基于激光超声的钛合金裂纹合成孔径组合成像研究

针对钛合金内部疲劳裂纹激光超声成像问题,提出了一种基于合成孔径聚焦技术的多模式组合成像方法。采用扫描激光源法,通过提取不同探测位置的时域模式回波信号,根据Bscan图中反射纵波与反射横波的幅值分布,将裂纹回波时域特征进行分区重组,对其进行反演聚焦完成了对内部裂纹的识别及图像重构。使用COMSOL Multiphysics对钛合金板材内部裂纹成像过程进行数值模拟并通过MATLAB图像算法验证了其可行性。与单一模式波成像相比,采用反射纵波与反射横波组合的成像方法有效减少了伪像,实现了对内部裂纹的定位及图像重构,重构裂纹位置X轴与Y轴相对误差均在3以内。

基于合成孔径聚焦的超声TOFD检测技术及图像增强

为了精确定位开口裂纹的端部在铝合金厚板对接焊缝中的位置,对其超声衍射时差法(TOFD,timeoffflightdiffraction)的B扫描图像进行了处理。为了提高图像的横向分辨率,引入了合成孔径聚焦技术(SAFT,syntheticaperturefocusingtechnique)。根据缺陷端部和换能器之间的几何关系,建立了图像SAFT处理的数学模型,实现了B扫描图像的SAFT重建。为了提高图像的纵向分辨率,先将原始图像进行了线性化处理,从而提出了一种新的超声TOFD法B扫描图像处理技术L-SAFT(linearization-SAFT)。结果表明,该技术有效地提高了图像的分辨率。利用该技术能快速、准确地捕捉裂纹端部在试件中的横向和深度位置,实现缺陷的精确定位与定量。

合成孔径聚焦技术在超声衍射时差法缺陷长度定量中的应用研究

超声衍射时差法（Time of flight diffraction,TOFD）中由于探头具有一定声束宽度使得缺陷D扫描图像中存在甩弧现象,导致检测图像横向分辨率差,缺陷起始位置确定困难,长度定量误差大。为了提高缺陷长度定量精度,引入合成孔径聚焦技术（Synthetic aperture focusing technology,SAFT）,并建立D扫描图像SAFT数学模型。借助CIVA仿真软件,对长度范围为5.0~45.0 mm的9个矩形槽进行TOFD检测D扫描模拟,并利用SAFT对D扫描图像进行处理与重建,结果显示缺陷的有效衍射信号得到增强,甩弧现象减弱甚至消失;对于长度为5.0 mm的矩形槽,经SAFT处理后,缺陷定量误差为-0.4 mm。将该方法应用到长度分别为5.0 mm和40.0 mm的表面开口槽试验D扫描图像处理中,缺陷长度定量误差分别为0.4 mm和0.8 mm。研究结果表明,通过D-SAFT技术能够有效提高缺陷D扫描图像横向分辨率,实现缺陷长度精确定量。

波包分解技术在合成孔径聚焦成像中的应用

在各种无损检测方法中,超声回波法是探测钢筋混凝土结构最有潜力的方法之一.为了增加探测范围,一般使用比较低的超声频率进行探测,但是在对混凝土内部成像时,各种干扰信号的出现造成了低信噪比.合成孔径聚焦技术(SAFT)能够对反射信号进行有效聚焦,提高图像分辨力.由于激励波形频率低,时宽大,反射波包在聚焦过程中会产生很大的变形,影响了探测分辨力.因此引入了波包分解技术,能够将反射波包整体进行聚焦运算,克服了波包变形问题,能够更有效聚焦,提高混凝土探测成像的分辨力.此外,由于参与SAFT运算的点大量减少,可以提高成像运算速度.利用仿真实验对这种方法进行了验证,结果表明,这一方法的成像目标定位能力大大增强,能够获得更好的成像效果.

