主动红外热像检测技术中，红外图像的缺陷信息提取是其核心内容。传统的红外图像处理方法 在一定程度上可以消除噪声、提高图像的对比度，但是仍存在一些问题，如：需要手动选择特征信息 丰富的红外图像，红外图像增强和图像分割过程中会引入主观成分，仅仅分析单张红外图像可能存在 信息丢失等问题。针对上述问题，本文根据主动红外热成像的数据特征提出了一种基于时序信息的红 外图像缺陷信息提取方法。首先，通过室内实验制作含缺陷分层的混凝土试块；然后，利用主动红外 热像检测技术进行三维红外图像数据的采集，提取每个像素点的时序信息；最后，采用基于时序信息 的 K-means 方法进行缺陷特征提取。结果表明，基于时序信息的缺陷提取方法是可行的，其可以提取 到隐藏的分层缺陷信息，提取效果优于基于空域信息的 K-means 方法。

红外热像检测具有非接触性、实时性、测温范围广、无测温热惯性、测量结果直观形象等优势, 得到各工程领域的青睐, 广泛应用于设备故障、材料缺陷等的在线检测诊断。本文回顾和总结了红外热像检测技术国内外的发展和研究现状, 展望了其未来的发展趋势。