针对碳纤维增强复合材料、铁磁性材料、非铁磁性材料,采用脉冲涡流热成像技术对其表面裂纹进行了实验研究,由于红外热像仪采集到的红外热图像边缘信息模糊以及提取的信息不完整,提出了一种Sobel算子的优化算法,研究发现改进后的算法能够有效提高对裂纹缺陷的边缘识别能力,实现对裂纹缺陷的定性分析。研究了不同材料缺陷深度的温度分布规律以及涡流加热方式,并分析了感应加热后不同裂纹深度与温度响应曲线的关系,为裂纹缺陷的定量分析提供了理论依据。 ρ为材料的密度;Cp为材料的比热容;k为材料的热导率。在一定时间内产生的热量向材料的其他区域扩散，热扩散的深度如式(3)所示δth≈α槡t(3)式中α为热扩散系数;t为观测时间。α可以表示为ρ，Cp，k的函数，如式(4)所示α=σTρCp(4)2实验系统实验装置主要由线圈、加热源、红外热像仪、水冷系统、被检试件等组成，如图1所示。其中红外热像仪选用美国FLIＲ公司的T440，该红外热像仪携带方便，分辨率达到320×240，敏感波长7．5～13μm，热灵敏度0．045℃，全窗口最大帧频为50Hz。激励线圈由空心的铜管制作而成，直径为6mm，线圈形状为螺旋圆形结构。检测时使用线圈的最外侧靠近被测材料，在被测材料中产生平行于线圈边缘的涡流场，线圈内部通冷却水以保持温度恒定。感应加热源模块采用美国Ameritherm公司的EASYHEAT0224。该激励源为商用精密感应加热模块，其最大功率2．4kW， 

最大电流400A，激励频率范围150表面缺陷-电动折弯机数控滚圆机滚弧机价格低电动液压弯管机多少钱～400kHz，从触发到达到预设输出功率用时不超过5ms。实验样本为的不同导电材料，并制作浅槽型缺陷;缺陷深度分别为1～4mm，变化步进量为1mm，宽度为1mm;线圈内通有交变电流，其频率为256kHz，线圈与裂纹成90°。图1实验原理3本文算法实现与结果分析为提高裂纹的识别能力，本文提出了Sobel算子的优化算法，对采集到的碳纤维增强复合材料、铁磁性材料、非铁磁性材料表面裂纹缺陷的红外热图像进行边缘处理，并与传统算法的边缘处理效果进行比较。3．1Sobel算子边缘检测算法原理Sobel算子通过求一阶导数来获、铝板裂纹深度不在其趋肤深度内，试件内部温度变化主要由表面温升引起的热传导产生，热传导从导体表面到内部，如果存在裂纹，将阻碍热传导，热量将会从裂纹处反射到导体表面。因此，当缺陷深度越大时，缺陷处的灰度值越小，即其温度越低。图7感应加热200ms时实验结果图8(a)，(b)分别为铁板，铝板裂纹采样点处灰度值变化，从图中所比较的不同裂纹深度的灰度值可以看出，在加热阶段，裂纹处灰度值迅速升高，灰度值曲线斜率逐渐减小;冷却阶段，灰度值逐渐下降。与其他深度的缺陷相比，深度为1mm时，温升最大。图8(c)，(d)采用归一化处理，可知冷却阶段温度下降速率随着缺陷深度减小而加快。5结论针对碳纤维复合材料、铁磁性材料、非铁磁性材料，进行了脉冲涡流热成像缺陷检测实验的研究，从红外热图像中提取到了裂纹缺陷的边缘，基于红外热图像的性质，对传统的Sobel算子的边缘检测进行了优化，并研究了缺陷深度改变时，缺陷处温度的变化规律表面缺陷-电动折弯机数控滚圆机滚弧机价格低电动液压弯管机多少钱