摘要—利用熱紅外成像儀和紅外燈對(duì)具有孔洞、裂紋或節(jié)疤缺陷的云杉和肋狀白樺方材樣品進(jìn)行了測(cè)試。每個(gè)樣品只含有三種缺陷中的一種。云杉樣品共有5個(gè)，其中兩個(gè)樣品中間有孔洞，一個(gè)兩側(cè)有孔洞，另外兩個(gè)樣品分別有裂紋和節(jié)疤。肋狀白樺樣品共有3個(gè)，其中一個(gè)中間有孔洞，另外兩個(gè)樣品分別有裂紋和節(jié)疤。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，紅外熱像儀能夠正確并清晰地檢測(cè)出云杉和肋狀白樺樣品中間的孔洞、裂紋及節(jié)疤，但無(wú)法區(qū)分具體的缺陷類型。它不能檢測(cè)出云杉樣品側(cè)面的孔洞。孔洞和節(jié)疤區(qū)域的溫度較低，而節(jié)疤區(qū)域的溫度較高。為了正確檢測(cè)不同的缺陷，需要不同的測(cè)試條件。對(duì)于云杉和肋狀白樺樣品中間的孔洞，只有通過雙向檢測(cè)模型才能檢測(cè)到，而裂紋只能通過單向檢測(cè)模型檢測(cè)到。云杉樣品的節(jié)疤僅能通過單向檢測(cè)模型檢測(cè)到。肋狀白樺樣品的節(jié)疤可以通過單向和雙向檢測(cè)模型檢測(cè)到。在較高的含水量下，缺陷的大小和位置可以更準(zhǔn)確地確定，盡管紅外燈加熱的時(shí)間會(huì)更長(zhǎng)。

森林資源的短缺正越來(lái)越受到全球林業(yè)工作者的關(guān)注。如何最大限度地利用森林資源正成為一個(gè)共同關(guān)心的問題。在此背景下，木材的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)蓬勃發(fā)展起來(lái)，因?yàn)樗梢栽诓黄茐哪静牡那闆r下檢測(cè)其缺陷，從而更好地利用木材。紅外熱成像技術(shù)自20世紀(jì)60年代發(fā)展起來(lái)。任何溫度高于絕對(duì)零度的物體都會(huì)輻射紅外線。紅外熱成像技術(shù)就是一種能夠探測(cè)這些紅外線并將其轉(zhuǎn)化為可見圖像的技術(shù)[1-6]。通過圖像上的差異可以辨別出缺陷。這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、遙感以及工業(yè)缺陷檢測(cè)等領(lǐng)域。本研究使用熱紅外成像儀和紅外燈來(lái)調(diào)查具有孔洞、裂紋或節(jié)疤缺陷的云杉和肋狀白樺方材樣品，以尋找最佳的測(cè)試條件。[7-11].

I. 材料、儀器與方法

樣品來(lái)自東方紅林場(chǎng)的原木加工，尺寸被加工成 30×30×200 毫米的方材。云杉原木被制成了 5 個(gè)樣品，每個(gè)樣品只有一種缺陷，即孔洞、裂紋或節(jié)疤之一。孔洞缺陷分為樣品中間的孔洞和樣品兩側(cè)的孔洞。兩個(gè)云杉樣品在中間有孔洞，其余三個(gè)樣品分別具有其他三種缺陷。孔洞的直徑為 18 毫米。肋狀白樺樣品共有三個(gè)，每個(gè)樣品具有一種缺陷，分別是中間的孔洞、裂紋和節(jié)疤。中間有孔洞的一個(gè)云杉樣品標(biāo)記為 A。所使用的儀器包括 熱紅外成像儀和紅外燈。實(shí)驗(yàn)步驟如下：

(1) 對(duì)樣品 A 使用單向和雙向檢測(cè)模型進(jìn)行測(cè)試，樣品與紅外熱像儀之間的距離包括 20 厘米和 100 厘米，以找出更好的檢測(cè)方法和加熱距離；

