：

$T(x,t)=\frac{q}{2\mathrm{\ρc}\sqrt{\mathrm{\π\αt}}}\{e^{-\frac{x^2}{4\mathrm{\αt}}}+r\underset{n=1}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}[e^{-\frac{{(x-2\mathrm{nh})}^2}{4\mathrm{\αt}}}+e^{-\frac{{(x+2\mathrm{nh})}^2}{4\mathrm{\αt}}}\left]\right\}---\left(13\right)$

其中，r为缺陷的热反射系数，一般来讲，假设为全反射(r＝1)。

所以，在材料表面x＝0处，温度场分布函数为：

$T(0,t)=\frac{q}{2\mathrm{\ρc}\sqrt{\mathrm{\π\αt}}}[1+2\underset{n=1}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{-\frac{{\left(2\mathrm{nh}\right)}^2}{4\mathrm{\αt}}}]---\left(14\right)$

式中第一项为热流随时间的冷却项，第二项为热波在材料内部的n次反射，在反射到材料表面时传播了2nh的距离，由于热波的衰减比较快，所以可以忽略n＞1的高次反射项，得到：

$T(0,t)=\frac{q}{2\sqrt{\mathrm{\π\ρckt}}}[1+2e^{-\frac{h^2}{\mathrm{\αt}}}]---\left(15\right)$

(3)热像变化规律，如图4所示，为缺陷区域表面与非缺陷区域表面某一点的温度随时间变化的曲线图，由图可知，模型表面的温度在脉冲加热后迅速升高，之后逐渐冷却。在冷却过程中，缺陷区域表面温度的变化过程与非缺陷区域表面温度变化过程不同，曲线之间存在着明显的相位差。在实际检测过程中就是以此为依据，来完成缺陷的定性和定量检测的。

(4)实施例检测对象，如图5所示，为实验试件实物图，试件材料为金属钢壳体，长280mm，宽200mm，厚6mm，背面加工有8个平底洞模拟的脱粘缺陷，上方四个平底洞深度同为1mm，直径分别为5mm、10mm、16mm、20mm；下方四个平底洞直径同为20mm，深度分别为2mm、3mm、4mm、5mm。试件的材料参数为：导热系数k＝36.7W/(m·K)，比热容c＝460J/(kg·℃)，密度ρ＝7800kg/m³。两个闪光灯加热功率均为2.4KJ，图像采集频率为50Hz，采集时间为5.1s，共256帧图像。图6所示为2帧代表性的原始热像图。

步骤2实施方法如下(参见图7、8)：

(1)用图7逻辑过程进行一个序列的5阶多项式拟合，获取所有像素点序列的所有6个拟合系数。

(2)图8是某一个单像素点温度辐射时间序列原始信号B及其拟合信号C的对比图。

步骤3实施方法如下(参见图9、10)：

运用拟合系数表和5阶多项式标准公式(2)，按照采样参数生成等时间间隔序列，代入多项式标准公式重建和还原所有的热波图像序列。图9是某一个单像素点温度辐射时间序列的重构曲线。图10是上述原始图像对应的重构图像，和原始热像序列差别很小。

步骤4、5实施方法如下(其工作原理和处理流程如图3所示)：

(1)设置f₁＝0Hz，f₂＝2Hz，则f_e＝1Hz，进行复调制移频。

(2)设置细化倍数D＝10，则低通截至频率f_c＝0.25Hz，进行零相位低通数字滤波、等点数重新抽样、FFT频谱分析等步骤，那么热波图像的相位图序列频率分辨率由原来的0.195Hz提高到0.0195Hz。

实例的总体效果如下

图11为两幅对比度最高的普通PPT和精密APPT相位图的对比情况。

我们可以看出，经过本方法处理的图像与原始图像缺陷显示效果会更好。

总之，通过本专利方法的处理，热波相位的精度显著提高，缺陷显示效果更加明显。

Claims (7)

1.一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：综合运用复调制细化谱(Zoom-FFT)方法、热波数据拟合扩展方法和零相位数字滤波器方法，对采集到的热激励前后连续等间隔的红外热波图像序列，进行高精度的频谱分析，包括如下步骤：

步骤1：用脉冲热像法(PT)获取被测试件热波图像序列，并记录与采样处理相关的参数；

步骤2：根据多项式数据拟合方法，对所有像素温度随时间变化序列进行统一阶数的最小二乘对数拟合，得到被测试件所有序列的拟合系数表；

y_ij＝c_ij0+c_ij1t+c_ij2t²+…+c_ij5t⁵   (2)

其中i、j代表像素所在的行与列，t代表时间，c为拟合系数；

步骤3：运用拟合系数表和3～5阶多项式标准公式，按照被测试件热波图像序列的热像采样参数生成等时间间隔序列，代入多项式标准公式(2)重建和还原所有的被测试件热波图像序列；所述被测试件热波图像序列的热像采样参数包括采用帧数、采用帧频、热像宽度和热像高度；