聚焦探头水浸检测下的频域合成孔径聚焦技术

为了满足自动化在线定量超声无损检测(UNDT)的应用需求,解决传统相移频域合成孔径聚焦技术(SAFT)以平面探头为基础而难以适用于聚焦探头所存在的问题,开展应用于聚焦探头水浸检测的频域SAFT成像技术研究.在分析传统相移频域SAFT成像原理及建立其与时域SAFT方法等效关系的基础上,通过分析聚焦探头在焦平面前后的声程与平面探头的异同,利用上述等效关系将2种探头波达时间的差异转换为频域上的相位补偿,推导聚焦探头水浸检测信号的相移逐层递推公式,发展出一种适用于聚焦探头水浸检测的频域SAFT成像技术.仿真与实验研究表明,采用该技术解决了传统相移方法直接应用于聚焦探头水浸检测所存在的过矫正问题,在聚焦探头水浸检测中应用,具有高横向分辨率和高实时性的成像能力.

基于相干因子的高斯加权合成孔径聚焦技术的光声信号处理

光声成像是近年来快速发展的一种新型医学成像技术,具有分辨率高、对比度好、无电离辐射等优点,为多种组织以及细胞成像提供了一种有力的成像工具和检测手段。其中光声显微成像具有高分辨率,可达微米级。因为光声显微成像采用点对点扫描方式,使得光声显微成像图像质量依赖于光声信号质量。由于存在背景噪声等因素,光声信号质量受到严重影响,因此需要对检测到的光声信号进行去噪处理。本文在合成孔径聚焦技术基础上进行改进,提出了高斯加权合成孔径聚焦技术,并采用相干因子对合成后信号进行加权处理。实验得出相干因子的高斯加权合成孔径聚焦技术相较于传统合成孔径聚焦技术能够更好地减少背景噪声,提高信噪比从而提高重构图像质量。

用平面探头发射、聚焦探头接收的线性合成孔径聚焦技术

为了解决现有合成孔径聚焦技术(SAFT)方案中分辨率与灵敏度这一矛盾,在现有SAFT成像的基础上,新提出了一种平面探头发射、聚焦探头接收的线性合成孔径聚焦技术的成像方案。对该方案进行了理论分析,推导出了相应的成像算法,并建立了一套包括超声分析仪、超高速数据采集装置、机械扫描装置和计算机组成的SAFT成像系统,发展了相应的实验方法和计算机软件,对三组具有不同形状的人工缺陷的试块进行了成像实验,结果较好,分辨率至少可达1.5λ.

合成孔径聚焦技术在TOFD检测中的应用

为了准确定位和测量在低合金厚板对接焊缝中的缺陷,对超声衍射时差法的D扫描图像进行了处理。为了提高图像的横向分辨率,准确识别缺陷的位置和尺寸,引入了D扫描图像的合成孔径聚焦算法(SAFT-D)。根据缺陷端部和换能器之间的几何关系,建立了D扫描图像SAFT-D处理的数学模型,实现了D扫描图像的SAFT重建。试验结果表明,SAFT-D算法有效地提高了图像的分辨率,增强了缺陷识别的能力,能够准确地定位和定量工件中的缺陷。

基于虚拟源的非规则双层介质频域合成孔径聚焦超声成像

为实现非规则双层介质的快速超声成像,提出一种基于虚拟源(VS)的频域合成孔径聚焦技术(SAFT)。首先,借助VS技术在未知界面几何形状的不规则双层介质的表面建立一系列虚拟源点。其次,对所建不均匀分布的虚拟源点进行插值处理,得到近似表征分层界面形状的数学表达式。然后,根据界面表达式,建立表征网格成像区域内速度分布的速度模型。最后,在非稳态相位迁移成像实施过程中,利用声速模型适应每个迁移步进位置上声速的水平变化。通过凸面和正弦曲面工件成像实验验证频域VS-SAFT的有效性,同时对比时、频域VS-SAFT的成像结果和运算效率。结果表明,2种VS-SAFT图像基本还原了缺陷位置和工件表面形状。单核测试条件下,频域VS-SAFT的计算时间仅为0. 47~0. 53 s,而时域VS-SAFT需要91. 21~93. 54 s。

