超声检测三角矩阵聚焦成像算法

超声相控阵技术近些年发展迅速并被广泛应用于工业无损检测领域,线阵探头全矩阵聚焦方法具有成像信噪比好、缺陷分辨力高等优势,近些年获得广泛研究,但其仍然存在采集数据量大、计算效率低的问题,使其在实际工业应用中受到限制。为了解决上述问题,基于检测系统收发通道的互易性提出三角矩阵聚焦成像算法,该方法简化了全矩阵聚焦成像算法的数据采集和成像运算过程。为验证聚焦成像方法的有效性,分别对类裂纹、平底孔和横通孔缺陷试块进行数据采集成像试验和信噪比分析,数据采集试验结果表明收发通道互换前后两信号具有很好一致性。进一步的数据比较分析表明,在成像质量方面,三角矩阵聚焦成像算法与全矩阵聚焦成像算法两者的图像信噪比变化不大;在数据采集和成像效率方面,三角矩阵聚焦成像算法降低了近一倍数据量,有效提高了计算效率。     

基于稀疏矩阵的两层介质超声相控阵全聚焦成像

超声相控阵全聚焦成像算法具有精度高、全范围动态聚焦的优点,但存在的成像耗时长问题限制了其实际工业应用。为提高实际检测中相控阵全聚焦成像效率,以常用的楔块耦合检测为例,基于Fermat原理计算两层介质下各阵元的延迟时间,建立两层介质相控阵全聚焦成像算法。通过减少发射/接收阵元数,以与全矩阵下具有一致的有效孔径为条件,研究发射/接收阵元分布的权重函数,建立两层介质修正稀疏全聚焦算法。以弧形分布的侧边孔为例,进行了两层介质的全聚焦成像及稀疏全聚焦成像试验,并讨论了稀疏发射阵列对缺陷定量精度及全聚焦算法计算效率的影响。结果表明:修正稀疏全聚焦算法可在保证成像精度前提下显著提高成像效率。对于32阵元换能器,当稀疏发射阵元数达到8时,稀疏矩阵相对于全矩阵的误差值在5.2%以内,但计算效率提高了近4倍。     

超声全聚焦成像校正模型及加速算法

超声全聚焦成像算法是一种基于全矩阵数据的成像技术,具有成像精度高、缺陷表征能力强的优点,但也存在数据量大、计算时间长、近表面区域噪声较大的缺点,目前主要应用于后处理成像。针对以上问题,建立了基于阵元指向性函数的成像校正模型;结合并行计算设备,提出了基于三角矩阵数据采集和索引技术的成像加速算法。使用16阵元相控阵探头对带有人工通孔的铝制试块进行检测试验,结果表明,使用加速算法可以将每帧图像成像时间缩短至135 ms以内,满足实时成像的要求;添加校正模型后,对于图像近表面区域噪声抑制效果明显,降低了伪缺陷出现的可能性,提高了图像信噪比。     

相控阵超声检测技术中的全聚焦成像算法及其校准研究

相控阵超声检测技术中的全聚焦成像算法是一种基于全矩阵数据的虚拟聚焦后处理成像技术,因其具有精度高、算法灵活等优点成为近年来的研究热点。为了解决该算法在楔块耦合检测模式下的校准问题,介绍全矩阵数据及全聚焦成像算法的基本概念,通过对所存在问题的分析,建立双层介质的能量衰减模型;从指向性、透射和扩散三个方面分析声束传播路径上的能量衰减,计算衰减校准系数,提出基于校准的改进算法;分别采用未校准、平方根校准和自建模型校准的三种全聚焦算法对B型相控阵标准试块进行检测成像试验,从试验结果可以看出,平方根校准的算法能适当修正大声程的能量衰减,而自建模型校准的算法对于大声程、大偏转角的能量衰减都有较好的改善,使图像的能量更加均匀;此外,相比未校准和平方根校准,自建模型校准的算法具有更大的检测角度范围,有能力检测出大偏转角的缺陷。研究工作表明,校准后的全聚焦成像算法能够扩大检测角度范围、改善图像的能量均匀性,检测漏检率及缺陷定量误差得到有效降低。     