步骤4：设置细化倍数与相关参数，用拟合公式对数据进行延拓，经过复调制移频、低通数字滤波、重新抽样、FFT频谱分析、频率调整步骤，得到原采样序列在某一频带内的频谱特性和频率分辨率更精密的信息；

步骤5：对所有的热波图像序列进行精密脉冲相位法(APPT)分析，获得最优化的精确相位图，并据此进行缺陷检测与分析，包括相位调整、缺陷检测与识别。

2.根据权利要求1所述的一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：步骤1中所述的脉冲热像法(PT)所用的脉冲热激励包括高能闪光灯、超声、直流、通电类短时间加热激励所生成的热波图像序列；所述的被测试件热波像素点数据序列的热传导规律满足公式(1)：

$T(0,t)=\frac{q}{2\sqrt{\mathrm{\π\ρckt}}}[1+{2e}^{-\frac{h^2}{\mathrm{\αt}}}]---\left(1\right)$

式中：T(0,t)为被测表面温度随时间变化规律模型，其有缺陷和无缺陷处的热波流场在缺陷处的反射后温度下降曲线有明显的差别，且随着时间的推进，其缺陷信息在热波图像上表现为温度场分布；对于厚度为h的材料，在脉冲热流q的作用下，ρ为材料密度，c为材料比热。

3.根据权利要求1所述的一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：步骤2中所述的数据拟合方法的前提是，若红外热波图像上每个像素点不同时刻的温度值或红外辐射强度所组成的时间序列为则红外热波图像序列表示成像素序列的集合 $S=\{S_{i,j}^n,n=\mathrm{1,2},...,N;i=\mathrm{1,2},...,M;j==\mathrm{1,2},...,L\};$ 其中，n代表帧的序号，N代表总帧数，M是热像的总行数，L是热像的总列数；然后对所有序列的时间和幅值取对数，进行最小二乘拟合，具体如下：

步骤2.1：消除基础红外热辐射：将闪光前10～26帧的数据序列进行平均，获得基础热辐射m_i，然后从序列S_i,j扣除基础辐射，得到新的序列

步骤2.2：抽取有效序列：先找到序列最大值位置t_m，即闪光截至位置，然后以该点为起点，将其后的时间序列数据作为有效序列再重新设定数据长度p＝n-t_m+1，并生成时间变量序列t_i＝{1,2,…,p}；

步骤2.3：进行多项式数据拟合：对时间变量序列和有效代表序列分别进行对数变换，然后统一按多项式标准公式(2)采用3～5阶多项式和残差控制水平，对两个对数序列进行非等间距的最小二乘数据拟合，获得相应的拟合系数C_ij＝{c_ij0,c_ij1,...,c_ij5}。

4.根据权利要求1所述的一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：所述步骤3中的“被测试件热波图像序列重建”的具体方法是：根据步骤2.3的热像采集参数P和拟合系数表C_ij，按照时间变量序列t_i＝{1,2,...,p}对数形式，代人多项式标准公式(2)重建和还原所有热像序列，对每个数据要做一次指数运算，还原原来的温度变化规律，重建热波图像序列。

5.根据权利要求1所述的一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：所述步骤4中精密脉冲相位法(APPT)包括：复调制移频、低通数字滤波、重新抽样、FFT频谱分析与频率调整步骤，具体为：

步骤4.1:复调制移频

复调制移频是指将频域坐标向左或向右移动，使得被观察的频段的起点移动到频域坐标的零频位置，模拟温度信号x(t)经过A/D转换后，得到离散的信号x₀(n)，设要观测的频带为f₁～f₂，则在此频带范围内进行细化分析，观测的中心频率为f_e＝(f₁+f₂)/2，对x₀(n)以Exp(-2πf_e/f_s)进行复调制，由欧拉公式，得到的频移信号为：

$\begin{array}{c}x\left(n\right)=x_0\left(n\right)e^{-j2\mathrm{\π}{f}_e/f_s}\\ =x_0\cos (2\mathrm{\πn}{f}_e/f_s)-{\mathrm{jx}}_0\sin (2\mathrm{\πn}{f}_e/f_s)\\ =x_0\cos (2\mathrm{\π}n{L}_0/N)-{\mathrm{jx}}_0\sin ({2\mathrm{\πnL}}_0/N)\end{array}---\left(3\right)$

式中：x₀(n)为经过抗混滤波和A/D转换采样后得到离散的信号序列x₀(n)，(n＝0,1…N-1)，热像的采集频率记为f_s，f_s＝NΔf为采样频率，Δf为谱线间隔，即频率分辨率；L₀＝f_e/Δf为频率的中心位移，也是在全局频谱显示中所对应中心频率f_e的谱线序号，则f_e＝L₀Δf；复调制使x₀(n)的频率成分f_e移到x(n)的零频点位置，即X₀(k)中的第L₀条谱线移到X(k)中零点频谱的位置，X(k)为输出的序列，即存在如下关系：