(2) 首先對(duì)另外 7 個(gè)樣品中的一個(gè)進(jìn)行含水率測(cè)試，方法是在每次檢測(cè)缺陷前稱量樣品的質(zhì)量，完成實(shí)驗(yàn)后將樣品放入烘箱烘干再重新稱量。實(shí)驗(yàn)前后的樣品質(zhì)量分別記為 G 和 G0，因此相對(duì)含水率計(jì)算公式為 w = (G – G0) / G；

(3) 在稱重后，使用紅外燈對(duì)樣品進(jìn)行加熱，加熱模型和距離與步驟 (1) 中確定的相同。在不同加熱時(shí)段使用熱紅外成像儀對(duì)樣品進(jìn)行紅外成像，并按序號(hào)保存這些圖像。通過比較不同時(shí)間段拍攝的圖像，找到能夠最準(zhǔn)確區(qū)分樣品缺陷的圖像，從而獲得最佳加熱時(shí)間；

(4) 使用步驟 (3) 中描述的方法，在烘箱烘干后檢測(cè)完全干燥的樣品；

(5) 對(duì)其他樣品重復(fù)步驟 (2)-(4)，直到所有樣品都被檢測(cè)完畢，并確定不同樹種和缺陷的最佳測(cè)試條件。

II. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

A. 確定加熱模型和距離

有兩種檢測(cè)模型：?jiǎn)蜗蚝碗p向。單向是指在樣品的同一側(cè)進(jìn)行加熱和紅外成像。雙向則是相反的情況，加熱和成像發(fā)生在樣品的不同側(cè)。樣品 A 使用了單向和雙向模型進(jìn)行測(cè)試，距離包括 20 厘米和 100 厘米，分別代表短距離和長(zhǎng)距離。結(jié)果表明，當(dāng)檢測(cè)模型為雙向且加熱距離為 20 厘米時(shí)，可以在圖像上確定孔洞的位置和大小，缺陷區(qū)域比其他區(qū)域顏色更深。在其他測(cè)試條件下，缺陷無(wú)法被識(shí)別。因此，對(duì)于其他 7 個(gè)樣品選擇的加熱距離為 20 厘米，并且對(duì)于所有具有孔洞缺陷的樣品特別選擇了雙向檢測(cè)模型。

B. 云杉樣品的結(jié)果

1) 具有中間孔洞樣品的結(jié)果

在不同的含水率（MC）下加熱樣品，并在不同時(shí)間段內(nèi)對(duì)其進(jìn)行紅外成像，然后找到能夠顯示缺陷（孔洞）形狀和位置的圖像，該圖像對(duì)應(yīng)的加熱時(shí)間被稱為最佳加熱時(shí)間。

a）單向

b）雙向

圖1. 樣品A在雙向和單向加熱模型下的紅外圖像

表1 和圖2 展示了具有中間孔洞的云杉樣品的結(jié)果。

從圖2的數(shù)據(jù)可以得出，隨著相對(duì)含水率的降低，最佳加熱時(shí)間縮短。在不同相對(duì)含水率下的最佳圖像中，相對(duì)含水率為0.53時(shí)的圖像能夠最準(zhǔn)確地區(qū)分中間的孔洞。完全干燥樣品的圖像效果最差。

圖像效果

圖2. 具有中間孔洞的云杉樣品在不同含水率下的最佳紅外圖像

熱成像圖像效果

區(qū)分缺陷的能力隨著含水率（MC 表示 moisture content，即含水率）的降低而下降。

2) 具有兩側(cè)孔洞樣品的結(jié)果

具有兩側(cè)孔洞樣品的結(jié)果如表2和圖3所示。與上述情況相比，在每種含水率下顯然都無(wú)法準(zhǔn)確顯示兩側(cè)的孔洞。當(dāng)樣品的含水率較高，例如為0.62和0.58時(shí)，可以在圖像上看到某一側(cè)的孔洞。

3) 具有裂紋樣品的結(jié)果

使用單向和雙向檢測(cè)模型對(duì)具有裂紋的云杉樣品進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果顯示，只有單向檢測(cè)模型能夠檢測(cè)到樣品的裂紋缺陷。在不同含水率下拍攝的最佳圖像之間沒有顯著差異，所有圖像都能夠顯示出樣品中的裂紋。

