近日，我院机械工程学科博士研究生徐嘉怡在主动红外热成像裂纹检测方面取得重要进展，相关研究成果《激光红外检测技术对带槽棒料表面裂纹深度的定量检测》（Quantitative evaluation of surface crack depth on notched bars with laser-infrared detection technology）发表在《Nondestructive Testing and Evaluation》。该期刊是无损检测领域的国际知名期刊，目前影响因子为3.0（SCI二区）。论文第一作者为博士研究生徐嘉怡，通讯作者为张立军教授，中国石油大学（华东）为第一完成单位，与纽芬兰纪念大学共同完成。
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为了实现低应力下料中金属棒料开槽起裂过程中裂纹深度的无损检测，本文提出了基于激光激励红外热成像检测技术的带槽棒料裂纹深度定量检测方法。与物理实验相结合，建立了棒料激光激励温度分布的仿真模型进行数据高效采集，并将激光激励下棒料表面温度曲线从空间和时间上进行对比分析，在此基础上将金属棒料表面槽、裂纹和槽底裂纹三种损伤形式分别选取特征量。
棒料表面裂纹和V型槽的温度曲线特征量选择
将裂纹深度分为有槽裂纹和无槽裂纹两种形式进行BP神经网络模型的建立，并与MLP神经网络和KNN算法模型进行对比，结果显示选取的特征量在该BP神经网络模型中能够准确的表征裂纹，裂纹深度的检测误差小于3%。能够准确的对棒料裂纹深度实现非接触无损检测。
本文的不规则表面裂纹检测试验，主要针对下料过程中圆柱体表面环状槽和裂纹的检测。未来研究中，其他工况下的其他表面损伤模式的检测可以以此为基础和借鉴。
论文链接：https://doi.org/10.1080/10589759.2025.2454349
