水浸超声检测合成孔径聚焦成像技术研究

发布时间：2020-10-10 18:01

　　 合成孔径聚焦成像技术能够通过小孔径及低工作频率换能器获得高分辨率图像,但目前主要用于直接接触耦合式检测。在实际应用中,水浸超声检测时域合成孔径聚焦成像技术因卷积计算量大及迭代计算复杂,存在成像效率低等问题。频域合成孔径聚焦成像技术计算效率较高,但传统频域相移计算对缺陷图像增强不明显,且容易受到检测对象不规则分层情况影响,成像清晰度还有待进一步加强。基于此,本文采用有限空间复合成像技术,抑制成像中的斑点噪声及伪影;采用chirp-z变换插值算法,改善频域合成孔径聚焦成像中的成像清晰度。研究的主要工作如下:为了研究水浸检测时声束的传播特性并优化缺陷检测的参数设置,采用多元高斯声束模型开展水浸检测超声传播声场仿真并建立超声测量模型,研究水浸超声合成孔径聚焦成像在时域和频域的算法原理并对缺陷回波信号进行了计算,实现水浸超声检测合成孔径聚焦成像仿真,为研究改进合成孔径聚焦成像算法以及分析实际检测中超声信号传播特性奠定了基础。针对水浸检测时缺陷信号时域合成孔径聚焦成像中存在大量散斑及伪影等问题,提出了基于角域-空间域的合成孔径聚焦成像算法。将有限角度空间复合成像技术引入到合成孔径聚焦成像技术中,使用希尔伯特变换对多角度回波信号进行包络处理并对渡越时间和折射路径的偏差进行修正,然后对各角度回波信号进行合成孔径计算生成合成孔径聚焦图像并进行叠加实现空间复合成像。对相控阵B型试块开展水浸超声检测实验,通过与直接进行时域合成孔径聚焦成像算法和未经偏差修正的角域-空间域合成孔径聚焦成像算法得到的结果进行对比,验证了经修正后的角域-空间域的水浸合成孔径聚焦成像算法能够有效抑制图像斑点噪声及伪影,进而提高成像精度。针对水浸检测时缺陷信号频域合成孔径聚焦成像中图像清晰度差等问题,提出了基于chirp-z变换的频域合成孔径聚焦成像算法。将chirp-z变换插值算法引入到频域合成孔径聚焦成像技术中,基于相位迁移的多层构件频域合成孔径算法,推导了在每个kx域下chirp-z变换插值后的水浸超声频域合成孔径聚焦成像算法及步骤,通过实验对比分析了经chirp-z变换插值、直接采用相位迁移和采用线性插值的频域合成孔径算法的成像精度、信噪比及对比度噪声比、成像效率。结果表明该算法能在保持一定成像效率的基础上,提高频域合成孔径聚焦成像精度、信噪比及对比度噪声比。
【学位单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TG115.285;TP391.41
【部分图文】：

图１．１传统超声Ｂ扫描成像示意图??超声合成孔径聚焦技术不受菲涅尔区声场传播特性影响，具有良好的声束形??成能力［１８１，通过小孔径及低工作频率换能器即能获得高分辨率的图像［１９＿２１１。相??较于传统Ｂ扫描成像，合成孔径聚焦成像技术通过延时叠加等计算方法对被测??

孔径聚焦技术不断地被改进，根据特征域的不同，目前国内外研究主要分为时域??合成孔径聚焦成像和频域合成孔径聚焦成像。??时域合成孔径聚焦技术的基本原理是路径跟踪及延时叠加，如图１．２所示，??利用一个小孔径及低频率的超声探头，按预定扫描路径连续的采集一系列超声回??波数据，并对数据进行延时叠加处理，即可实现大孔径及高频率超声聚焦探头模??拟［２９１。传统时域合成孔径聚焦成像主要基于射线跟踪技术确定声束传播路径并??进行延时叠加计算，该方法在实际应用中卷积计算量大导致成像效率低，且迭代??计算复杂，使得成像效率更低。为减少计算时间，Ｍａｒｔｉｎｅｚ等通过计算机图形??学中的并行算法提高计算速度，该算法可以使射线跟踪技术的计算性能在计算机??３??

ｃｈｉｒｐ－ｚ调频变换算法和常用于雷达检测领域的相位迁移技术，实现对水浸超声检??测的高效率、高精度成像。??本论文共分四章，研宄方案和各章节联系如图１．３所示。论文各章节主要研??究内容如下：??第一章介绍了课题来源、研宄背景及意义。分析了水浸超声检测成像技术国??内外的研究现状，阐述了水浸超声检测合成孔径聚焦成像技术目前存在的问题和??本文研宄的目的和意义，引出本文的研究内容。??第二章对水浸超声合成孔径聚焦成像进行了仿真。首先通过多元高斯声束模??型对水浸检测时超声传播的声场进行了仿真，并建立获取缺陷响应回波信号的超??声测量模型。其次，介绍了合成孔径聚焦成像在时域和频域的成像原理。最后，??结合合成孔径聚焦成像的成像原理，实现水浸超声检测合成孔径聚焦成像仿真。??第三章将有限角度空间复合成像技术引入到合成孔径聚焦成像技术中。有限??角度空间复合成像技术能够有效减少成像中的斑点噪声和伪影，提高传统时域合??成孔径聚焦成像的信噪比及成像精度。通过控制聚焦换能器以不同角度入射到被??测工件中获取多角度回波信号，并使用希尔伯特变换进行包络处理并修正渡越时??间偏差及折射路径偏差
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本文编号：2835402