相控阵超声后处理成像技术研究、应用和发展

相控阵超声后处理成像技术采用离线计算的方式对超声回波数据进行分析,实现缺陷的成像及评价,与基于实时成像的常规相控阵超声检测技术相比,成像更清晰,缺陷表征能力更强。近年来,相控阵超声后处理成像技术逐渐成为研究热点,国内外相关学者相继建立全聚焦成像、向量全聚焦成像、波数域成像和时间反转成像等一系列基于全矩阵数据的后处理成像算法,检测精度及缺陷表征尺寸极限取得了很大突破。为此,从全矩阵数据的基础理论出发,介绍基于虚拟聚焦思想和频域反演思想的相控阵超声后处理典型成像算法的基本原理、技术特点、研究进展及应用现状,总结当前发展存在的问题和不足,预测相控阵后处理成像技术的未来发展。     

基于Omega-K算法的快速全聚焦超声成像研究

针对现有超声全聚焦技术难以实时成像的问题,提出基于w-k算法的快速全聚焦技术。首先将用于全聚焦方法(TFM)成像的三维全矩阵数据分解为N个二维子矩阵;利用快速傅里叶变换,将1～N号子矩阵由时域I(t,x)转换为频域D(k_Z,k_x);基于w-k算法构建波数迁移因子F(k_Z,k_x),对D(k_Z,k_x)进行加权得到I_D(k_x,k_z),实现频域中的声束聚焦;通过快速傅里叶逆变换得到子矩阵聚焦图像,并将其进行图像融合,最终获得全聚焦图像。结果表明,单核测试条件下,快速全聚焦方法获得具有200×300像素点的64阵元图像所需平均时间仅为0.65 s,而常规全聚焦算法需要1 467.36 s。综上,基于ω-k算法的全聚焦技术具有成像速度快、对硬件要求低等优点,为实时的高精度在线无损检测提供了一种可行方法。     

基于伪地址存储结构的稀疏矩阵快速转置算法

设计了稀疏矩阵的三元组压缩存储结构和伪地址压缩存储结构,讨论了不规则稀疏矩阵的转置技术,主要研究了稀疏矩阵的快速转置算法,第一次提出了稀疏矩阵上一种新的转置算法——基于伪地址存储结构的稀疏矩阵快速转置算法。希望该结论对工业控制和数据压缩存储研究工作者提供一般性结论。     

复合粘接结构脱粘缺陷全聚焦成像模拟及算法优化研究

针对材料声学参数差异较大的复合粘接结构脱粘缺陷检测困难的问题,研究了复合粘接结构的检测原理及难点,分析了脱粘尺寸对回波幅值的影响,提出了将全聚焦算法应用于复合粘接结构的成像检测方法。分别建立了复合粘接结构的常规PA成像检测和全聚焦算法成像检测的有限元检测模型,提出了基于指向性理论的分序列局部全聚焦加速算法,通过设定角度阈值筛选有效阵元序列来提高计算效率。研究结果表明:对于复合粘接结构脱粘缺陷的检测,全聚焦算法成像检测相对常规PA成像检测具有更高的检测精度;应用加速算法后,对于32阵元的相控阵探头,[-4 mm,4 mm]和[4 mm,8 mm]之间矩形目标区域的全聚焦成像检测,计算量降低了34.7%,且未降低成像质量。     

基于二维等效声速的频域全聚焦超声成像研究

为了提高对碳纤维增强复合材料分层缺陷定位定量的精度，提出了一种基于二维等效声速映射的精准频域全聚焦方法三维成像技术。该技术首先将子矩阵的划分标准从激励点位置变为激励-接收间距，获得了一个新的全矩阵数据；然后将变换后的二维子矩阵变换至频域，根据深度和空间频率的变化推导出精准的二维等效声速映射，来匹配子矩阵数据中的收发分离信号，并结合角谱运算得到子矩阵频域重构图；运用快速傅里叶逆变换得到子矩阵聚焦图并将其融合得到全聚焦图像；最后运用多平面三维重构技术得到最终三维图像。结果表明，与传统F-TFM和F-SAFT算法相比，所提算法有效抑制了旁瓣效应的产生，双缺陷间距的定量误差缩减了20.31%,缺陷宽度定量误差分别缩减了5.43%和6.3%;当缺陷深度和双缺陷间距发生变化时仍可保证较高的检测灵敏度。     

双探头梯形矩阵聚焦成像方法

R角是曲面变壁厚结构,传统超声检测方法难以对其轮廓和缺陷进行完整成像显示。针对此问题,首先,提出双探头全聚焦成像方法,实现R角区域的完整成像显示;其次,为了改善双探头全聚焦成像效率较低的问题,采用梯形矩阵聚焦成像算法,实现高效实时成像;最后,对典型变壁厚R角试件开展聚焦成像实验,验证了双探头梯形矩阵聚焦成像方法的有效性。结果表明,与传统单探头全聚焦成像方法相比,双探头梯形矩阵聚焦成像方法能够显示R角结构的完整内轮廓,并清楚显示和定位内部缺陷。     

