基于遗传算法的超声稀疏阵列成像方法研究

发布时间：2017-05-14 00:01

  本文关键词：基于遗传算法的超声稀疏阵列成像方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着人们对于无损检测技术的重视程度以及对于成像质量要求的不断提高,全聚焦超声成像技术以其高分辨率、高对比度的特点在超声无损检测及评估领域受到了很大的关注,是近年来极具发展潜力的成像技术之一。然而这一成像方法需要采集和处理庞大的数据量,同时消耗大量的时间,较低的成像效率限制了其在工业实时检测与成像中的广泛应用。为了提高全聚焦成像技术的实现效率,同时最大程度地保证超声检测性能和成像质量,本文将阵列稀疏化方法应用于全聚焦超声成像技术中,并利用遗传算法对稀疏阵列的检测性能进行了优化研究。首先建立了全聚焦超声成像算法的数学模型,基于有效孔径理论研究了阵列稀疏化的实现方法,通过FieldⅡ软件仿真和标准缺陷检测实验分别进行了不同稀疏率阵列的检测成像,在稀疏率为0.25时提高了成像效率41.7%,验证了该方法的可行性和有效性。然后根据稀疏阵列优化的特点设计了遗传算法的编码方式、目标函数以及交叉变异算子等,成功地应用遗传算法对稀疏线阵的检测性能进行了优化,优化后的稀疏阵列具有良好的主旁瓣特性,实验检测图像的信噪比提高了5.3 dB。最后通过仿真和实验结果,从遗传算法优化参数对于算法搜索效率和全局收敛性的影响、周期性与非周期性稀疏阵列成像对比以及不同位置阵元与检测性能的关系等方面进行了分析和讨论。结果表明阵列稀疏化在保证一定成像质量的前提下能有效提高全聚焦成像效率,遗传优化算法的应用明显改善了稀疏阵列的检测性能。
【关键词】：遗传算法 稀疏阵列 超声全聚焦成像 成像效率 旁瓣水平
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB553;TP18
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 研究背景及意义11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 论文结构及内容安排13-15
• 第2章 相控阵超声检测基本理论15-29
• 2.1 超声检测基本原理15-18
• 2.2 相控阵超声检测技术18-21
• 2.2.1 相控阵检测基本原理18-19
• 2.2.2 相控阵发射与接收19-21
• 2.3 相控阵聚焦法则21-22
• 2.4 相控阵扫查与视图22-28
• 2.4.1 相控阵扫查方式22-24
• 2.4.2 相控阵检测视图24-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第3章 基于稀疏阵列方法的全聚焦超声成像29-40
• 3.1 全聚焦超声成像技术29-33
• 3.1.1 全矩阵采集技术29-31
• 3.1.2 全聚焦成像算法31-33
• 3.2 稀疏阵列设计方法33-35
• 3.3 全聚焦成像仿真结果35-38
• 3.3.1 单点缺陷仿真36
• 3.3.2 多点缺陷仿真36-37
• 3.3.3 成像效率的改善37-38
• 3.4 本章小结38-40
• 第4章 基于遗传算法的稀疏阵列优化40-51
• 4.1 遗传算法基本理论40-43
• 4.1.1 遗传算法的基本构成要素40-42
• 4.1.2 遗传算法的运算流程42-43
• 4.2 稀疏阵列优化方法43-46
• 4.2.1 目标函数的确定43-44
• 4.2.2 种群初始化44-45
• 4.2.3 交叉与变异算子45-46
• 4.3 遗传优化仿真结果46-49
• 4.4 本章小结49-51
• 第5章 实验结果及分析51-64
• 5.1 实验环境及参数51-52
• 5.2 稀疏阵列的成像质量分析52-57
• 5.2.1 成像分辨率的影响53-56
• 5.2.2 图像信噪比的影响56-57
• 5.3 遗传优化成像结果及参数影响57-61
• 5.3.1 遗传优化成像结果57-59
• 5.3.2 遗传优化参数的影响59-61
• 5.4 阵列分布与检测性能分析61-63
• 5.4.1 周期性与非周期性阵列61-62
• 5.4.2 端点及中心阵元的影响62-63
• 5.5 本章小结63-64
• 总结与展望64-66
• 致谢66-67
• 参考文献67-72
• 攻读硕士期间发表的论文及科研成果72

【参考文献】

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本文编号：363863