一种超声阵列成像方法
【专利摘要】本发明公开了一种超声阵列成像方法，该方法包括以下步骤：根据超声阵列中各个阵元采集得到的信号进行波束形成处理，并利用空间阵列增益提高超声扫描线信号的信噪比；根据波束形成处理后的扫描线信号进行小波阈值消噪处理；根据小波阈值消噪处理后的超声扫描线信号进行包络解调，获得所描线信号的包络；将所有的扫描线包络信号构成的图像进行图像变换处理，获得校正后的扫描图像。本发明利用小波变换与超声阵列相结合，在获取阵列空间增益的同时，利用小波阈值消噪方法进一步提高信噪比，并极大地改进了超声阵列成像结果，提高了超声阵列对于远场缺陷的检测性能。
【专利说明】一种超声阵列成像方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及超声阵列无损检测技术，尤其涉及一种超声阵列成像方法。
【背景技术】
[0002]超声阵列成像对于无损检测具有重要的意义，近些年来得到了广泛应用。超声阵列探测具有极大的灵活性，可以检测不规则形状零件。相对于传统的单阵元探伤系统，具有探查面积大、信噪比高、检测结果直观等优点。常用的阵列工作方式有线列扫描、扇型扫描和聚焦扫描等，不同工作方式超声检测的扫查范围和精度不同。同时，超声阵列技术还能够用于检测如复合材料等结构复杂的材料。
[0003]在超声无损检测中，被检测材料常包含粗颗粒结构，其导致强背向散射噪声，使得缺陷信号淹没在噪声中，增加了小缺陷的检测难度。同时，当需要检测较远的区域时，传播损失导致回波信号的绝对幅度较低，电子仪器的噪声将干扰超声回波信号。所以，需要有效的噪声消除技术提高信噪比，增强检测结果。虽然超声阵列技术可以提高信号强度，但是当检测区域较远时，噪声问题同样比较严重。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种超声阵列成像方法，用以提高信噪比，从而在较远区域实现较清晰缺陷成像，并达到对较远区域的微小缺陷检测。
[0005]为实现上述目的，本发明提供了一种超声阵列成像方法，其特征在于，包括以下步骤:
[0006]根据超声阵列中各个阵元采集得到的信号进行波束形成处理，并利用空间阵列增益提高超声扫描线信号的信噪比；
[0007]根据所述波束形成处理后的扫描线信号进行小波阈值消噪处理；
[0008]根据所述小波阈值消噪处理后的超声扫描线信号进行包络解调，获得所述扫描线信号的包络；
[0009]将所有的扫描线包络信号构成的图像进行图像变换处理，获得校正后的扫描图像。
[0010]本发明利用小波变换与超声阵列相结合，在获取阵列空间增益的同时，利用小波阈值消噪方法进一步提高信噪比，并极大地改进了超声阵列成像结果，提高了超声阵列对于远场缺陷的检测性能。
【专利附图】
【附图说明】
[0011]图1为本发明实施例提供的一种超声阵列成像方法流程图；
[0012]图2为超声阵列成像检测示意图；
[0013]图3为波束形成示意图；[0014]图4为基于离散小波变换(DWT)的阈值消噪2级分解示意图；
[0015]图5为正交解调过程示意图；
[0016]图6为图像转换过程示意图。
【具体实施方式】
[0017]下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
[0018]超声阵列成像技术是基于超声阵列换能器，利用超声纵波或者横波，对工业中零部件进行无损检测的一种方法。如图2所示，分别给出了利用超声阵列纵波扫查和通过楔块产生横波对试块扫查的示意图。图2(a)通过控制不同阵元的延时，从而改变入射纵波的角度，达到对扇形区域成像的目的，这种方式称为B模式成像。图2(b)控制不同阵元的延时，并使入射纵波沿着楔块内部斜入射到零件上，从而达到利用折射横波对扇形区域成像的目的，这种方式称为S模式成像。
[0019]图1为本发明实施例提供的一种超声阵列成像方法流程图，如图1所示，该方法包括步骤101-106:
[0020]在步骤101、根据超声阵列中各个阵元采集得到的信号进行波束形成处理，利用空间阵列增益提高超声扫描线信号的信噪比。
[0021]具体地，超声阵列换能器的阵元数目一般为16至128，阵元中心频率为0.5MHz至15MHz。其工作方式是所有阵元按照某一个顺序发射，所有阵元接收并处理。图3为波束形成说明示意图，按照图3所示建立坐标系。需要把所有阵元的信号聚焦在图中的反射点处，其中反射点坐标为(X()，Z。)，两个示意阵元坐标为分别为(χI1，zi1)和(xi2，zi2)，参考点为(xs, zs) 0这两个阵元相对于参考点的单程延时分别为:
【权利要求】
1.一种超声阵列成像方法，其特征在于，包括以下步骤: 根据超声阵列中各个阵元采集得到的信号进行波束形成处理，并利用空间阵列增益提高超声扫描线信号的信噪比； 根据所述波束形成处理后的扫描线信号进行小波阈值消噪处理； 根据所述小波阈值消噪处理后的超声扫描线信号进行包络解调，获得所述扫描线信号的包络； 将所有的扫描线包络信号构成的图像进行图像变换处理，获得校正后的扫描图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述小波阈值消噪处理包括以下步骤: 利用小波基函数，对所述波束形成后的扫描线信号进行小波分解； 根据得到的各级小波系数进行阈值收缩处理； 根据阈值收缩后的小波系数，通过小波重构处理，获得消噪后的超声扫描线信号。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于:所述小波阈值消噪处理是通过采用稳定小波变换SWT进行处理。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于:所述小波阈值消噪处理中的小波基函数为Daubechies正交小波基、Bior双正交小波基或Meyer小波基。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于:所述小波阈值消噪处理中的阈值函数为硬阈值函数Th(),其函数形式为:
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于:所述小波阈值消噪处理中的阈值函数为软阈值函数Ts()，其函数形式为:
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于:所述小波阈值消噪处理中的阈值函数为定制式阈值函数TJ)，其函数形式为:
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述根据所述小波阈值消噪处理后的超声扫描线信号进行包络解调，获得所述扫描线信号的包络步骤包括: 根据消噪后的超声扫描线信号求解解析信号；根据得到的解析信号取模值得到信号包络。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于:所述根据消噪后的超声扫描线信号求解解析信号步骤具体是: 根据消澡后的超声扫描线号利用Hilbert变换求解解析信号。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述将所有的扫描线包络信号构成的图像进行图像变换处理步 骤中的图像变换处理是通过基于图像几何形状的插值实现的。
【文档编号】G01N29/32GK103512960SQ201310451498
【公开日】2014年1月15日 申请日期:2013年9月27日 优先权日:2013年9月27日
【发明者】吴文焘, 李平, 肖灵 申请人:中国科学院声学研究所