Simplified Matrix Focusing Imaging Algorithm for Ultrasonic Nondestructive Testing

Full matrix focusing method of ultrasonic phased array has been proved with advantages of good signal-to-noise ratio and imaging resolution in the field of Ultrasonic NDT.However,it is still suffering from the time-consuming data acquisition and processing.In order to solve the problem,two simplified matrix focusing methods are provided in the paper.One provided method is a triangular matrix focusing algorithm based on the principle of reciprocity for the multi-channel ultrasonic system.The other provided method is a trapezoidal matrix focusing algorithm based on the energy weight of the different channel to the focusing area.Time of data acquisition and computational is decreased with the provided simplified matrix focusing methods.In order to prove the validity of two provided algorithms,both side-drilled holes and oblique cracks are used for imaging experiments.The experimental results show that the imaging quality of the triangular matrix focusing algorithm is basically consistent to that of the full matrix focusing method.And imaging quality of the trapezoidal matrix focusing algorithm is slightly reduced with the amount of multi-channel data decreasing.Both data acquisition and computational efficiency using the triangular matrix focusing algorithm and the trapezoidal matrix focusing algorithm have been improved significantly compared with original full matrix focusing method.

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。

对置阵列多模态全聚焦焊缝检测技术分析

近几年,多模态全聚焦焊缝检测技术逐渐发展成为超声无损检测领域中的一项新兴研究热点,但该项技术的实际应用研究还相对滞后,例如对于如何选择模态实现焊缝缺陷真实形态的有效重建以及采用何种方法实现多模态图像中缺陷影像的准确定量分析,截至目前仍然没有比较清晰的指导方法。针对上述问题,提出了一种基于对置阵列全矩阵采集的多模态全聚焦焊缝检测方法,该方法能够充分采集被检测焊缝的结构信息和内部埋藏缺陷的方向信息,有效重构焊缝轮廓结构以及内部埋藏缺陷的真实形态,降低缺陷定性难度,准确呈现焊缝内部埋藏缺陷的尖端衍射信号,提高缺陷定量精度。

基于幅相解耦调制的透射型声超表面的声波调控

文章构造了一种复合型无源结构,利用该结构设计的声学超表面能够实现透射相位和幅度的解耦调控。研究表明,当声波入射至该复合结构后,多腔体结构具有接近于1的透射率和接近于2π的全相位变化,而开孔结构单元可以提供恒定不变的相位和0~1范围内变化的透射率。此外,根据Airy函数的波曲线,选择合适的结构参数,构造出的超表面可以在空气中生成Airy波束,同时利用两个对称的超表面可以实现具有自愈性声聚焦特性的透镜,通过与纯相位调控方法生成的波束现象进行对比,进一步说明幅相解耦方法对于声波精确调控的重要性。文章对于幅相解耦超表面的研究在声波定向传输、全息图像、医学超声成像等方面具有潜在的应用前景。

钛焊缝的对置串列PCI与脉冲回波TFM组合检测

随着近年来PCI技术及TFM技术的发展与应用,与FMC及PWI所对应的数据处理方式已日渐丰富,从原先优化定性的辅助工具逐步转变为可用于实际检测的整套先进技术。针对钛焊缝检测中PCI技术与TFM技术的组合使用开展了相关分析,进行了二者与FMC和PWI配合使用的不同结合方式的对比试验。结果表明,采用PWI-TFM与对置串列PWI/FMC-PCI组合检测方式,能够优化钛焊缝检测效率与成像质量。

超声全矩阵数据联合稀疏重构的多测量向量模型应用

针对单测量向量模型等传统压缩感知方法处理超声全矩阵捕捉数据时,存在重构精度低和重构耗时长等问题,该文研究了多测量向量模型应用的可行性。针对铝合金试块中不同深度的Ф2mm横通孔,分别使用多测量向量模型中的多测量稀疏贝叶斯算法和单测量向量模型中的稀疏贝叶斯算法进行超声全矩阵数据重构,并实施全聚焦成像。随后,引入归一化均方误差和阵列性能因子评价图像和信号的重构效果。实验结果表明,稀疏贝叶斯算法在25%采样率时的归一化均方误差为1.9%,而多测量稀疏贝叶斯算法仅需15%采样率即可达到相似效果且耗时更少。

