无损检测技术(Nondestructive Testing,NDT)是保障工程设备安全服役和提高产品质量的关键技术。它以不破坏被测物体内部结构为前提,应用物理检测方法检测物体内部或表面的物理性能、状态特性以及内部结构是否合格,进而评价其适用性。其中涡流脉冲热成像(Eddy Current Pulsed Thermography,ECPT)由于其操作简单、成本低和易于实现自动化等特点而被广泛使用,虽然取得了一定的成果,但现有的方法都是对已知缺陷位置的试件来进行检测,并且由于线圈遮挡和涡流无法覆盖完整裂纹等因素,导致常规检测视频无法提取出完整的缺陷,且现阶段研究只是在实验环境条件下,距离真正的工业生产应用还有一定的差距。本文通过涡流脉冲热成像无损检测技术,提出基于空间-时序-步长融合的方式定向扫描缺陷,针对金属表面裂纹,采用特征提取、特征选择和特征融合的方式重构完整的缺陷,对比传统分析方法,得出客观判断依据。论文具体研究内容如下:1)搭建多步长涡流脉冲热成像系统,包括实验仪器的选择,参数的选定;2)探究脉冲涡流热成像系统对金属表面裂纹检测的优势,并通过不同的金属材料和裂纹类型来验证;3)研究热成像无损检测领域常用的特征提取算法,包括非负矩阵分解(NMF)、独立成分分析(ICA)和主成分分析(PCA),介绍算法的原理,并通过实验数据进行验证对比三种方法在缺陷特征提取上的优劣;提出两种特征选择算法,一种是基于缺陷特征的温度分布特性的第二偏度算法,一种是以特征融合后缺陷效果为适应度函数的遗传算法;分别介绍了公共正交基提取(COBE)和多重典型相关分析(MCCA)两种多维特征融合算法的基本原理,从原理上对比多重集典型相关分析,公共正交基提取存在的优势;4)融合算法上,添加了传统的线性加权作为比较,以缺陷区域和邻近区域的信噪比(SNR)作为指标,评价提出的三种融合算法的优劣。通过多组实验结果表明,在特征提取上,独立成分分析对裂纹特征提取效果较好,可有效抑制激励不均匀、噪声带来的干扰,并可增强缺陷信息。在特征选择上,对比分析结果,本文提出的两种方法相较于传统的线性加权效果上都有一定的提升,基于遗传算法针对单裂纹试件效果优于其余两种算法。特征融合上,相较于单视频重构缺陷,多状态视频特征融合可以完整的重构缺陷,并增强了缺陷区域的信息。三种方法通过定向扫描试件进行结合,为自动完整缺陷提取提供了可能。