4) 具有節(jié)疤樣品的結(jié)果

具有節(jié)疤樣品的結(jié)果如表4和圖5所示。單向和雙向

熱成像對(duì)比圖2

圖4. 具有裂紋的云杉樣品在不同含水率下的最佳紅外圖像

當(dāng)含水率為0.30時(shí)，無(wú)論是單向還是雙向加熱模型都無(wú)法檢測(cè)到樣品中的節(jié)疤。對(duì)于其他含水率，雙向檢測(cè)模型能夠檢測(cè)到節(jié)疤，但單向模型仍然無(wú)法檢測(cè)到。

C. 肋狀白樺樣品的結(jié)果

1. 具有中間孔洞樣品的結(jié)果

白樺樣品的結(jié)果

明圖5展示的是在不同含水率條件下，能夠最清晰地顯示云杉樣品中節(jié)疤缺陷的最佳紅外圖像。

紅外熱像儀看出不同含水率

c)Absolutely dry

圖6. 具有中間孔洞的肋狀白樺樣品在不同含水率下的最佳紅外圖像

這句話表示圖6展示的是在不同含水率（MT 應(yīng)為 Moisture Content，即 MC）條件下，能夠最清晰地顯示肋狀白樺樣品中間孔洞缺陷的最佳紅外圖像。

最佳紅外圖像、最佳加熱時(shí)間和樣品的含水率（MC）如表5和圖6所示。從前述實(shí)驗(yàn)中可以觀察到，單向加熱模型無(wú)法檢測(cè)到孔洞，這一點(diǎn)與云杉樣品一致，所以在隨后的實(shí)驗(yàn)中，僅使用了雙向檢測(cè)模型。除含水率（MC）為0.19外，在不同含水率下的最佳紅外圖像能夠正確顯示中間的孔洞。隨著含水率的降低，最佳加熱時(shí)間也隨之縮短。總的來(lái)說(shuō)，肋狀白樺樣品的最佳加熱時(shí)間比云杉樣品要短，這是由于其含水率較低所致。

2) 具有裂紋樣品的結(jié)果

單向檢測(cè)模型能夠檢測(cè)到肋狀白樺樣品中的裂紋，而雙向模型則不能。樣品的含水率（MC）和部分最佳紅外圖像如表6和圖7所示。

紅外熱像儀具有裂紋樣品

圖7. 具有裂紋的肋狀白樺樣品在不同含水率下的最佳紅外圖像

這句話表示圖7展示的是在不同含水率（MT 應(yīng)為 Moisture Content，即 MC）條件下，能夠最清晰地顯示肋狀白樺樣品中裂紋缺陷的最佳紅外圖像。

具有缺陷的肋狀白樺樣品在不同含水率下的最佳紅外圖像

圖8. 具有缺陷的肋狀白樺樣品在不同含水率下的最佳紅外圖像

3) 具有節(jié)疤樣品的結(jié)果

部分最佳紅外圖像、最佳加熱時(shí)間和樣品的含水率（MC）如表7和圖8所示。單向和雙向檢測(cè)模型均能夠檢測(cè)到樣品中的節(jié)疤。

III. 結(jié)論

紅外熱像儀能夠正確并清晰地檢測(cè)出云杉和肋狀白樺樣品中間的孔洞、裂紋及節(jié)疤，但無(wú)法區(qū)分缺陷的具體類型。它不能檢測(cè)出云杉樣品兩側(cè)的孔洞。孔洞和節(jié)疤區(qū)域的溫度較低，而節(jié)疤區(qū)域的溫度較高。為了正確檢測(cè)不同的缺陷，需要不同的測(cè)試條件。對(duì)于云杉和肋狀白樺樣品中間的孔洞，只有通過雙向檢測(cè)模型才能檢測(cè)到，而裂紋只能通過單向檢測(cè)模型檢測(cè)到。云杉樣品的節(jié)疤僅能通過單向檢測(cè)模型檢測(cè)到。肋狀白樺樣品的節(jié)疤可以通過單向和雙向檢測(cè)模型檢測(cè)到。雖然紅外燈的加熱時(shí)間會(huì)更長(zhǎng)，但在較高含水量的情況下，缺陷的大小和位置可以更準(zhǔn)確地確定。