基于半稀疏矩阵的聚乙烯管超声阵列全聚焦成像实验分析

高密度聚乙烯管广泛用于燃气输送等领域,其热熔接头的焊接质量直接影响管道系统的安全。采用全聚焦成像方法对高密度聚乙烯试块的横通孔缺陷进行成像实验,通过对检测信号进行信号预处理,提高全聚焦成像的效果,并提出一种基于半稀疏矩阵采集的超声阵列全聚焦成像方式,将该方式与基于全矩阵、半矩阵和稀疏矩阵采集方式的全聚焦成像结果进行比较。实验结果显示,基于半稀疏矩阵采集的全聚焦成像方法可有效降低计算量,提高实时检测效率,同样能够用于高密度聚乙烯材料中横通孔缺陷的重构且成像信噪比无明显降低。

光学干涉教学中噪声因素的探究——以散射光聚焦为例

光学技术在通信、医疗、军事等领域有着广泛应用,而且培养具有创新思维和实践能力的复合型人才是光学技术可持续发展的关键。当前,光学课程侧重于理论知识的传授,而在较大程度上缺乏理论与实践内在联系的讨论,制约了高水平光学人才的培养。为提升创新思维和工程实践能力的培养水平,应适当将工程案例和科学前沿引入到光学课程的基础理论教学中。在应用实践中,各类噪声影响乃至决定着光学装置的性能。本文着重讨论噪声对光学干涉特性的内在影响,探究了散射光场的聚焦。研究发现,尽管散射光的聚焦在原理上起源于光学多路径干涉,但是聚焦效果和实验装置中的各种噪声密切相关。将散射光聚焦及其噪声因素分析引入到课堂教学,有助于启发学生从实际应用出发去理解光学理论,从而培养学生的工程创新能力。

双重优化的宽带聚焦波束形成算法研究

在相干信号子空间法中确定聚焦矩阵时,对初始方向估计的偏差和聚焦频率选择的偏差都会影响最终的聚焦效果,甚至会使算法失效。针对这个缺陷,提出了一种双重优化的宽带聚焦波束形成算法。该算法利用稳健Capon波束形成算法对聚焦矩阵进行修正,使宽带信号通过修正的聚焦矩阵全部聚焦在最佳聚焦频率上,再对窄带数据利用2阶锥方法实现波束形成。计算机仿真以及湖试实验结果表明,该算法在保证波束恒定的前提下,在各个频率点都具有更低的旁瓣级。

宽带聚焦波束形成算法优化

通过聚焦的方法实现宽带信号的波束形成,可以得到更好的波束形成效果,而且运算量较小,精度更高。在聚焦过程中,聚焦矩阵和聚焦频率选择的偏差会直接影响宽带聚焦波束形成效果,严重时聚焦算法还可能失效,达不到宽带聚焦的目的。利用稳健Capon波束形成算法(RCB)算法对聚焦矩阵进行修正,使宽带信号通过修正的聚焦矩阵全部聚焦在最佳聚焦频率上,最后再对窄带数据利用二阶锥方法实现波束形成。仿真结果表明该算法得到的宽带聚焦波束旁瓣级更低、主瓣更窄。

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。

一种新的未知相关噪声下的宽带相干信号DOA估计算法

针对具有某种结构的协方差矩阵的未知相关噪声环境,本文提出了一种新的宽带相干信号DOA估计算法。基于这种结构,如Hermitian Toeplitz型,在各个频率点上首先利用空间差分操作去除相关噪声的影响,并构造新矩阵;其次,对新矩阵进行聚焦操作,并给出相干聚焦后的协方差矩阵;最后,利用基于特征结构的DOA估计算法得到相干信号的DOA估计值。理论分析和仿真结果表明了算法的有效性。

一种稳健的宽带聚焦波束形成算法

将聚焦变换的思想与二阶锥规划方法相结合,提出了一种稳健的宽带聚焦波束形成算法。该算法首先将宽带信号划为多个窄带信号,再通过最佳聚焦矩阵,聚焦到最佳聚焦频率上,将宽带问题转换为窄带问题,最后利用二阶锥规划的方法实现窄带波束形成。计算机仿真验证了该算法的有效性。

