一种超声相控阵虚拟源稀疏全聚焦成像方法

技术领域

本发明属于利用超声相控阵检测仪器对结构材料内部缺陷或损伤进行无损检测与成像评价的技术领域。具体涉及一种超声相控阵虚拟源稀疏全聚焦成像方法，本方法仅采用超声波相控阵换能器阵列中的部分有效阵元，构建虚拟源稀疏阵列，进行超声相控阵虚拟源稀疏全聚焦成像。

背景技术

超声相控阵检测和成像技术是一种新型的超声波扫描检测技术，可广泛应用于对工业和民用各类设施中的金属、非金属或复合材料结构件的内部缺陷或损伤进行无损检测与成像评价，也已在医学检测诊断领域得到了广泛应用。该技术使用的超声波换能器阵列是由一组相互独立的压电晶片(阵元)按照一定的空间布局排列构成线性相控阵列，通过超声相控阵检测仪器中的相控延时控制电路和控制软件，精确控制换能器中的各个阵元依次激发出相同频率、不同相位的超声波到被测介质中，同时利用各个阵元接收经过被测介质中传播的超声反射回波信号，通过合成波束的聚焦和偏转等信号处理技术，实现对被测介质内部损伤或缺陷的扫描检测和成像显示。与其它的超声波检测技术相比，相控阵检测技术可通过软件来控制扫描声束的角度、聚焦范围和聚焦尺寸等参数，各列声波在空间中互相干涉，从而灵活控制合成波阵面的偏转角度，实现聚焦、偏转、动态孔径等多种相控方式，进行多角度大范围的扫查，其检测效率、灵敏度和分辨率都更高。

常规的超声相控阵全聚焦(Total Focus Method,TFM)成像技术，使用相控阵换能器中的全部阵元进行超声波激励和接收，能够实现全范围动态聚焦，其成像方法采用全矩阵采集(Full Matrix Capture,FMC)和全矩阵数据模型，也就是利用全部阵元构成的发射-接收组合来采集大量的超声波A扫描时域信号构造出全聚焦图像，直观凸显出被测材料内部损伤或缺陷的位置和数量等信息，具有较大探测范围和较高的缺陷分辨能力。但是，由于全阵元方法需要采集完备的全矩阵数据以进行离线后处理，成像所需的信号数据量大、算法复杂、计算费时，效率很低且功耗大，导致其难以在工业实时检测和成像中得到应用。

超声相控阵稀疏全聚焦(稀疏TFM)成像方法指的是仅利用连线阵列相控阵换能器中的部分阵元，进行超声波激励和接收，这部分阵元称为有效阵元。通过选择线性阵列中不同位置的有效阵元，构造一个由有效阵元组成的稀疏阵列，并对有效阵元的发射和接收信号采用多种形式的权重补偿，可利用稀疏阵列获取的超声波A扫描时域信号重构出稀疏全聚焦图像。这类方法可大幅度减少成像方法所需数据量，同时可减少阵元间相互干扰、减少功率消耗，在尽可能不降低检测分辨能力和成像质量的情况下，有效提升超声无损检测和成像的效率。

但是，与全阵元成像方法相比：一方面，稀疏全聚焦成像方法对于内部微小缺陷的检测精细度以及成像质量与各个有效阵元的位置有关，需要根被测对象，优化选择不同位置的有效阵元来构成稀疏阵列，也就是要对稀疏阵元的布局进行优化设计；另一方面，随着稀疏阵列中有效阵元数目的减少，阵列的声束总能量会变弱，声束指向性会发生变化，造成声束聚焦能力下降，阵列的有效孔径会减小，造成缺陷检测分辨能力下降，加上被测材料往往对超声波有较强的衰减，会降低微小缺陷检测能力和成像效果。

发明内容

为了解决现有技术问题，本发明的目的在于克服已有技术存在的不足，提供一种超声相控阵虚拟源稀疏全聚焦成像方法，是一种针对工业领域被测构件内部微小缺陷检测的一种超声相控阵虚拟源稀疏全聚焦成像方法。本发明方法利用智能优化算法设计稀疏阵列中各个有效阵元的布局，用阵元指向性函数和有效孔径补偿函数对各个有效阵元的接收回波幅值进行加权处理，按照聚焦延时法则在被测材料或结构件的某一深度处构建虚拟源阵列，利用虚拟源稀疏阵列获取的超声波A扫描时域信号重构出稀疏全聚焦图像。通过这些手段，可增强对微小缺陷的检测能力，保证成像质量，并减少有效阵元数量、降低阵元间干扰、提高成像效率。

