CC BY
28
Оригинальная статья / Original article УДК 620.179.13
DOI: http://dx.doi.orcg/10.21285/1814-3520-2020-2-284-294
Тепловизионный контроль многослойных изделий методами динамической тепловой томографии на базе программы «ThermoFit Pro»
© А.В. Лукьянов, А.В. Кошкин
Иркутский государственный университет путей сообщения, г. Иркутск, Россия
Резюме: Цель - обнаружение внутренних дефектов (тонкие пустоты, непроклей, дефекты пайки и сварки) в многослойных конструкционных материалах (металлических многослойных изделиях, углепластиках, пластмассовых и тонкопленочных изделиях) с использованием современных средств тепловизионного контроля и эффективных программ обработки данных. В статье приведены результаты изучения метода динамической тепловой томографии в задачах выявления внутренних дефектов многослойных и однородных изделий. С использованием высокопроизводительного метода динамической тепловой томографии проведены исследования по обнаружению тонких внутренних дефектов в виде пустот, некачественной склейки слоев в многослойных изделиях. При проведении экспериментов использовались тепловизор FLIR E60, программная среда FLIR Tools и программное обеспечение ThermoFit Pro. Динамическая тепловая томография позволяет более точно оценивать параметры внутренних дефектов. В тепловом контроле максиграммы и таймограммы зависимы от глубины и толщины дефектов и, следовательно, могут быть применены в дефектометрии. Используется одномерный алгоритм определения параметров дефектов, при котором не учитываются поперечные размеры дефектов. Алгоритм основан на комбинировании максиграмм и таймограмм. Получены результаты тепловизионного контроля в виде последовательности инфракрасных изображений. Данная последовательность обработана в программе ThermoFit Pro для получения таймограмм и максиграмм. На основании полученных результатов были сформулированы преимущества и недостатки исследуемой методики и программного обеспечения тепловизионного контроля. Метод динамической тепловой томографии может широко применяться для контроля многослойных изделий из различных материалов, в частности, в авиастроении при изготовлении и контроле композитных материалов.
Ключевые слова: неразрушающий контроль, тепловизионный контроль, температурный сигнал, динамическая тепловая томография, таймограмма, максиграмма
Информация о статье: Дата поступления 03 февраля 2020 г.; дата принятия к печати 04 марта 2020 г.; дата онлайн-размещения 30 апреля 2020 г.
Для цитирования: Лукьянов А.В., Кошкин А.В. Тепловизионный контроль многослойных изделий методами динамической тепловой томографии на базе программы «TermoFit PRO». Вестник Иркутского государственного технического университета. 2020. Т. 24. № 2. С. 284-294. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2020-2-284-294
Use of ThermoFit PRO dynamic thermal tomography in imaging control of multilayer products
Anatoliy V. Lukyanov, Artem V. Koshkin
Irkutsk State Transport University, Irkutsk, Russia
Abstract: In the present study, issues affecting the detection of internal defects, such as thin voids, adhesion failure and soldering / welding defects in multilayer construction materials, are considered. The approach involving thermal imaging control and data processing programs can be used to investigate materials including plastic and thin-film products, metallic multilayer products and carbon-fibre reinforced plastics. Results of applying the dynamic thermal tomography method to identify internal defects in both multilayer and homogeneous products are presented. The study assessed the use of the described method to detect thin internal defects in the form of voids and poor-quality gluing of layers in multilayer products. In the experiments, the FLIR E60 thermal imager and FLIR Tools software environment were used in conjunction with the ThermoFit Pro software program. Dynamic thermal tomography is acknowledged to provide for accurate evaluation of internal defect parameters. Maxigrams and timegrams used in thermal control applications are applicable in defectometry due to the dependence on the depth and thickness of the defects. In this case, a one-dimensional algorithm for determining defect parameters is used with the disregarded defect transverse dimensions. Thus, the algorithm is
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(2):284-294 284 —яятяяя-ЯЯУТЯЯЯЯОиЯЯУДАЯЯЯЯЯЯЯЯЯ^^ ISSN 1814-3520
_PROCEEDINGS OF IRKUTSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY 2020;24(2):284-294_
based on a combination of maxigrams and timegrams. During the study, the results of thermal imaging control are obtained in the form of an infrared image sequence. This sequence was processed in the ThermoFit Pro software for both timegram and maxigram construction. Based on the results obtained, the advantages and disadvantages of the studied method, as well as the software for thermal imaging control, were formulated. The method of dynamic thermal tomography is feasible for wide application in control of various material multilayer products of such sectors of industry as the aircraft engineering, as well as the manufacture and control of composite materials.