基于分割环阵的 CFRP 分层缺陷超声全聚焦成像

碳纤维复合材料在钻孔加工时易产生分层缺陷,分层缺陷严重影响了构件的力学性能,存在严重的安全隐患。针对碳纤维复合材料孔边分层缺陷的检测,提出一种基于分割环形阵列的1/4矩阵全聚焦成像方法。设计了R4×S8、R3×S12、R3×S16和R4×S12四种分割环形阵列结构,通过数值仿真对比分析了各阵列的聚焦声场特点,最终确定分割环阵探头为5 MHz的R4×S12探头。使用该探头对碳纤维复合材料孔边分层试块的上层、中层、下层缺陷进行全矩阵采集,利用VTK工具包分别进行全矩阵三维成像和1/4矩阵三维成像。结果表明,1/4矩阵方法比全矩阵方法三维成像的缺陷对比度更高,1/4矩阵方法的缺陷尺寸表征误差更小,误差不超过6%。与全矩阵成像相比,1/4矩阵成像信噪比提升范围为3.43～7.61 dB,有效提升了图像质量。     

基于滤波反投影的脑磁感应迭代重建算法研究

颅脑磁感应断层成像技术(BMIT)是一种非接触、无创的新兴颅脑医学成像技术,图像重建算法是提高重建图像质量的关键。依据BMIT反投影算法和迭代算法,设计出一套基于滤波反投影的脑磁感应迭代重建方法。首先根据滤波反投影重建算法原理,给出初始电导率分布,其次基于电导率变化敏感性加权计算滤波反投影矩阵,最后利用一步牛顿迭代构成滤波反投影迭代重建算法,通过设置理想条件数G来修正Hessian矩阵,改善重建过程的病态程度,并对待重建数据进行标准化位置校正处理。实验结果表明,该算法成像速度快,重建出的图像具有较高分辨率,能够准确反映成像区域内仿真病变的大小及位置信息,且轮廓清晰,为颅脑磁感应断层成像技术应用于临床监护奠定了基础。     

板结构裂纹兰姆波阵列复合成像方法研究

针对板结构中裂纹方向识别及定量检测问题,提出了一种板结构兰姆波阵列复合成像方法。利用超声阵列采集的单模态兰姆波全矩阵数据,分别提取其幅值信息和极性信息,进行全聚焦成像和极性一致成像,并利用极性一致成像对全聚焦成像进行了加权处理;对全阵列进行子阵列划分,计算出各子阵列的特征矢量,并进行加权合成,得到矢量全聚焦成像;利用全聚焦成像的强度信息和矢量全聚焦成像的方向信息,综合得到兰姆波阵列的复合成像,并从中提取出缺陷的方向及空间分布范围等信息。实验结果表明,提出的兰姆波阵列复合成像方法可以很好地实现板中多个裂纹方向识别,其角度测量误差在20%以内。本文工作为裂纹缺陷识别及定量检测做了有益探索。     

基于正交匹配追踪的周期非均匀采样研究

结合正交匹配追踪算法,提出了一种针对稀疏信号的周期非均匀采样与重构方法。根据周期非均匀采样的系统模型,基于联合子空间理论将采样与重构过程转换为矩阵向量运算;再借助正交匹配追踪算法确定采样数据矩阵中非零元素的位置,并分析了该算法在周期非均匀采样系统中的完整重构条件,通过插值器实现信号完整重构。最后,以多带正弦信号为例验证了可完整重构概率,系统实验证明:对于稀疏信号的采样与重构,该方法满足完整重构条件。     

缺陷散射对相控阵超声全聚焦成像的影响研究

相控阵超声全聚焦成像充分利用了检测信号,具有成像精度高、可进行缺陷识别等特点,是未来最具应用前景的相控阵成像算法之一。然而,目前相控阵超声全聚焦成像仍不能实现缺陷的高分辨率成像,无法对缺陷进行准确的定性、定量分析。为此,采用有限元仿真相控阵传感器的全阵列采集(FMC)过程,在全矩阵数据的基础上设计全聚焦成像程序,对圆孔和裂纹两种典型缺陷进行TFM成像,研究典型缺陷的TFM成像规律,从缺陷散射的角度分析影响相控阵超声全聚焦成像的因素。结果表明,实际检测中相控阵超声传感器只能接收到缺陷的部分散射信息,而相控阵超声在缺陷处的散射场分布与缺陷的类型、尺寸、角度及入射波类型、入射角度等因素有关,因此能否接收到缺陷散射的主要能量是影响全聚焦成像精度的关键。     

