联合空间与角度的符号相干系数平面波成像

超声平面波成像是近年来一种应用较广泛的超快速超声成像方法,多角度相干平面波复合(Coherent Plane Wave Compounding,CPWC)成像在不过多损失速率的情况下,提升成像质量。但普通的CPWC方法只是简单复合多个角度延时叠加(Delay and Sum,DAS)后的数据,并未考虑到单个角度内以及多个角度之间数据的相关性。文章提出了一种联合空间与角度的符号相干系数(Angular Spatial Sign Coherence Factor,asSCF)平面波成像方法,将空间符号相干因子和角度符号相干因子创新性地融合到波束合成的过程中,充分考虑信号之间的相关性,旨在提升多角度复合成像质量。进行了仿真实验、仿体实验以及在体组织实验,对asSCF-CPWC方法、单一的符号相干系数法以及传统CPWC方法成像进行对比,结果发现asSCF-CPWC方法具有更好的横向分辨能力和成像对比度。

符号相干系数加权的超声平面波复合成像算法

平面波超声成像算法运用广泛,具有较高的成像帧率,但成像质量较差.相干平面波复合成像(CPWC)算法采用对多个方向平面波成像输出直接叠加的方式进行成像,有效的提高了成像质量,但忽略了平面波之间的相干性.本文提出符号相干系数加权的平面波复合成像算法(SCF-CPWC).该算法将不同角度的平面波对同一个成像点的成像结果做为向量,计算出该向量的符号相干系数(SCF),对该成像点的相干平面波复合成像的输出结果进行加权成像,得到SCF-CPWC算法的最终结果.仿真和实验结果表明SCF-CPWC算法具有更好成像质量.相对于传统的CPWC成像算法,可以明显改善成像的横向分辨率和暗斑对比度.

密集型矩形阵列参数对激光Lamb波成像的影响分析

激光超声技术具有非接触、检测效率高等优点,在无损检测领域受到广泛关注;充分利用激光超声技术的高空间分辨率特性,结合密集型矩形阵列和激光Lamb波技术进行板中缺陷检测。采用连续小波变换对频带宽、时域分辨率低的激光Lamb波信号进行提取,得到特定频率下具有高时域分辨率的窄带信号;利用线性映射补偿技术消除所提取窄带信号中的频散,消除频散的信号用于缺陷成像;最后,结合幅值成像技术和符号相干因子成像技术对频散补偿后的信号进行处理,实现铝板中缺陷的成像和定位。在此基础上,进一步对不同的阵元数量和阵元间距对密集型矩形阵列指向性和缺陷成像质量的影响进行分析。当阵元数量为16,阵元间距为一个Lamb波波长时,主瓣宽度较窄且没有栅瓣出现,缺陷成像质量得到有效提高。

基于符号相干因子加权的双层介质频域相干复合平面波成像

为同时提高双层介质下超声相干复合平面波(CPWC)成像的质量和效率,提出一种频域波束形成与符号相干因子加权(SCF)相结合的算法。提取平面波数据的相位符号,通过修正后的频域波束形成算法对其进行波场外推。利用外推后的相位符号构建SCF加权因子对波束形成后的平面波图像进行自适应加权。结果表明,经过SCF加权,时域和频域波束形成后图像中缺陷的平均半峰值宽度基本相同,分别为时域DAS的78%和75%,频域图像的信噪比高于时域5 dB左右,在提供相同分辨率和信噪比的前提下,相比于时域波束形成下的SCF加权算法,本文所提的复合算法成像效率提升4倍以上,同时兼顾较高的成像质量和较低的运算复杂度,进而形成一种适用于双层介质无损检测的高质量、低复杂度的超声相控阵成像技术。

一种广义旁瓣相消的超声成像算法

针对最小方差和相干系数结合算法在超声成像对比度、分辨率和对噪声的鲁棒性方面存在的不足,提出一种广义旁瓣相消的成像算法.首先基于最小方差准则,构造广义旁瓣相消器,获得自适应与非自适应两部分加权向量,然后根据接收信号的协方差矩阵构建特征阈值信号子空间,并将获得的加权向量投影到此特征信号子空间的左奇异矢量空间中,获得新的加权矢量.通过Field Ⅱ点目标和吸声斑仿真结果表明:该方法获得的超声图像在对比度、分辨率和对噪声的鲁棒性上均优于传统延时叠加算法及最小方差和相干系数结合算法,同时将广义旁瓣相消算法获得的加权向量与符号相干系数结合,还能进一步提高超声图像质量.最后通过geabr_0实验数据进行测试,结果表明:提出算法的分辨率和对比度及对噪声的鲁棒性上均优于传统延时叠加算法及最小方差和相干系数结合算法.

激光和压电传感器密集型矩形阵列成像质量的比较分析

为了能够提高分辨率和信噪比,抑制旁瓣和栅瓣,提出了一种基于阵列数据相位差的成像方法.将压电传感器阵列和激光阵列分别与幅值成像和符号相干因子成像相结合对铝板中缺陷进行检测研究.采用连续小波变换对宽频带、低时域分辨率的激光Lamb波信号进行处理,得到特定频率下具有高时域分辨率的窄带信号.最后,结合幅值成像技术和符号相干因子成像技术对特定频率提取后的信号进行处理,实现铝板中缺陷的成像和定位.压电传感器阵列成像结果和激光阵列成像结果对比表明:充分利用激光阵列非接触、点聚焦的优点,能够有效地减少赝像,使得缺陷定位更加准确.

融合空时符号相干和特征空间波束形成的超声成像

为了进一步提高超声成像的质量,提出融合特征空间最小波束形成和空时符号相干系数的成像方法。首先利用最小方差法计算回波数据的协方差矩阵和加权向量;然后对协方差矩阵进行特征分解得到信号子空间,并将加权向量投影到信号子空间,得到特征空间方法的加权向量,同时采用空时平滑方法计算符号相干系数;最后用空时符号相干系数作为加权系数对特征空间最小方差波束形成的结果进行优化。为了验证算法的有效性,对医学成像上常用的点目标和斑目标进行成像。仿真实验结果表明,与特征空间最小方差算法和融合特征空间与相干系数的算法相比,所提方法提高了对比度和稳健性,其代价是略微降低了成像分辨率。

医疗超声成像自适应波束形成算法

针对传统医疗超声最小方差自适应波束形成算法的稳健性差、图像对比度提高有限、算法复杂度高等缺点,在基于QR分解的最小方差(QRMV)波束形成的基础上,引入了符号相干系数,提出了一种基于QR分解的最小方差与符号相干系数融合的自适应波束形成算法.仿真结果表明:该算法分辨率、对比度都优于传统的延时叠加、最小方差及基于QR分解的最小方差算法,表现出和最小方差与符号相干系数融合(SFMV)算法非常接近的性能,但运算复杂度却远低于它.

风机主轴表面开口裂纹全聚焦成像技术研究

基于全聚焦成像技术,对风机主轴表面开口裂纹进行了成像检测和量化表征.建立了含表面开口裂纹的风机主轴阵列检测仿真模型,利用仿真数据和全聚焦算法进行了成像检测;基于圆形声源固体指向性函数,提出了双向补偿与极性一致因子加权的复合全聚焦成像算法,利用仿真数据对算法进行了验证.结果表明,改进的算法能够有效消除伪像,提高成像质量.对主轴试样上的裂纹进行了成像检测与量化,裂纹的轴向定位误差小于2%,深度量化误差小于8%.