Keywords: nondestructive control, thermal imaging control, temperature signal, dynamic thermal tomography, timegram, maxigram
Information about the article: Received February 03, 2020; accepted for publication March 04, 2020; available online April 30, 2020.
For citation: Lukyanov AV, Koshkin AV. Use of ThermoFit PRO dynamic thermal tomography in imaging control of multilayer products. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2020;24(2):284—294. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/1814-3520-2020-2-284-294
1. ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время все более высокими становятся требования к качеству изготавливаемой промышленной продукции изделий машиностроения и своевременному выявлению их дефектов при эксплуатации. Ряд изделий представляет собой многослойные конструкции, скрепленные клеевыми или сварными соединениями. Их неправильное функционирование, вызванное наличием скрытых дефектов (непроклей, некачественная пайка или сварка, наличие пустот), стимулирует развитие различных методов неразрушающего контроля, в частности, теплового метода контроля. Разновидность теплового метода - тепло-визионного - базируется на использовании современных приборов визуализации распределения тепловых полей на контролируемых изделиях1 [1-4]. Обработкой последовательности термоизображений, а также совместной обработкой видео- и термоизображений повышаются качество и достоверность теплового контроля и решаются задачи автоматизации мониторинга изделий в процессе их эксплуатации [5, 6].
Современная тепловизионная аппаратура позволяет выявлять скрытые дефекты при нормальном функционировании изделий (пассивный контроль) [7-9] и предварительном прогреве контролируемых изделий (активный тепловой контроль) [10]. Обладая высокой температурной чув-
ствительностью (до нескольких сотых долей °С), при современных методах обработки данных, тепловизоры могут выявлять геометрические характеристики (контуры, глубину залегания и толщину) скрытых дефектов металлических и неметаллических изделий. Развивающиеся методики, технологии теплового контроля и программное обеспечение обработки данных позволяют увеличить области эффективного применения этого современного метода контроля [10]. Использование тепловизионной видеосъемки с частотой 30-60 кадров в секунду и программ автоматизированной обработки термоизображений позволяет выявлять дефекты в различных цельных и многослойных изделиях, изготовленных из дерева [11], металлов [7, 12] или композитов [13-15].
В потенциально опасных зонах создаются внутренние, фиксируемые тепловизорами, деформационные источники тепла, которые позволяют контролировать трудоемкие процессы в упругой, упругопла-стической стадиях работы стали при зарождении и развитии разрушений [7-9]. Развиваются методики встроенных в композиты волоконно-оптических датчиков (которые в перспективе могут работать в области инфракрасного излучения) для обнаружения различных дефектов структуры и деформации композитов [16, 17]. Для современных материалов с новыми свойствами разрабатываются технологии и математические модели определения таких
1Нестерчук Д.А. Тепловой контроль и диагностика: учеб. пособ. Томск: Изд -во ТПУ, 2007. 104 с.
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(2):284-294
ISSN 1814-3520 _яияяиивяИуТИЯИЯИвиИуДяяяяяяя_ 285
_PROCEEDINGS OF IRKUTSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY 2020;24(2):284-294_
теплофизических характеристик как теплоемкость и температуропроводность [18-20].
Основная идея томографии состоит в том, что временные интервалы появления максимальных температурных сигналов над дефектами напрямую связаны с глубиной залегания дефектов [1, 4]. В данной статье приведены результаты изучения метода динамической тепловой томографии, алгоритм которой в задачах выявления внутренних дефектов многослойных и однородных изделий был предложен В.П. Вавиловым и В.В. Ширяевым [1].
Целью исследования, предложенного в данной статье, является приложение метода динамической тепловой томографии для контроля относительно тонких дефектов типа некачественного склеивания и пустот в многослойных неметаллических изделиях. Обработка экспериментальных данных велась с использованием программного обеспечения ThermoFit Pro (Томский политехнический университет, научный руководитель разработки ПО профессор В.П. Вавилов).
2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГЛУБИНЫ ЗАЛЕГАНИЯ ДЕФЕКТА НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ТЕПЛОВОГО СИГНАЛА
Если образец состоит из однородного материала и его тепловая инерция e постоянна во времени, то любое отклоне-
ние экспериментальных данных по тепловой инерции от ее эталонного значения можно интерпретировать как присутствие в образце зон с неоднородными теплофизи-ческими параметрами. График изменения поверхностной температуры Т от времени т обычно отображают в логарифмических координатах "1п(Г) - 1п(т)". Для однородного адиабатического полубесконечного тела этот график в идеале отображается прямой линией. Фактически тепловой импульс конечной длительности, теплообмен с окружающей средой, а также толщина изделия искажают линейный вид температурной функции [10].