为达到上述发明创造目的，本发明采用如下构思：

(1)采用遗传算法，通过自适应迭代运算，设计出稀疏阵列中各个阵元的最优布局。在智能优化方法中，遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种基于优胜劣汰的自适应概率搜索技术，采用了选择、交叉和变异等遗传进化操作，具有适用性广、搜索效率高、鲁棒性强等特点，可广泛应用于求解优化问题。

(2)引入指向性函数和有效孔径函数对各个有效阵元的接收回波幅值进行加权处理。首先根据优化得到的稀疏阵列中各阵元位置计算出阵元指向性函数，将其作为权重系数对接收回波幅值进行加权，以修正声束指向性变化的影响；其次对各个接收阵元计算出有效孔径函数，将其作为权重系数对接收阵元进行有效孔径补偿，使得稀疏阵列的有效孔径近似或达到全阵元阵列的有效孔径。

(3)引入虚拟源技术，对于优化后的稀疏阵列，取其中一定数量的阵元将其发射声束聚焦到成像区域内某一个点，将该聚焦点视为一个超声二次波源，可向前和向后产生球面波。利用多个这样的虚拟源，构建出能够进行合成孔径处理的虚拟源阵列，这样可以将稀疏阵列的发射声束聚焦于待测材料或结构件的某一深度，以增强聚焦声束的能量，提高对微小缺陷的检测分辨能力。

根据上述发明构思，本发明采用如下技术方案：

一种超声相控阵虚拟源稀疏全聚焦成像方法，操作步骤如下：

1)稀疏阵列布局优化；

2)指向性函数加权处理、有效孔径权值修正；

3)构造虚拟源阵列；

4)实现稀疏TFM成像。

优选地，在所述步骤1)中的稀疏阵列布局优化：使用遗传算法对有效阵元个数为N的稀疏阵列进行优化，优化的目标函数基于相控阵指向性函数的参数旁瓣峰值(Peakside-lobe,PSL)、主瓣宽度(Main-lobe wide,MLW)和主瓣峰值(Peak main-lobe，PML)来获得；

优化的主要步骤包括：①种群初始化，②适应度函数评估，③采用合适的算法对初始种群进行选择、交叉、变异操作，④迭代获取最优的染色体序列，并将其还原得到最佳稀疏阵列。

优选地，在所述步骤2)中的指向性函数加权处理、有效孔径权值修正：

首先根据优化得到的稀疏阵列中各阵元位置计算出阵元指向性函数，将其作为权重系数对接收回波值进行加权，以修正声束指向性变化的影响；

其次，对各个接收阵元计算出有效孔径函数，将其作为权重系数对接收陈元进行有效孔径补偿，使得稀疏陈列的有效孔径近似或达到全阵元阵列的有效孔径。

优选地，在所述步骤3)中的构造虚拟源阵列：通过构建虚拟源阵列来代替实际阵列；在N个阵元的稀疏阵列中，通过聚焦延时法则激励换能器中连续的M个阵元，使得声波聚焦在一点，从而在实际相控阵列下方形成虚拟源；

按阵列方向自左到右步进1个单位，激励下一组M个连续阵元，直到所有阵元完成激发，由此可以得到一个阵元个数为N-M+1的虚拟源阵列。

优选地，所述步骤4)实现稀疏TFM成像：

使用虚拟源阵列产生的球面波作为波源，全阵元矩阵进行接收并保存回波信号；

计算出虚拟源阵列中每个虚拟源在成像区域内任意一点(x，z)处的强度值，再将每个虚拟源在目标聚集点(x，z)处的成像强度叠加，即获得最终该点的成像强度，由此得到整个被测区域内的稀疏TFM成像结果。

优选地，一种超声相控阵虚拟源稀疏全聚焦成像方法，具体操作步骤如下：

步骤1：根据超声相控阵检测仪和配套的换能器阵列探头，确定初始有效阵元数目，作为稀疏阵列进行超声波激发和接收的实验，采用遗传算法对稀疏阵列中各个有效阵元的布局进行优化设计，得到最佳阵列布局方案；