合成孔径聚焦在水浸超声缺陷定量中的应用

针对水浸超声检测常用缺陷定量方法存在成本高或缺陷定量误差较大的问题,提出一种将原始检测数据经频域合成孔径聚焦技术(FSAFT)处理后再运用半波高法进行缺陷定量评价(FSAFT-DQM)的新方法。建立了水浸超声点聚焦探头FSAFT成像方法,制备了横通孔和平底孔试样,开展了FSAFT-DQM缺陷定量评价试验研究。试验结果表明:FSAFTDQM缺陷定量精度受检测深度影响不明显;当扫描步距不大于探头中心频率对应的半波长时,与半波高法相比,平底孔试样FSAFT-DQM缺陷定量误差由71.9%降低到10.0%以内;扫描步距在探头中心频率对应的半波长到波长之间时,图像频域插值算法将平底孔试样FSAFTDQM缺陷定量误差由17.2%降低到5.6%。研究结果表明:FSAFT-DQM能有效提高缺陷定量精度。

基于合成孔径技术的轮对探伤成像算法研究

为了提高轮对超声探伤成像的信噪比(SNR)和缺陷的检出率,针对轮对超声探伤的方法和特点,提出了将轮对探伤结果B扫描图像与合成孔径聚焦技术(SAFT)相结合的图像处理技术。通过建立SAFT算法的数学模型,设计了SAFT算法处理软件,并以内部含有缺陷的China Railway High-speed(CRH)型车轮轮对为检测对象,进行了轮对探伤实验,实现并优化了基于SAFT算法的轮对超声探伤图像重建,验证了该技术的可行性和准确性。最后进行了SNR的定量数值计算和比较,结果表明,该技术能有效提高轮对超声探伤成像的SNR和分辨率,可提供更准确详实的缺陷信息,提高探伤系统检出率,从而有效保障车轮的安全运行。

非线性合成孔径聚焦超声成像

论文介绍了合成孔径聚焦超声成像系统原理。建立了一个无损检测超声成像系统。同时,为了进一步提高分辨率;设计了基于相关系数的非线性合成孔径聚焦算法。然后利用此算法对试块成像,结果表明,与延时叠加合成孔径算法相比,基于相关性分析的非线性合成孔径算法提高了图像的分辨率,改善了图像质量。

合成孔径聚焦成像算法研究

合成孔径聚焦成像技术与传统的超声成像方法相比,可以通过较低的工作频率和较小的换能器孔径获得较好的分辨率,目前已在无损检测中获得广泛应用。随着科技的进步,合成孔径聚焦算法也日益成熟。对三种常用的合成孔径聚焦算法的原理进行了分析,总结了各自特点及优势。在实际应用中,合理选择成像算法,能够有效提高成像质量。

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。

激光超声的多模式合成孔径聚焦成像仿真分析

针对激光超声体波在检测材料内部缺陷时反射信号弱、信噪比较差的问题,提出了一种基于激光超声的多模式合成孔径聚焦成像方法。通过耦合激光激发超声方向性、干涉仪探测超声方向性、超声波与缺陷作用后声场分布方向性得到声场灵敏度图,再根据声场灵敏度图和不同模式波的传播特性预测不同位置分布缺陷的最佳成像模式波,从而使用多模组合的合成孔径聚焦成像方法对缺陷成像。使用有限元方法对该成像过程进行数值模拟来验证其可行性,成像结果与理论预测一致。采用这一缺陷成像方法可减小盲区,消除伪像,从而提高图像质量。