Для исключения негативного влияния возмущающих факторов рассматривают тепловую инерцию бездефектной зоны. Тогда для дефектных участков график отношения текущего значения тепловой инерции к эталонному значению будет отклоняться от прямой, параллельной оси времени. При этом для бездефектных участков этот график будет параллелен оси времени. На рис. 1 приведен пример экспериментальных данных.
С увеличением глубины дефекта увеличивается запаздывание нелинейного искажения рассматриваемой функции е /епй, причем уменьшается и амплитуда
этого искажения. Степень развития дефекта можно описать двумя безразмерными
Рис. 1. Изменение отношения текущего значения тепловой инерции к эталонному Fig. 1. Variation of thermal inertia current value vs reference value
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(2):284-294 286 —яявяяя-ЯЯЯТЯЯЯЯОиЯЯЯДАЯЯЯЯЯЯЯЯЯ^^ ISSN 1814-3520
_PROCEEDINGS OF IRKUTSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY 2020;24(2):284-294_
параметрами Ыа и ¥ой. Критерий «Био» характеризует обобщенную толщину изделия Би:
залегания дефекта будет иметь вид:
l = Ja-г . \{e/e ,) \'99.
\ min LV nd /mm J
(5)
d Я-R
(1)
где I - глубина залегания дефекта, м; Л -коэффициент теплопроводности, Вт/(мК);
- температурное сопротивление дефекта.
Число подобия Фурье характеризует течение безразмерного времени в дефектной области:
Fod = a Г,
d l2
(2)
о
где а - температуропроводность, м2/с.
Каждому дефекту с тепловой инерцией ниже тепловой инерции основного материала на графике (рис.1) соответствует точка с координатами (е/епс1 )тп и Гоётт,
которые связаны с параметрами дефекта формулами
{e 1 ed )min = Fod
-0,528.
(3)
FOdmn = 1 + 0,62 Bid. (4)
Формула для определения глубины
Минимум значения (е/ ея^) соответствует максимальному температурному сигналу Ыт. В то же время, решение обратной задачи теплового контроля можно получить и для времени т1/2, которое соответствует половине времени достижения сигнала ДГ .
т
Если для определения толщины и глубины залегания дефекта требуется получение и обработка температурного сигнала, то поперечные размеры дефектов поддаются визуальному измерению по температурным сигналам, тем более, что размеры дефектов значительно больше, чем приведенные выше два контролируемых параметра [4].
Определение геометрических размеров дефекта производится по проекции точек, соответствующих половине максимального температурного перепада ДТт/2. В работе [1] показано, что экстремумы производных от функции Г(X,у) по пространственным координатам х,у с достаточной точностью соответствуют проекциям границ скрытых дефектов на контролируемую поверхность (рис. 2).
Рис. 2. Нормализованные профили температуры Fig. 2. Normalized temperature profiles
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(2):284-294
ISSN 1814-3520 _ЯИтЯИИвяИУтяЯяЯИви_яДИЯЯтяяя— 287
_PROCEEDINGS OF IRKUTSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY 2020;24(2):284-294_
В большинстве практических случаев ошибка простой визуальной оценки размеров дефектов не превышает 30%.
3. ПРОЦЕСС ПОСТРОЕНИЯ ТАЙМОГРАММ И МАКСИГРАММ
Термином «тепловая томография» обозначается процедура активного теплового контроля изделия, позволяющая разделять его на отдельные слои, в пределах которых наблюдается «тепловая структура» слоя, включая дефекты. Согласно теории теплового контроля, томография возможна только в процедуре односторонних испытаний (источник нагрева и регистрирующий тепловизор находятся с одной стороны образца), где время максимального проявления структурных неоднородностей увеличивается с ростом их глубины (3), (4) в [3, 4]. Знак сигналов и положение характерных точек зависят от типа дефекта, его размеров, параметров нагрева, а также от того, какая поверхность изделия (передняя или задняя) исследуется.