X(k)＝X₀(k+L₀)   (4)

步骤4.2:低通数字滤波

为了避免细化频带外高频成分对后面细化频谱分析时产生混叠现象，需要对移频后的信号进行抗混叠滤波，滤出需要分析的频段信号，若细化倍数为D，则低通数字滤波器的截止频率f_C≤f_s/2D，滤波器的输出为：

Y(k)＝X(k)H(k)＝X₀(k+L₀)H(k) k＝0,1,2,…,N-1   (5)

式中：H(k)是理想低通滤波器的频率响应函数；

步骤4.3:重新抽样

设原采样频率为f_s，采样点数为N，则频率分辨率为f_s/N，现重采样频率为f_s/D,当采样点数仍是N是，其分辨率为f_s/(D*N)，分辨率提高D倍，若对y(n)进行降采样D倍，得到的新信号序列g(m)为：

步骤4.4:复数FFT

重新采样后的信号实部和虚部是分开的，需要对信号进行N点复数FFT，从而得出N/2条谱线，此时分辨率为Δf′＝f_s′/N＝f_s/ND＝Δf/D，若W_N ^mk为傅里叶变换因子，则求得的局部频带的细化谱G(k)为：

$G\left(k\right)=\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}g\left(m\right)W_N^{\mathrm{mk}}=\left\{\begin{array}{cc}{X}_0(k+L_0)/D& k=\mathrm{0,1,2},...,N/2-1\\ X_0(k+L_0-N)/D& k=N-2,N/2+1,...,N-1\end{array}\right.---\left(7\right)$

步骤4.5:频率调整

经过上述运算后的谱线不为实际频率的谱线，需要将其反向搬移，转换成实际频率，进而得出细化后的频率,即

经过上述5个步骤的运算和处理以后，其最终结果X₀(k)能很好地反映出原来采样序列在某一频带内的频谱特性,与同样点数的PPT方法相比，所获得的频率分辨率要高D倍，获得更精密的频谱信息。

6.根据权利要求1所述的一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：步骤5中所述的“对所有的热波图像序列进行精密脉冲相位法(APPT)分析，获得最优化的精确相位图，并据此进行缺陷检测与分析”具体如下：

步骤5.1：相位细化调整；

步骤5.1.1:细化倍数的确定

细化谱的细化倍数D通常不宜过大，一般取10以下，当D较大时，则要采用多次细化串联使用的方式，设各级细化的倍数为D_i，则总的细化倍数D_T为：

$D_T=\underset{i=1}{\overset{N_0}{\mathrm{\Π}}}{D}_i---\left(9\right)$

式中N₀为自然数，一般多用2级串联系统；

步骤5.1.2:数据序列的处理

为进一步改善相位分析结果，采用公式(2)的数据拟合方法得到很平滑的相位信息；

步骤5.1.3:相位的修正与补偿

在频谱细化过程中，信号通过低通滤波器时会产生相移，在最后结果里并不是真正的相位值，所以必须按照滤波器的相位特性予以修正或补偿，得到真正的相位，从而实现相位的细化；

步骤5.2：缺陷检测与识别；

缺陷检测与识别通过人工进行，检查精密相位图像序列每帧图像是否存在明显的缺陷点或区域，如图像中没有相位差，即没有缺陷区域的存在，说明试件完好；若存在相位差，则从获得的精密相位图像序列中，挑选出一帧最清晰、对比度最明显的相位图像，据此进行缺陷的定性和定量分析与检测识别。

7.根据权利要求6所述的一种固定视场的红外热波脉冲相位无损检测方法，其特征在于：步骤5.1.3相位的修正与补偿中所述的“必须按照滤波器的相位特性予以修正或补偿，得到真正的相位”的具体步骤如下：

步骤5.1.3.1:线性相位的修正：

FIR滤波器在特定条件下具有良好的线性相位特性，但采用的FIR滤波器需要满足一定条件，即FIR滤波器的脉冲响应应具有对称特性,若设其滤波系统函数H(z)为：

$H\left(z\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}h\left(n\right)z^{-n}---\left(10\right)$

式中：h(n)是滤波器脉冲响应系数；z为Z变换的变量；N-l为滤波器阶数,FIR滤波器的脉冲响应该满足如下条件：

h(n)＝h(N-n-1),0≤n≤N-1   (11)

此时滤波器的相位因子为e^-iω(N-1)/2，与频率ω是线性关系，所以相位θ应修正为：

θ(ω)＝ω(N-1)/2   (12)

步骤5.1.3.2：同理，IIR滤波器也具有良好的线性相位性质，因此也可采用经典的IIR低通数字滤波器，并对相位进行修正；

步骤5.1.3.3:相位补偿

在细化谱分析中引入零相位数字滤波器；零相位滤波器使用信号中当前点前后的数据信息，先进行正向滤波，再进行一次反向滤波，正反向滤波产生的线性相移正好得到补偿或抵消，消除了相位失真，从而实现零相位滤波。