步骤2：对步骤1所得最佳布局稀疏阵列，根据各阵元位置分别计算出各个阵元的指向性函数和有效孔径函数值，将他们分别作为各个阵元接收回波信号幅值的权重系数，嵌入到成像算法中；

步骤3：对步骤2所得稀疏阵列，按照聚焦延时法则，在待测材料或结构件的某一深度处构建虚拟源稀疏阵列；

步骤4：利用步骤3所得虚拟源稀疏阵列，进行相控阵聚焦扫描，得到超声检测信号数据，根据重构算法得到全聚焦TFM图像。

本发明与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点：

1.本发明利用智能优化算法设计稀疏阵列中有效阵元的布局，利用阵元指向性函数和有效孔径函数对阵元接收回波的幅度进行加权处理，可减少全聚焦成像所需数据量、减少阵元间相互干扰和功率消耗，保证成像质量并提高成像效率；

2.本发明针对高声衰减材料中微小缺陷的检测，本发明利用优化设计的稀疏阵列构造虚拟源，代替实际稀疏阵列中的有效阵元，以增强聚焦声束的能量，提高对于微小缺陷的分辨能力；

3.本发明方法简单易行，成本低，适合推广使用。

附图说明

图1为本发明的超声相控阵虚拟源稀疏全聚焦成像方法整体步骤流程图。

图2为本发明的一维线性阵列声波叠加示意图。

图3为本发明的基于遗传算法的阵元布局优化设计流程。

图4为本发明的基于虚拟源的阵元激励方式示意图。

图5为本发明的虚拟源稀疏全聚焦原理图。

具体实施方式

以下结合具体的实施例子对上述方案做进一步说明，本发明的优选实施例详述如下：

实施例一：

在本实施例中，参见图1，一种超声相控阵虚拟源稀疏全聚焦成像方法，操作步骤如下：

1)稀疏阵列布局优化；

2)指向性函数加权处理、有效孔径权值修正；

3)构造虚拟源阵列；

4)实现稀疏TFM成像。

本实施例超声相控阵虚拟源稀疏全聚焦成像方法，利用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对稀疏阵列中有效阵元的分布进行优化设计，对发射阵元进行指向性函数加权处理，对接收阵元进行有效孔径补偿，再通过虚拟源技术构造虚拟源阵列，以代替实际稀疏阵列中的有效阵元，增强对微小缺陷的检测能力，实现在保证成像质量的同时，提高全聚焦(Total Focus Method,TFM)成像效率的目的。

实施例二：

本实施例与实施例一基本相同，特别之处在于：

在本实施例中，在所述步骤1)中的稀疏阵列布局优化：使用遗传算法对有效阵元个数为N的稀疏阵列进行优化，优化的目标函数基于相控阵指向性函数的参数旁瓣峰值(Peak side-lobe,PSL)、主瓣宽度(Main-lobe wide,MLW)和主瓣峰值(Peak main-lobe，PML)来获得；

优化的主要步骤包括：①种群初始化，②适应度函数评估，③采用合适的算法对初始种群进行选择、交叉、变异操作，④迭代获取最优的染色体序列，并将其还原得到最佳稀疏阵列。

在本实施例中，在所述步骤2)中的指向性函数加权处理、有效孔径权值修正：

首先根据优化得到的稀疏阵列中各阵元位置计算出阵元指向性函数，将其作为权重系数对接收回波值进行加权，以修正声束指向性变化的影响；

其次，对各个接收阵元计算出有效孔径函数，将其作为权重系数对接收陈元进行有效孔径补偿，使得稀疏陈列的有效孔径近似或达到全阵元阵列的有效孔径。

在本实施例中，在所述步骤3)中的构造虚拟源阵列：通过构建虚拟源阵列来代替实际阵列；在N个阵元的稀疏阵列中，通过聚焦延时法则激励换能器中连续的M个阵元，使得声波聚焦在一点，从而在实际相控阵列下方形成虚拟源；

按阵列方向自左到右步进1个单位，激励下一组M个连续阵元，直到所有阵元完成激发，由此可以得到一个阵元个数为N-M+1的虚拟源阵列。

在本实施例中，所述步骤4)实现稀疏TFM成像：

使用虚拟源阵列产生的球面波作为波源，全阵元矩阵进行接收并保存回波信号；

计算出虚拟源阵列中每个虚拟源在成像区域内任意一点(x，z)处的强度值，再将每个虚拟源在目标聚集点(x，z)处的成像强度叠加，即获得最终该点的成像强度，由此得到整个被测区域内的稀疏TFM成像结果。