Любая динамическая температурная функция может быть охарактеризована некоторыми специфическими точками. В случае теплового контроля речь идет об изменении во времени дифференциального температурного сигнала (АГ), определен-
ного как разность температур дефектной (Т) и бездефектной (Tnd) областей. В определенный момент времени тт, называемым «оптимальным временем наблюдения», достигается максимальное значение температурного сигнала ДТт.
Пары значений ДТп и тт образуют
таймограммы (ги - изображения) и макси-
граммы (ДТп - изображения).
График процесса теплопередачи при импульсном нагреве показан на рис. 3.
Идея использования синтетических изображений, названных максиграммой и таймограммой возникла в тепловом контроле при анализе изменения во времени поверхностной температуры. Этот алгоритм требует выбора эталонной точки
(*ге/,jref) таким образом, что все другие
пиксели изображения будут проанализированы относительно нее. Как следует из теории теплового контроля, максиграммы содержат максимальные разностные температурные сигналы
ДТт (i. J ) = |_Т (i. J Т < (iref . Jref , ^
независимо от времени rm(i, j), когда они появляются в последовательности.
Рис. 3. Зависимость температурного сигнала от времени Fig. 3. Temperature signal vs time
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(2):284-294 288 —яявяяя-я-яТя-я-О-яяяДА-яяяяяяяяя-яяяяяя-яя— ISSN 1814-3520
_PROCEEDINGS OF IRKUTSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY 2020;24(2):284-294_
Таймограммы показывают время rm(i, j), когда имеют место соответствующие максимальные температурные сигналы КГт (i, j,rm), поэтому любая последовательность изображений может быть заменена парой синтезированных (макси-грамма и таймограмма). В односторонних процедурах теплового контроля таймограммы позволяют получить глубину залегания дефекта, поэтому они часто используются для построения профилей глубины, например, в динамической тепловой томографии. Программа ТегтоШ Pro позволяет применять концепцию «максиграмма -таймограмма» к любым сигналам, развивающимся во времени. Интерпретация результатов в этих случаях требует дальнейших исследований.
Программа позволяет определять глубину залегания и тепловое сопротивление (толщину) дефектов. Алгоритм определения параметров дефектов одномерный, т.е. он не принимает во внимание поперечные размеры дефектов и основан на комбинировании максиграммы и таймограммы
в следующем виде:
l = 4(а, L,zh Л) • Cßm-Tm ;
(6)
Rd = Л2(а, L,Th Л) • C^-Ti, (7)
где I,- глубина дефекта в мм и его теп-
о л
ловое сопротивление в м К Вт ; Ь - толщина изделия; тк - длительность нагрева;
тт - оптимальное время наблюдения; Си - максимальный нормализованный температурный контраст; Д, Д, р,у, л, С - коэффициенты, зависящие от свойств материала и параметров процедуры контроля.
Тепловое сопротивление дефекта связано с его толщиной ё выражением:
Rd = d/А
d
(8)
где - теплопроводность дефекта.
Принцип получения таймограмм и максиграмм показан на рис. 4.
Рис. 4. Принцип получения таймограмм и максиграмм Fig. 4. Principle of obtaining timegrams and maxigrams
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(2):284-294
ISSN 1814-3520 _яияяиивяИуТИЯИЯИвиИуДяяяяяяя_ 289
_PROCEEDINGS OF IRKUTSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY 2020;24(2):284-294_
Максиграмма иллюстрирует максимумы сигналов во времени и соответствует максимальным отношениям «сигнал-шум». Тогда как таймограмма отражает последовательность оптимального времени наблюдения и соответствуют максимальным значениям температурных сигналов АГ. В тепловом контроле максиграммы и таймограммы привязаны к глубине и толщине дефектов и, следовательно, могут быть использованы в дефектометрии.
4. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОМ ДИНАМИЧЕСКОЙ ТЕПЛОВОЙ ТОМОГРАФИИ
В рамках исследования производился тепловизионный контроль многослойной пластины (из поливинилхлорида) инфра-
красной камерой FLIR E60. Пластина равномерно нагревалась воздушной пушкой мощностью 1,8 кВт в течение одной минуты.
Был получен набор термограмм, обработанный в программе ThermoFit Pro, меню Maxigram & Tomography. Результаты представлены на рис. 5.