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。

基于混合正则化的重力场约束反演

在实际地下地质构造是一类多尺度的构造(如断层和褶皱等),而传统的正则化方法多基于最小光滑策略,其反演密度模型一般不易辨识以上构造。为此在分裂Bregman迭代正则化框架下引入混合正则化方法以充分利用非光滑反演和小波多尺度反演算子的特性,引入与衰减系数无关的深度加权矩阵以更好地描述深部异常;针对非光滑反演中异常幅值易于超出现实及理论异常范围,引入密度成像中的约束以确保反演具有物理意义。通过设置两类模型,对比多类正则化反演方法。反演结果显示:混合正则化反演能有效地勾勒异常边界;在处理埋深不同的异常源时,相对于聚焦反演出现的过度聚焦现象而导致的反演深度描述不准确、异常歪斜,混合正则化反演的聚焦效应相对较弱、但深度描述准确。这表明本研究反演确实可行、有效,且具有更强的适应性。

一种非理想阵列的快速宽带信号方位估计算法

针对宽带信号方向估计算法需要进行初次估计和进行多次奇异值分解的问题,提出了在传感器阵列存在误差的情况下,基于Prony-Lanczos方法的快速宽带信号方位估计算法。方法将接收信号转换到频率域内,分离阵列流形中信号方向和阵列参数;其次,在考虑阵列互耦的情况下,采用快速奇异值分解的方法求取奇异向量,并利用奇异向量构造聚焦矩阵;最后,利用聚焦求和窄带方位估计对宽带信号进行方法估计。仿真试验表明,存在阵列误差的情况下,本算法具有较好的分辨率和较低的计算复杂度和鲁棒性。

宽带信号方位估计的改进RSS方法

为了降低宽带信号旋转信号子空间(rotational signal subspace,RSS)方位估计算法的运算量和分辨门限,针对中心对称阵列,将实值处理过程和信号子空间缩放MUSIC(SSMUSIC)方法引入宽带信号方位估计,提出了一种宽带信号方位估计新方法。该方法首先使用左实变换矩阵将双向平滑后的各个频率子带的数据协方差矩阵变换为实数矩阵,从而大大降低了运算量;然后使用RSS方法选取聚焦矩阵对各个频率子带的实协方差矩阵进行变换,得到同一参考频率点的数据协方差阵;最后利用基于子空间斜投影的SSMUSIC算法进行一维搜索来求得各个目标的方位角。仿真实验结果表明,该方法比常规宽带RSS方法运算量小,且具有更低的分辨门限和更小的均方误差。

基于改进MUSIC算法的宽带DOA估计

经典MUSIC算法的统计特性主要建立在阵元数固定且快拍数趋于无穷的情况下,在有限样本中,当快拍数无法满足远大于阵元数的条件时,DOA估计会产生偏差.对于宽带信号的DOA估计,利用相干信号子空间(Coherent Signal-subspace Method,CMS)方法,构造聚焦矩阵使不同频率的信号子空间映射到同一参考频率上,用聚焦后的频域窄带模型进行DOA估计,并针对在实际应用中,阵列的阵元数较大且快拍数受限时经典MUSIC算法估计精度不高的情况,利用改进后的MUSIC算法-Spike-MUSIC算法,提高DOA估计精度.在不同信噪比下,分别对DOA估计的误差进行了MonteCarlo仿真实验,仿真结果表明,相对于普通的CSM方法,基于Spike-MUSIC算法改进的CSM方法在宽带DOA估计中具有更高的精度.

基于调焦-Zernike矩算法的微小零件精确定位研究

为了提高微小零件精确定位的效果,采用调焦-Zernike矩算法。先建立粗、精结合的调焦函数,粗调焦函数基于Krisch边缘检测算子,精调焦采用Sobel算子;动态选择调焦窗口,增加修正因子避免目标变化对调焦清晰度评价函数的影响,改进经典爬山算法确定焦点的移动方向;改进Zernike矩基于目标点归一化确定最大外接单位圆,通过边缘参数判断像素为边缘点;给出了算法流程。试验仿真通过两个微型金属圆柱腔的自动对准和堆叠的微装配任务来分析算法的性能,结果显示调焦-Zernike矩算法获得的图像清晰,能够完全对准,该方法对非移动的微型金属圆柱腔坐标定位的x、y方向绝对误差最大值分别为0.032 5,0.032 1像素密度,定位精度高。