本实施例利用智能优化算法设计稀疏阵列中有效阵元的布局，利用阵元指向性函数和有效孔径函数对阵元接收回波的幅度进行加权处理，可减少全聚焦成像所需数据量、减少阵元间相互干扰和功率消耗，保证成像质量并提高成像效率；本实施例针对高声衰减材料中微小缺陷的检测，本发明利用优化设计的稀疏阵列构造虚拟源，代替实际稀疏阵列中的有效阵元，以增强聚焦声束的能量，提高对于微小缺陷的分辨能力。

实施例三：

本实施例与上述实施例基本相同，特别之处在于：

在本实施例中，一种超声相控阵虚拟源稀疏全聚焦成像方法，首先考虑换能器阵列所感知的超声场中的声束指向特性。声束指向性指的是阵列发射或接收的超声响应幅值随着俯仰角和方位角的变化而变化的特性，反映的是超声波在介质中某一方向的传输特性，可表示相控阵阵列的超声能量集中程度及其几何边界。对于一个有N个阵元的一维线性阵列相控阵探头，其阵元的幅度A和角频率ω均相同，相位差δ则按照阵元排列逐次增加。附图2所示为一维线性阵列声波叠加示意图，其阵元沿X轴方向以间距d等距排列，第i个阵元距目标点(x,y,z)的距离为r

其中，λ为波长，P(d,α,θ)为合成声压，Ψ为空间中某点(x,t,z)处声波的相位。P(d,α,θ)在某一方向上存在最大值处的波束称为主波束，其声压表示为P

超声相控阵阵列的声场特性即阵列指向性函数的主瓣、旁瓣和栅瓣特性，是阵列性能的关键评价指标。定义如下：PSL(Peak side-lobe)表示指向性函数的旁瓣峰值，MLW(Main-lobe wide)表示指向性函数的主瓣宽度，PML(Peak main-lobe)表示主瓣峰值，分别为：

/>

其中，

如附图1所示，本超声相控阵稀疏全聚焦成像方法的实施步骤为：

步骤1：换能器阵列阵元稀疏优化。根据超声相控阵检测仪和配套的换能器阵列探头，先给定一个初始有效阵元数目(可取全阵元的1/2个，每隔一个位置上取一个)，形成一种均匀布局的稀疏阵列，计算适应度值；然后利用遗传算法，通过逐次减少有效阵数目以及多次迭代调整阵元位置，并与均匀布局的效果进行对比，直到满足适应度值要求或达到最大迭代阈值，最终得到一种最优阵列布局方案。

如附图3所示，在所述步骤1中，首先将稀疏阵列表示为染色体，其中的有效阵元表示为个体中的基因，使得阵列中的阵元与染色体的基因一一对应。在定义了个体编码方案和用于评价个体的适应度值后，选取合理的迭代次数，种群进化过程就是重复应用选择、交叉以及变异操作，并利用适应度值对各代种群中的所有个体进行适应度评估，根据适应度值保留或淘汰个体，从而获得全局最优解。然后将最优解转换为阵列结构，输出稀疏阵列最优布局方案。其中关键步骤如下：

1)种群初始化。首先根据有效阵元数目，对染色体上每个基因进行二进制编码，各基因的值为1或0，1表示发射阵元，0表示非发射阵元。以上述编码方式随机生成一组初始群体为之后的进化操作做准备。假设种群规模为P。

2)适应度评估。采用阵列指向函数的一些参数构造如下的适应度值fitness，用来进行适应度评估：

其中，各参数由定义式(3～5)给出，MLW

3)初始群体进行选择、交叉、变异操作。首先计算初始种群中每个个体的适应度值，采用轮盘赌模型，淘汰掉阵列性能较差的一半群体。然后根据预先设定的交叉概率，两两匹配剩下的P/2个个体，按照此概率在个体的编码串上随机设置一个交叉点，将染色体分为两部分，之后再交换两个个体的部分染色体，得到规模为P的新种群。最后采用二进制变异法，按照预先设定的变异概率将种群中个体的某些基因替换为相应等位基因，即将染色体中的基因值由1变异为0，或者由0变异为1。