Для получения наибольшего объема информации о внутренних дефектах необходимо большое количество инфрокрасных изображений, зафиксированных при длительном наблюдении. Отличительной особенностью максиграмм и таймограмм является возможность уменьшить влияние эффекта, когда при значительной продолжительности наблюдения температура образца стремится к температуре окружающей среды, что ухудшает разрешение термограммы.
b
a
c d
Рис. 5. Результаты динамической тепловой томографии: а - термограмма образца; b - график распределения температуры вдоль образца; с - максиграмма образца; d - таймограмма образца Fig. 5. Results of dynamic thermal tomography: a - sample thermogram; b - graph of temperature distribution along the sample; с - sample maxigram; d - sample timegram
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(2):284-294 290 —яявяяя-ЯЯЯТЯЯЯЯОиЯЯЯДЯЯЯЯЯЯЯЯ— ISSN 1814-3520
_PROCEEDINGS OF IRKUTSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY 2020;24(2):284-294_
Приведенные на рис. 5 результаты показывают, что максиграмма и таймограмма отражают не только подповерхностные, но и глубоко залегающие дефекты (контролируемая глубина залегания пропорциональна температуре нагрева воздушной прослойки дефекта). Чем ближе к белому цвет области на рис. 5, тем выше температура дефекта относительно температуры образца, это соответствует малой глубине залегания дефекта. Чем темнее цвет области, тем ниже температура (относительно температуры образца), что соответствует более глубокому залеганию дефекта. Термограмма же показывает только подповерхностные дефекты.
График распределения температуры вдоль образца позволяет обнаруживать аномалии в виде максимумов температурного сигнала, которые вызваны дефектами. Эти неравномерности температурного сигнала несут информацию о размерах дефекта и его расположении относительно других дефектов. Процесс динамической тепловой томографии высокопроизводителен и может применяться для объектов
контроля, выполненных из большого перечня материалов.
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Метод динамической тепловой томографии на базе программного обеспечения ThermoFit Pro не требует большого количества оборудования (тепловизор и компьютер), при этом позволяет давать приблизительную оценку размеров дефектов, расположенных под поверхностью, в глубине их залегания. В отличие от метода простого тепловизионного контроля и анализа термограмм, данный метод более информативен, высокопроизводителен и нагляден при сопоставимых временных затратах на выполнение тепловизионной съемки образцов. Простота и универсальность метода динамической тепловой томографии обусловливают актуальность использования данного метода для контроля многослойных изделий из различных материалов. Широкое применение этот метод может получить в авиастроении при изготовлении и контроле композитных материалов.
1. Вавилов В.П. Инфракрасная термография и тепловой контроль. М.: Изд. дом «Спектр», 2009. 562 с.
2. Balageas D., Maldague X., Burleigh D., Vavilov V.P., Oswald-Tranta B., Roche J.-M., Pradere C., Carlo-magno G.M. Thermal (IR) and Other NDT Techniques for Improved Material Inspection // Journal of Nondestructive Evaluation. 2016. Vol. 35. P. 18. https://doi.org/10.1007/s10921-015-0331-7
3. Ibarra-Castanedo C., Maldague X.P. Infrared thermography // Handbook of Technical Diagnostics: Fundamentals and Application to Structures and Systems. Berlin: Springer, 2013. Р. 175-220. [Электронный ресурс]. URL:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-25850-3_10 (25.09.2019). https://doi.org/10.1007/978-3-642-25850-3
4. Hai Zhang, Verberne P., Meguid S.A., Ibarra-Castanedo C., Maldague X.P.V. Autonomous high resolution inspection of kiss-bonds skins of carbon nanotube reinforced nanocomposites using novel dynamic linescan thermography approach // Composites Science and Technology. 2020. Vol. 192. Р. 108111. https://doi.org/10.1016/j.compscitech.2020.108111
5. Хоменко А.П., Лукьянов А.В., Капустин А.Н. Разработка алгоритмов распознавания образов по ба-
ии список
зовому изображению в задачах тепловизионного мониторинга локомотивов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2004. № 3. С. 51-58.
6. Лукьянов А.А., Капустин А.Н., Лукьянов А.В. Алгоритмическое и программное обеспечение автоматизированного термомониторинга и диагностики оборудования // Контроль. Диагностика. 2005. № 9. С. 45-53.
7. Moyseychik E.A., Vavilov V.P. Analyzing patterns of heat generated by the tensile loading of steel rods containing discontinuity-like defects // International Journal of Damage Mechanics. 2018. Vol. 27. Issue 6. P. 950960. https://doi.org/10.1177/1056789517715087
8. Moyseychik E.A., Vavilov V.P., Kuimova M.V. Infrared Thermographic Testing of Steel Structures by Using the Phenomenon of Heat Release Caused by Deformation // Journal of Nondestructive Evaluation. 2018. Vol. 37. Р. 28. https://doi.org/10.1007/s10921-018-0482-4
9. Каледин В.О., Вячкин Е.С., Вячкина Е.А., Будадин О.Н., Козельская С.О. Исследование возможности теплового контроля конструкций из полимерных композиционных материалов при нагреве внутренним источником // Контроль и диагностика.
