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无损检测（Nondestructive Testing, NDT）是一种在不破坏被检测对象的情况下，评估其材料、结构或元件完整性和性能的技术手段。相比于传统的破坏性检测，无损检测可以在产品正常使用期间或者制造过程中的各个阶段进行，不仅能节约成本，还能在早期发现问题，避免故障的发生。这种检测技术广泛应用于航空航天、核能、建筑、汽车制造、铁路等众多行业，为安全、质量控制和维护提供了重要支持。
无损检测的基本原则是通过外部物理量（如声波、光波、磁场、电流等）与材料内部结构的相互作用来判断内部缺陷，且不会对产品的性能、形状和材料造成破坏。它的最大优势在于能够在产品不停止工作或不破坏的情况下，确保其符合设计要求和安全标准。
那么，无损检测的方法有哪些呢？今天，我们就来见识几种常见的无损检测方法。
超声检测的原理是利用高频声波（通常为1至10 MHz）在材料内部传播时的变化来探测材料的缺陷。当声波遇到材料内部的裂缝、气孔或异物时，会产生反射或衰减。这些声波信号被检测设备接收后，经过分析即可判断材料内部的缺陷位置、大小和形状。
🔺超声检测基本原理图
该检测方法能够检测深层次的缺陷，特别适用于金属材料，并且具有精度高，能够识别微小缺陷；对于厚度较大的材料，检测效果尤为显著的优点。超声波检测的一个很好的例子是检测铁路车厢车轮和车轴的缺陷和变形。
射线检测通常使用X射线或伽马射线照射被检测物体，并通过射线穿透材料的不同厚度、密度来形成影像。材料内部的缺陷，如气孔、裂纹、异物等，会影响射线的穿透深度，形成不同的影像对比度，从而揭示材料内部的缺陷。
🔺射线照相法原理
该方法的优点在于能够直接呈现材料内部缺陷的图像，结果直观；同时适用于多种材料（如金属、非金属）的检测。然而射线检测的方法对于厚度较大的材料，穿透力会有所限制；此外，射线对人体有害，检测时需要严格的安全措施。射线检测广泛用于焊缝检测、航空零部件的质量检查、压力容器检测、铸件检测等。
磁粉检测主要用于铁磁性材料。检测时，通过在工件表面施加磁场，使材料内部的缺陷（如裂纹）形成漏磁场，再施加磁粉。磁粉会聚集在漏磁场处，从而在工件表面形成可见的缺陷痕迹。
🔺不连续处磁痕分布及漏磁场
这种方法具有检测操作简单、成本较低、对表面及近表面缺陷检测敏感度高的优点。磁粉检测的缺点也挺明显：一是仅适用于铁磁性材料，对非铁磁性材料无效；二是只能检测表面和近表面缺陷，深层缺陷无法检测。磁粉检测主要用于钢铁结构件、汽车零部件、焊接结构和管道的检测。
涡流检测利用电磁感应原理，在导电材料表面产生涡流，当材料表面或近表面有裂纹或缺陷时，涡流的分布和强度会发生变化，通过检测涡流的变化来判断材料是否存在缺陷。
🔺涡流检测原理图
该方法能够快速检测，适用于批量生产的自动化检测；此外，对导电材料的表面和近表面缺陷特别敏感。缺点则是对于深层缺陷的检测能力有限；只能检测导电材料。涡流检测广泛用于航空工业、核电设备、管道、换热器的检测。
渗透检测主要用于检测表面开口缺陷，如裂纹、气孔等。检测时，将渗透剂涂在工件表面，渗透剂通过毛细作用进入表面裂纹中，随后清洗掉工件表面的渗透剂并涂上显像剂。显像剂会吸附残留在裂纹中的渗透剂，从而形成可见的缺陷痕迹。
🔺渗透过程示意图
该方法适用于多种材料（如金属、陶瓷、塑料等），具有对于细小的表面裂纹检测灵敏的特点。但是，此方法仅适用于表面缺陷的检测，不能检测内部缺陷；此外，操作也较为复杂，且清洗和显像过程需要谨慎。渗透检测常用于飞机、汽车零件、铸件、焊接件等表面缺陷的检测。
声发射检测通过监测材料内部由于裂纹扩展、材料变形等应力释放所产生的声波信号，来评估材料的结构完整性。声发射信号通过传感器被捕捉，经过分析可以判断材料内部是否存在裂纹或其他缺陷。
🔺声发射技术原理
该方法能够实时监测材料内部的动态变化，适用于大型结构的在线监测。但是，这种方法对检测设备要求较高，需要专业分析；另外，只对动态缺陷（如裂纹扩展）敏感，无法检测静态缺陷。声发射检测广泛应用于压力容器、桥梁、大坝等大型结构的健康监测。
红外热成像检测利用红外摄像头检测材料表面的温度分布异常，从而判断材料内部是否存在缺陷。当材料存在裂缝、孔洞等缺陷时，局部的热传导性能会改变，导致表面温度分布不均匀，这些异常温度信号可以通过热成像设备检测到。
🔺建筑外墙红外热成像示意图
该方法具有无需接触被测物体，检测过程快速，且适用于大型设备和结构的表面检测的优点。至于缺点，一是对深层缺陷的检测能力有限；二是对环境温度和检测设备的要求较高。红外热成像检测主要应用于建筑节能检测、电子设备检测、机械设备故障检测等领域。
无损检测技术为工业生产和维护提供了强有力的保障，确保了产品的质量和使用安全。由此看来，不同的无损检测方法各有优势和局限性，选择合适的检测方法取决于被检测物的材质、结构、缺陷类型以及检测要求。
[1]马浩.基于涡流热成像原理的钢桥浅层缺陷无损检测研究[D].南京林业大学,2023.DOI:10.27242/d.cnki.gnjlu.2023.001020.
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/wh3wMr95HOFb-H-m1oLewg
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/IDIF2rJaCqLuA7bZgE8D7Q
[4]https://mp.weixin.qq.com/s/ucZckNDSuNnZHMCDOMxYYg
[5]https://mp.weixin.qq.com/s/T8Ft4SYX0gyOYtqwM8-6Xg
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