4)重复第2)和3)步的操作，直到循环完预先设置的所有迭代次数，并记录下每次循环中的最优染色体，并将其还原为对应的阵列结构，得到最优稀疏阵列。

步骤2：稀疏阵列有效孔径修正。根据有效孔径一致的稀疏阵列与全阵列在远场区域具有相同的点扩散函数为条件，将步骤1中优化设计得到的稀疏阵列进行阵元指向性函数加权处理，并通过有效孔径补偿方法，对稀疏接收阵列中的各个阵元进行有效孔径权值修正，具体为：

1)在所述步骤2中，由式(1)提取出阵列中的第i个阵元在不同角度的权重函数，得到如下定义的单个阵元的指向性函数：

ω

其中，a为阵元的宽度。由发射阵元i与接收阵元j的指向性函数的乘积得：

ω

将其作为权值引入TFM成像中，计算出检测区域内各点幅值I(x，z)为：

其中，e

其中，(x

2)在所述步骤2中，有效孔径函数A

A

其中，r为阵列的位置向量，用来描述发射、接收孔径中的有效阵元位置，u(r)为发射阵元位置的二值函数，v(r)为接收阵元位置的二值函数，ω

式中，u

/>

其中，N

步骤3：构建虚拟源阵列。基于步骤2中优化设计的稀疏阵列，通过聚焦延时法则，在待测材料或结构件的某一深度处构建虚拟源阵列。

在所述步骤3中，虚拟源阵列中各个虚拟源的位置分布对应稀疏阵列中各阵元的位置，可基于优化后的稀疏阵列来构建虚拟源阵列，以增强声束能量，提高缺陷分辨能力。基于虚拟源的阵元激励方式如附图4所示，设在总共N个阵元的相控阵阵列中，有K个虚拟源，每个虚拟源由M个连续阵元构成。首先，通过聚焦延时法则激励换能器中连续的M个阵元，先激励两边阵元，依次向内最后激励中心阵元，使得声波聚焦在一点处，即在实际相控阵列下方形成虚拟源，产生向前和向后发射的球面波；其次，在M个阵元以预定义的延迟完成激励后，按阵列方向自左到右步进1个单位，再激励下一组M个连续阵元形成下一个虚拟源，直到所有阵元完成激发。由此，可以创建出以多个虚拟源为一个组合的虚拟源阵列。

步骤4：稀疏TFM成像。利用步骤3所得虚拟源稀疏阵列，进行相控阵聚焦扫描，得到超声检测信号数据，根据重构算法得到全聚焦TFM图像。

在所述步骤4中，以步骤3的激励方法来构建虚拟源阵列，使用全阵元接收并保存回波信号。如附图5所示，将线性相控阵换能器平行放置于被测介质的表面，以阵列中心为原点建立直角坐标系xoz，x轴沿阵列方向平行于介质表面，z轴垂直于阵列并指向试件内部，则虚拟源阵列中的第k个虚拟源在成像区域内任意一点(x，z)处的强度值为：

其中，t

其中，(x

依次计算被测区域内每一个聚焦点的幅值，由此得到整个被测区域内的稀疏TFM成像结果，直观反映出被测介质内部的缺陷或损伤情况。

上述实施例基于阵列稀疏优化的超声相控阵虚拟源全聚焦成像方法。首先利用遗传算法对稀疏发射阵列的布局进行优化设计，得到最佳阵列布局方案。之后，根据稀疏阵列与全阵列的声场一致性，对稀疏接收阵列进行有效孔径补偿，在减少有效阵元数目的同时，提升稀疏全聚焦成像质量。最后，针对高声衰减材料中微小缺陷的检测问题，结合优化设计的稀疏阵列构造虚拟源，代替实际稀疏阵列中的有效阵元，增强了聚焦声束能量，进一步提高了对于微小缺陷的分辨能力。通过本发明提出的稀疏全聚焦成像方法，可在保证成像质量的同时，极大地减少了成像算法使用数据量，提高了成像效率，并且适用于微小缺陷的检测。

上面对本发明实施例结合附图进行了说明，但本发明不限于上述实施例，还可以根据本发明的发明创造的目的做出多种变化，凡依据本发明技术方案的精神实质和原理下做的改变、修饰、替代、组合或简化，均应为等效的置换方式，只要符合本发明的发明目的，只要不背离本发明的技术原理和发明构思，都属于本发明的保护范围。