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(2):284-294
ISSN 1814-3520 ВВВВВВВВВВВТВВВВВВВВВдВВВВВВВВВВО^ввввв 291
_PROCEEDINGS OF IRKUTSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY 2020;24(2):284-294_
2019. № 5. С. 26-31.
https://doi.org/10.14489/td.2019.05.pp.026-031
10. Shepard S.M., Lhota J.R., Rubadeux B.A., Wang D., Ahmed T. Reconstruction and enhancement of active thermographic image sequences // Optical Engineering. 2003. Vol. 42. Issue 5. P. 1337-1342. https://doi.org/10.1117/1.1566969
11. Chulkov A.O., Pradere C., Puiggali J.R., Batsale J.C., Vavilov V.P. Estimating the Humidity of Wood by Terahertz Infrared Thermography // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2016. Vol. 52. No. 12. P. 753757. https://doi.org/10.1134/S1061830916120044
12. Cadelano G., Bortolin A., Ferrarini G., Molinas B., Giantin D., Zonta P., Bison P. Corrosion Detection in Pipelines Using Infrared Thermography: Experiments and Data Processing Methods // Journal Nondestruct Eval. 2016. Vol. 35. Р. 49. https://doi.org/10.1007/s10921-016-0365-5
13. Meola C., Carlomagno G.M. Impact damage in GFRP: New insights with infrared thermography // Composites Part A: Applied Science Manufacturing. 2010. Vol. 41. Issue 12. P. 1839-1847. https://doi.org/10.1016/j.compositesa.2010.09.002
14. Meola C., Carlomagno G.M. Monitoring Materials Under Impact with Infrared Thermography // Thermo-mechanics & Infrared Imaging, Hybrid Techniques and Inverse Problems: Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series. 2013. Vol. 8. P. 177-185. [Электронный ресурс]. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-00876-9_22 (25.09.2019). https://doi.org/10.1007/978-3-319-00876-9_22
15. Boccardi S., Boffa N.D., Carlomagno G.M., Meola C., Ricci F., Russo P., Simeoli G. Infrared thermography to impact damaging of composite materials // Health Monitoring of Structural and Biological Systems. 2017. Vol. 10170. [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/315866805_In fra-
red_thermography_to_impact_damaging_of_composite _materials (25.09.2019). https://doi.org/10.1117/12.2261077
16. Федотов М.Ю., Будадин О.Н., Васильев С.А., Медведков О.И., Козельская С.О. Исследование встроенной волоконно-оптической системы диагностики углепластика после воздействия технологических режимов формования // Контроль и диагностика. 2019. № 1. С. 42-49. https://doi.org/10.14489/td.2019.01.pp.042-049
17. Федотов М.Ю., Будадин О.Н., Козельская С.О. Технологические аспекты создания волоконно-оптической системы неразрушающего контроля трехслойных композитных конструкций // Контроль и диагностика. 2019. № 7. С. 24-29. https://doi.org/10.14489/td.2019.07.pp.024-029
18. Буланова В.О., Буланов Е.В., Пономарев С.В., Дивин А.Г. Установка для измерения теплофизиче-ских свойств теплоизоляционных материалов методами линейного и плоского импульсных источников теплоты // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2019. Т. 62. № 11. С. 1022-1029. https://doi.org/10.17586/0021 -3454-2019-62-11-10221029
19. Михеев В.А., Сулаберидзе В.Ш., Мушенко В.Д. Зависимость теплопроводности композиционного материала на основе силикона от объемного содержания нитрида бора // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2016. Т. 59. № 4. С. 317-322. https://doi.org/10.17586/0021 -3454-2016-594-317-322
20. Sfarra S., Cheilakou E., Theodorakeas P., Ibarra-Castanedo C., Zhang H., Koui M., Maldague X. Inspecting historical vaulted ceilings by means of physical and chemical analyses: an integrated approach combining active infrared thermography and reflectance spectroscopy // Insight - Non-Destructive Testing and Condition Monitoring. 2020. Vol. 62. Nо. 3. Р. 144-151. https://doi.org/10.1784/insi.2020.62.3.144