基于压缩感知的非均匀脉冲SAR欺骗性干扰抑制方法

针对SAR欺骗式干扰的特点和传统干扰抑制后SAR成像质量恶化以及传统干扰抑制方法存在着冗余度高、有效信息提取率低等问题,本文提出了将两种新的稀疏采样方式-互质采样与嵌套式稀疏采样同压缩感知算法相结合,用来抑制欺骗式干扰并实现目标高分辨重建的方法。通过仿真实验,对比了本文提出的新重构算法与传统非均匀采样重构算法,证明了在采样率远低于Nyquist速率的条件下,基于压缩感知的稀疏非均匀SAR采样与成像方法不但可以抑制欺骗式干扰,而且能够在避免信号冗余的情况下实现目标的高分辨成像。     

基于均方根速度的水浸超声合成孔径聚焦成像*

为提高水浸超声合成孔径聚焦成像的计算效率,采用均方根速度模型进行时域合成孔径聚焦成像。通过均方根速度模型求解多层介质中声束传播时间,并与斯涅耳定律求解的精确传播时间进行对比,验证均方根速度模型的精度;以钢试块的水浸超声检测为例,研究了B扫查成像、基于射线跟踪技术和基于均方根速度的合成孔径聚焦成像,提取了3种方法下缺陷孔沿横向中心轴线及纵向中心轴线处的电压幅值。分析结果表明,两种合成孔径聚焦成像方法的成像分辨率及信噪比基本一致,基于均方根速度的合成孔径聚焦成像效率提高约15倍,为水浸超声检测提供了一种高效的合成孔径聚焦成像方法。     

基于超声全聚焦成像的输气管线焊接缺陷高度测量技术

介绍了一种通过全聚焦图像评价焊缝内部缺陷高度的超声阵列方法。利用超声相控阵全矩阵捕获数据的时域信息对缺陷进行重构,通过对所获缺陷图像的归一化、背景噪声消除等处理,并按照实际板厚对图像进行标定后,直接利用缺陷图像进行缺陷自身高度测量,并将其结果与手工超声、超声衍射时差法及阵列扇扫结果进行对比。结果表明,缺陷全聚焦成像具有较高的成像质量和横向分辨率,缺陷高度定量精度也较基于相位控制的常规阵列超声技术高。     

结核杆菌涂片显微视觉检测系统的自动聚焦

结核杆菌医学涂片大多具有观察区内容稀疏不均匀、杂质较多的特点,使用自动显微镜检方法进行图像采集时,会出现清晰度区分困难、效率低下、甚至聚焦评价失效的问题,为提高自动镜检的效率和准确度,本文自主搭建了显微视觉计算机自动检测系统,对结核杆菌涂片的自动聚焦技术进行系统的研究。首先,对比研究11种常用聚焦函数对结核杆菌镜检玻片图像聚焦评价的优劣,并分析了聚焦成功和失效的原因。在综合分析各聚焦函数对结核杆菌涂片的聚焦效果基础上,提出了一种基于Tenengrad的改进型聚焦评价函数,通过改进内容像素的聚焦权重提高聚焦准确度,优化图像处理算法来提高图像采集效率。实验结果表明:改进型Tenengrad聚焦函数FTen-Q在结核杆菌涂片的各类视野图像评价方面具有高灵敏度和准确度,其聚焦成功率和运算效率分别提高了13.884%和17.616%,可以满足结核杆菌涂片类非均匀涂片的显微视觉自动检测应用要求。     

基于压缩感知的多角度观测光声成像方法

在光声成像过程中,由于各种限制因素,往往只能完成有限角度的信号采集.采集到的不完备的信号会在图像重构过程中产生伪迹现象,丢失细节信息.基于光声图像的稀疏特性,提出了基于压缩感知的光声成像算法.该方法通过2个单阵元超声探测器成角度采集光声信号,然后基于压缩感知重构算法进行光声图像重建并进行融合处理.仿真证明采用多个角度观测,选用合适的探头分布角度和测量矩阵可以有效弥补远场成像分辨率和减少测量次数,消除光声图像的伪迹现象,最终实现以较少的数据量和较简单的硬件设备实现高分辨率光声成像.