工业生产中的温度检测并不是什么新技术，热电偶、铂电阻和红外测温仪已经使用多年，但真正把温度检测连续放进生产节拍中，与产品质量判断直接结合，仍然存在不少技术难点。8月26日，德国InfraTec围绕“工业自动化中的热成像”举行专题技术活动，讨论重点并不是人工拿着热像仪巡检设备，而是如何让红外相机长期固定在生产线上，对产品和工艺过程进行连续测量，再由软件自动分析温度分布并触发后续动作。这个变化看起来只是把一台检测仪器安装到了设备旁边，实际上反映的是温度检测正在从维修和抽检工具逐渐进入自动化生产控制体系。

传统温度传感器最擅长的是测一个确定位置。例如加热设备需要知道炉内温度，可以安装热电偶；轴承需要监测温升，可以布置温度传感器；管道需要测量介质温度，也可以直接安装变送器。这些方法稳定、成熟，而且非常适合连续测量固定位置。不过在一些生产工艺中，仅知道某一个点是多少摄氏度并不足以判断产品是否合格。焊接区域可能一侧已经充分加热，另一侧温度不足；塑料件从模具出来以后，产品不同位置冷却速度可能不一致；电子器件通电测试时，一个面积很小的异常热点可能已经出现，但单点温度传感器刚好没有布置在那里。热成像真正增加的，是一次获取整个检测区域的温度分布，而不是只增加一个更加精确的温度数值。

这也是热成像与普通机器视觉之间比较明显的差别。普通工业相机主要判断尺寸、颜色、表面缺陷、装配位置以及字符信息，看到的是产品外观；红外相机记录的则是物体表面辐射形成的温度信息。一些外观看起来完全相同的产品，在内部连接、加热状态或者材料结合方面可能已经存在差异，这种差异不一定能够从可见光图像中发现，却可能首先表现为局部温度异常。因此，在焊接、粘接、加热、冷却以及电气通电测试等工序中，视觉检测和温度检测并不是互相替代，而是提供了两套不同的信息来源。未来一些检测设备更可能同时使用普通工业相机和红外相机，一个检查外观，一个检查热状态。

InfraTec此次重点强调的是生产过程中的快速、非接触和非侵入式检测。对自动化生产线来说，“非接触”非常重要，因为很多产品正在移动，或者本身处于高温、高电压和高速旋转状态，不适合让探头直接接触。红外相机安装在一定距离之外，就可以连续观察检测区域，不需要为了测温增加机械接触动作，也不会因为传感器接触产品而改变原有生产节拍。对于大批量生产来说，这比人工抽取几个产品拿到检测台上测量更容易形成全检。不过，热成像并不是只要看到一个亮点就能自动判断异常，产品材料、表面状态、反射以及测量角度都会影响结果，真正进入自动化生产以后仍然需要针对具体工艺建立合理的检测条件。

焊接和电气连接是比较典型的应用方向。一个焊点或者连接端子如果接触电阻异常，在通电以后往往会比正常位置更容易发热。传统电气测试可以检查电阻或者导通状态，但如果生产过程中希望快速比较大量连接点，温度分布可以提供另一种检测方法。例如同一批产品在相同负载条件下，如果其中一个连接位置持续出现明显高于正常范围的温升，就有必要进一步检查压接、焊接或者接触状态。对连接器、继电器、功率模块以及电气组件制造来说，这类方法尤其值得关注，因为部分装配缺陷在静态外观检查中并不明显，却可能在通电以后形成异常发热。

热处理、塑料和复合材料生产同样适合这种检测方式。材料经过加热、压合或者冷却以后，温度是否均匀往往与最终质量有关。如果某个区域加热不足，或者模具局部冷却速度异常，产品可能在后续出现变形、结合不良或者性能差异。过去这类问题通常需要通过抽检、尺寸检测或者最终性能测试发现，问题发生后再回头寻找工艺原因。把红外检测放进生产过程以后，设备可以在产品刚离开关键工序时就记录温度分布，如果与正常工艺窗口存在明显偏差，可以及时报警或者将产品分流，减少问题继续进入后续加工环节。

真正进入自动化生产以后，红外相机本身只是整套系统中的一个检测设备。相机需要通过工业计算机或者控制器处理数据，软件根据温度阈值、区域差异或者温度随时间的变化判断结果，再把“合格”“异常”或者具体测量数据发送给PLC。PLC随后控制气缸、机械手或者输送设备完成分拣，也可能直接调整加热功率、输送速度和其他工艺参数。因此，红外热成像开始进入在线检测后，会与PLC、工业计算机、工业以太网、I/O模块以及执行机构形成更加紧密的关系。它并不是独立存在的一套仪器，而逐渐变成自动化设备中的一个检测节点。

这种变化还会对设备通信和连接提出更高要求。普通温度变送器可能只需要传输一个模拟量，而红外相机产生的是完整图像和大量测温数据，所需通信带宽明显更高。GigE、工业以太网以及计算机接口因此会比传统温度检测系统更加重要。生产设备长期运行以后，相机与计算设备之间的网线、电源连接和接口稳定性也会直接影响检测系统。如果一个普通温度传感器断线，通常只影响一个测点；一台负责整道工序检测的热成像相机掉线，可能造成整个检测工位停止，因此现场电源、工业连接器、网络布线和设备故障诊断也必须同步考虑。

红外热成像还有一个比较容易被误解的地方，就是不能简单把温度越高判断为质量越差。不同工序判断逻辑完全不同，有的需要达到最低温度，有的需要防止局部过热，还有的重点是整个区域温差是否均匀。真正用于自动化质检时，更有价值的往往不是某一个最高温度，而是完整的温度曲线、区域分布以及产品之间的变化趋势。InfraTec此次技术活动也把温度分布和随时间变化的温度过程列为重点内容，这说明工业热成像正在从过去“找到一个热点”逐渐向工艺数据分析发展。

目前这种技术也并不是所有生产线都需要采用。普通尺寸检测、零件有无判断以及位置检测，光电传感器和普通机器视觉通常更加经济直接；如果产品温度本身与质量没有明确关系，增加热成像也不会自动提高检测效果。它真正适合的是温度能够反映工艺状态、内部连接或者材料变化的生产环节。对于设备厂来说，是否使用红外相机仍然应该从实际缺陷类型出发，而不是因为热成像属于较新的检测方式就增加设备成本。

但从工业检测的发展方向来看，生产线能够获取的信息正在越来越丰富。过去PLC主要接收开关量、压力、位置和少量模拟信号，现在视觉图像、振动、温度分布以及其他复杂数据也开始进入设备判断过程。8月26日围绕工业自动化热成像展开的技术讨论，反映出的正是这一变化。温度检测没有改变它最基本的测量对象，但测量方式从一个点扩展到一个区域以后，它开始具备参与自动质检和过程判断的条件。对于工业相机、传感器、工业计算机、PLC、通信和连接产品市场来说，这类在线检测设备继续增加，也会让传统工控系统承担越来越多来自生产现场的实时数据。