References
1. Vavilov VP. Infrared Thermography and Thermal Control. Moscow: Spectrum Publishing House; 2009, 562 p. (In Russ.)
2. Balageas D, Maldague X, Burleigh D, Vavilov VP, Oswald-Tranta B, Roche J-M, Pradere C, Carlomagno GM. Thermal (IR) and Other NDT Techniques for Improved Material Inspection. Journal of Nondestructive Evaluation. 2016;35:18. https://doi.org/10.1007/s10921-015-0331-7
3. Ibarra-Castanedo C., Maldague X.P. Infrared thermography. Handbook of Technical Di-agnostics: Fundamentals and Application to Structures and Systems. Berlin: Springer; 2013, p. 175-220. Available from: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-25850-3_10 [Accessed 25th September 2019]. https://doi.org/10.1007/978-3-642-25850-3
4. Hai Zhang, Verberne P, Meguid SA, Ibarra-Castanedo C, Maldague XPV. Autonomous high resolu-
tion inspection of kissbonds skins of carbon nanotube reinforced nanocomposites using novel dynamic linescan thermography approach. Composites Science and Technology. 2020; 192:108111.
https://doi.org/10.1016/j.compscitech.2020.108111
5. Khomenko AP, Lukyanov AV, Kapustin AN. Development of Algorithms for Image Recognition according to Base Image in the Tasks of Locomotive Thermal Imaging Monitoring. Sovremennye tekhnologii. Sis-temnyj analiz. Modelirovanie = Modern technologies. System analysis. Modeling. 2004;3:51-58. (In Russ.)
6. Lukyanov AA, Kapustin AN, Lukyanov AV. Algorithmic and Program Support of Automated Termomonitor-ing and Equipment Diagnostics. Kontrol. Diagnostika = Testing. Diagnostics. 2005;9:45-53. (In Russ.)
7. Moyseychik EA, Vavilov VP. Analyzing Patterns of Heat Generated by the Tensile Loading of Steel Rods Containing Discontinuity-Like Defects. International
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(2):284-294
292 —яявяяя-ЯЯЯТЯЯЯЯОИЯЯЯДЯЯЯЯЯЯЯЯЯ^ ISSN 1814-3520
_PROCEEDINGS OF IRKUTSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY 2020;24(2):284-294_
Journal of Damage Mechanics. 2018;27(6):950-960. https://d0i.0rg/l 0.1177/1056789517715087
8. Moyseychik EA, Vavilov VP, Kuimova MV. Infrared Thermographic Testing of Steel Structures by Using the Phenomenon of Heat Release Caused by Deformation. Journal of Nondestructive Evaluation. 2018;37:28. https://doi.org/10.1007/s10921-018-0482-4
9. Kaledin VO, Vyachkin ES, Vyachkina EA, Budadin ON, Kozelskaya SO. Investigation of the Possibility of Thermal Control of Polymer Composite Structures while Heating by the Internal Source. Kontrol. Diagnostika = Testing. Diagnostics. 2019;5:26-31. https://doi.org/10.14489/td.2019.05.pp.026-031 (In Russ.)
10. Shepard SM, Lhota JR, Rubadeux BA, Wang D, Ahmed T. Reconstruction and Enhancement of Active Thermographic Image Sequences. Optical Engineering. 2003;42(5): 1337-1342.
https://doi.org/10.1117/1.1566969
11. Chulkov AO, Pradere C, Puiggali JR, Batsale JC, Vavilov VP. Estimating the Humidity of Wood by Terahertz Infrared Thermography. Russian Journal of Nondestructive Testing. 2016;52(12):753-757. https://doi.org/10.1134/S1061830916120044
12. Cadelano G, Bortolin A, Ferrarini G, Molinas B, Gi-antin D, Zonta P, Bison P. Corrosion Detection in Pipelines Using Infrared Thermography: Experiments and Data Processing Methods. Journal Nondestruct Eval. 2016;35:49. https://doi.org/10.1007/s10921-016-0365-5
13. Meola C, Carlomagno GM. Impact Damage in GFRP: New Insights with Infrared Thermography. Composites Part A: Applied Science Manufacturing. 2010;41(12):1839-1847.