频域相位相干合成孔径聚焦超声成像研究

为提高合成孔径聚焦技术(SAFT)的成像质量和成像效率,提出一种基于相位环形统计矢量(PCSV)的频域SAFT超声成像算法。首先,通过希尔伯特变换和欧拉公式提取波场记录中信号的瞬时相位。然后,将瞬时相位的实部和虚部视作圆形复平面上分布的PCSV,并通过波场外推构建用于频域SAFT加权的相位相干因子。最后,通过加权处理获得高质量频域SAFT-PCSV图像。成像结果表明,频域SAFT-PCSV成像算法有效增强了图像分辨率和信噪比。在相同测试条件下,频域SAFT-PCSV成像算法的运算时间小于传统时域SAFT算法的1/46,所占内存空间低于时域SAFT算法的1/47。

基于超声波合成孔径技术的钻孔成像方法

随着地下空间开发的深入,钻孔岩壁上特殊区域的重视程度越来越高,为了克服传统超声波钻孔成像技术分辨率低的不足,提出一种基于超声波合成孔径技术的钻孔成像方法,提高钻孔图像的分辨率和图像质量。采用高分辨率的合成孔径SAFT成像技术综合处理大量的断面扫描回波信号,达到增强反射信号和抑制干扰信号的目的,使对应的岩壁特征区域回波更加突显,在该基础上提取出扫描断面回波信号的声幅和声时参数。综合声幅和声速参数的特征,提出了基于相关性的超声波钻孔图像重建原则,选择合适的成像数据点,在叠加不同深度的探测数据后形成了关注区域更加明显的钻孔重建图像。将该方法应用到了实际工程中,验证了该方法的可行性和准确性。

基于压缩感知的快速激光超声合成孔径聚焦技术

传统激光超声合成孔径聚焦技术(LU-SAFT)通常需要在待测样品表面以小步长扫描来提高横向分辨率,但小扫描步长会导致总检测时间过长,影响检测效率。针对这一问题,笔者提出了基于压缩感知的LU-SAFT方法,以提升扫描效率。该方法首先使用压缩感知根据稀疏扫描点处A扫信号的最大强度恢复出全场的扫描点A扫信号最大强度,进而确定样品表面的最优扫描区域,然后在最优扫描区域内进行扫描,最后对缺陷进行SAFT图像重建。在实验中,笔者采用脉冲激光在含有缺陷的样品表面激发超声,使用激光多普勒测振仪探测超声,并利用基于压缩感知的LU-SAFT方法对样品内部缺陷进行检测,以验证所提方法的可行性。实验结果显示:针对相同的扫描区域,传统LU-SAFT需要扫查500个点,花费3.15 min;与传统LU-SAFT相比,本文所提方法在扫描点数上减少了80%,在扫描时间上缩短了80%,并且缺陷的SAFT成像信噪比提高了约42%。本文研究内容及结果可为激光超声无损检测提供更快速的检测方案。

合成孔径算法在混凝土检测中的应用

针对超声波在混凝土检测中出现的高衰减、高散射、结构噪声大、缺陷信号难于识别和提取的问题,采用合成孔径聚焦成像方法对信号进行处理,提高了成像的分辨率和信噪比。用超声波仿真软件WAVE 3000建立混凝土数值模型,模拟了超声波在混凝土中的传播过程并进行成像;搭建试验系统开展了混凝土超声波检测试验并进行了成像。成像结果表明:该方法可以使混凝土异常体处超声波的能量增强,结构噪声信号的能量减弱,有效提高了缺陷信号的信噪比和分辨率,为混凝土的超声检测提供了一定的参考价值。

基于超声合成孔径弧形扫描联合算法的变压器绕组故障检测方法

为解决变压器绕组超声检测系统的分辨率会随检测距离的增加而降低的问题,提出超声合成孔径弧形扫描联合算法,使检测系统的分辨率不再随检测深度的提高而降低,仅与换能器本身相关,并且实现了故障快速定位,提高了检测效率与检测精度。最后,设计变压器绕组超声合成孔径检测系统,采用400 kHz超声换能器对实体变压器进行实验,最终实验结果表明,该检测系统能在线、快速定位变压器绕组变形故障,并且检测结果的相对误差仅为4.26%。