https://doi.org/10.1016/j.compositesa.2010.09.002
14. Meola C, Carlomagno GM. Monitoring Materials under Impact with Infrared Thermography. Thermome-chanics & Infrared Imaging, Hybrid Techniques and Inverse Problems: Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series. 2013;8:177-185. Available from: https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-00876-9_22 [Accessed 25th September 2019]. https://doi.org/10.1007/978-3-319-00876-9_22
15. Boccardi S, Boffa ND, Carlomagno GM, Meola C, Ricci F, Russo P, Simeoli G. Infrared Thermography to
Критерии авторства
Лукьянов А.В., Кошкин А.В. заявляют о равном участии в получении и оформлении научных результатов и в равной мере несут ответственность за плагиат.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Impact Damaging of Composite Materials. Health Monitoring of Structural and Biological Systems. 2017;10170. Available from: URL: https://www.researchgate.net/publication/315866805_In fra-
red_thermography_to_impact_damaging_of_composite
_materials_[Accessed 25th September 2019].
https://doi.org/10.1117/12.2261077
16. Fedotov MYu, Budadin ON, Vasil'ev SA, Medvedkov OI, Kozelskaya SO. Research of the Integrated Fiber-Optic System for the Diagnosis of Carbon Fiber Reinforced Plastic after the Impact of Technological Molding Modes. Kontrol. Diagnostika = Testing. Diagnostics. 2019;1:42-49. (In Russ.) https://doi.org/10.14489/td.2019.01.pp.042-049
17. Fedotov MYu, Budadin ON, Kozel'skaya SO. Tec h-nological Aspects of Creating a Fiber-optic NonDestructive Testing of Sandwich Composite Structures. Kontrol. Diagnostika = Testing. Diagnostics. 2019;7:24-29. (In Russ.) https://doi.org/10.14489/td.2019.07.pp.024-029
18. Bulanova VO, Bulanov EV, Ponomarev SV, Divin AG. Installation for Measuring Thermophysical Properties of Heat-Insulating Materials by Methods of Linear and Planar Pulsed Heat Sources. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Priborostroenie = Journal of Instrument Engineering. 2019;11:1022-1029. (In Russ.) https://doi.org/10.17586/0021 -3454-2019-62-11 -10221029
19. Mikheev V.A., Sulaberidze B. Sh., Mushenko V.D. Dependence of Thermal Conductivity of Silicone-Based Composite on Volume Concentration of Boron Nitride. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Priborostroenie = Journal of Instrument Engineering. 2016;59(4):317-322. (In Russ.) https://doi.org/10.17586/0021-3454-2016-59-4-317-322
20. Sfarra S, Cheilakou E, Theodorakeas P, Ibarra-Castanedo C, Zhang H, Koui M, Maldague X. Inspecting historical vaulted ceilings by means of physical and chemical analyses: an integrated approach combining active infrared thermography and reflectance spectros-copy. Insight - Non-Destructive Testing and Condition Monitoring. 2020;62(3): 144-151. https://doi.org/10.1784/insi.2020.62.3.144
Authorship criteria
Lukyanov A.V., Koshkin A.V. declare equal participation in obtaining and formalization of the scientific results and bear equal responsibility for plagiarism.
Conflict of interests
The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(2):284-294
ISSN 1814-3520 _яитяиивяиитяяяяивииядияятяяя— 293
_PROCEEDINGS OF IRKUTSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY 2020;24(2):284-294_
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Лукьянов Анатолий Валерианович,
доктор технических наук, профессор, профессор кафедры физики, механики и приборостроения,
Иркутский государственный университет путей сообщения,
664074, г. Иркутск, ул. Чернышевского, 15, Россия; И e-mail: loukian@inbox.ru
The final manuscript has been read and approved by all the co-authors.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Anatoliy V. Lukyanov,
Dr. Sci. (Eng.), Professor,
Professor of the Department of Physics, Mechanics and Instrument Making, Irkutsk State Transport University, 15 Chernyshevsky St., Irkutsk 664074, Russia; H e-mail: loukian@inbox.ru
Кошкин Артем Васильевич,
магистрант,
Иркутский государственный университет путей сообщения,
664074, г. Иркутск, ул. Чернышевского, 15, Россия; e-mail: artyomvaskosh@gmail.com
Artem V. Koshkin,
Master Degree Student, Irkutsk State Transport University, 15 Chernyshevsky St., Irkutsk 664074, Russia; e-mail: artyomvaskosh@gmail.com
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(2):284-294
294 —яявяяя-ЯЯЯТЯЯЯЯОИЯЯЯДЯЯЯЯЯЯЯЯЯ^ ISSN 1814-3520
_PROCEEDINGS OF IRKUTSK STATE TECHNICAL UNIVERSITY 2020;24(2):284-294_
