System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于超声相控阵物理声场的扇扫成像方法技术_技高网

一种基于超声相控阵物理声场的扇扫成像方法技术

技术编号:40094545 阅读:6 留言:0更新日期:2024-01-23 16:44
本发明专利技术公开了一种基于超声相控阵物理声场的扇扫成像方法,先建立超声相控阵物理声场的坐标系并设置基本结构,再定义圆形缺陷并拓宽,进而计算出各采样点的法向方向;然后根据各采样点的入射方向判断各采样点是否处于有效反射方向范围内,进而修正各采样点的入射方向,进而计算各采样点接收的超声声波从阵元中心发射到反射至阵元中心所需的整体传播时间,最后,将各个采样点的传播时间t转换为离散的采样索引,并遍历各波束角度的声场,获取各角度的A扫描信号,最终实现插值成像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无损检测,更为具体地讲,涉及一种基于超声相控阵物理声场的扇扫成像方法


技术介绍

1、超声相控阵技术是超声检测技术中一项先进的缺陷检测技术,相较于常规超声探头,相控阵的优势在于无需移动探头便可通过声束偏转和聚焦得到多条波束的检测信号,实现多角度扫查,并可进行二维成像。该技术的细分方向包括扇扫成像、全聚焦成像、线性扫描成像等。

2、本专利技术针对的是其中的扇扫成像技术,超声相控阵扇形扫描通常配合斜楔块使用,可使纵波超过临界角,仅使横波进入被检测试件,避免纵波与横波的相互干扰,具有较好的成像效果,十分适合焊缝缺陷检测,是一种十分重要的检测方法。

3、然而,扇扫图像中的缺陷形状和大小并不与缺陷的真实形状大小一致,直接根据扫描图像很难确定缺陷的真实特征,即便是经验丰富的检测人员也很容易判断错误。随着人工智能的进一步发展,目前许多研究者开始使用神经网络进行缺陷的自动检测和自动表征,一方面可实现自动化检测,节省人力;另一方面可利用神经网络的强大推理能力,减少缺陷评估中的误判。但是神经网络模型的效果高度依赖于数据集,如果仅仅使用真实缺陷数据以及人工缺陷数据,其数据量和数据多样性都很难满足要求,且制作数据集的时间成本和经济成本都难以接受。部分研究人员使用商业有限元仿真软件来制作超声数据集,这种方式具有较好的效果,可以产生丰富的数据集去训练神经网络模型,但是这种仿真软件的计算量是巨大的,要生成数万张图片的数据集所需的时间成本巨大。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于超声相控阵物理声场的扇扫成像方法,能够快速得到缺陷仿真图像。

2、为实现上述专利技术目的,本专利技术一种基于超声相控阵物理声场的扇扫成像方法,其特征在于,包括以下步骤:

3、(1)、建立超声相控阵物理声场的坐标系;

4、记超声相控阵的阵元中心为h,以阵元中心正下方与被测试件的交界面的交点作为坐标原点o,垂直向下为z轴,水平方向为x轴,构建坐标系;

5、(2)、设置超声相控阵物理声场的基本结构;

6、将n个晶片等间距放置于超声相控阵的斜楔块上,斜楔块置于被测试件表面,n个晶片一起发射超声波束,等效至由阵元中心h发出;

7、(3)、定义圆形缺陷;

8、以点o为左上角端点,在被测试件表面定义大小m×n为矩形区域作为检测区域,然后在检测区域上随机定义p个圆形缺陷,圆形缺陷的半径为r;

9、(4)、拓宽圆形缺陷并计算缺陷的圆环上各点的法线方向;

10、(4.1)、在每个圆形缺陷上,过圆形缺陷的圆心作平行于x轴的轴线,将每个圆形缺陷均分为上、下半圆弧,上、下半圆弧上设置多个采样点;

11、(4.2)、在每个圆形缺陷的上半圆弧上,将上半圆弧上的各个采样点与圆心的连线作为法向向量,然后计算法向向量与x轴的夹角,以该角度表示各采样点的法向方向;将下半圆弧上的各采样点的法向方向均设置为0;

12、(4.3)、缺陷拓宽;

13、设置拓宽步进δr;

14、以每个圆形缺陷的上半圆弧为基准,在每个圆形缺陷的圆心处先按照r+δr,r+2δr,…,r+kδr画半圆弧,再按照r-δr,r-2δr,…,r-kδr画半圆弧,k为正整数;然后按照步骤(4.2)计算2k个半圆弧上各采样点的法向方向;

15、(5)、定义2k+1个半圆弧上各采样点的权重;

16、将步骤(4.3)中基准的上半圆弧上各采样点的权重设置为1,然后将内外两侧的半圆弧上各采样点的权重依次递减δw,δw为小于1的常数;

17、(6)、计算2k+1个半圆弧上各采样点的入射方向;

18、找出每个半圆弧上各采样点的入射点,然后连接对应入射点与采样点的直线,最后以直线与x轴的夹角作为各采样点的入射方向;

19、(7)、定义各圆形缺陷的遮挡数组;

20、计算每个圆形缺陷的遮挡参数:低极限角度、高极限角度、缺陷中心深度;其中,缺陷中心深度为圆形缺陷的圆心到x轴的垂直距离;在每个圆形缺陷拓宽后,找出2k+1个半圆弧上各采样点的入射方向的最大值和最小值,然后将最大值作为低极限角度,将最小值作为高极限角度;

21、将每个圆形缺陷的遮挡参数组成遮挡数组;

22、(8)、计算超声波束从阵元中心传播至每个半圆弧上各采样点所需时间;

23、对于每个半圆弧上各采样点,先计算各采样点与对应入射点的距离,记为l1;再计算阵元中心到入射点的距离,记为l2;最后计算传播时间t1:

24、t1=l1/c1+l2/c2

25、其中,c1、c2分别表示超声波束在被测试件和楔块中的传播速度;

26、(9)、设置各采样点的有效反射方向范围;

27、对于2k+1个半圆弧上任意一个采样点,当超声波束传播至采样点时,采样点会将超声波束反射至超声相控阵晶片上,当超声相控阵物理声场中的第一个晶片能够接收到反射波束时,该反射波束在被测试件中与x轴的夹角作为采样点的最大反射方向;同时,超声相控阵物理声场中的最后一个晶片能够接收到反射波束时,该反射波束在被测试件中与x轴的夹角作为采样点的最小反射方向;

28、最后定义位于最小反射方向与最大反射方向之间的区域作为采样点的有效反射方向范围;

29、(10)、判断各采样点是否处于有效反射方向范围内;

30、对于2k+1个半圆弧上任意一个采样点,根据采样点的入射方向和法线方向,计算采样点的反射方向,入射方向与反射方向关于法线方向对称;

31、遍历每一个采样点,判断每个采样点的入射方向是否位于对应的有效反射方向范围内,如果位于有效反射方向范围内,则采样点的反射方向保持不变;否则,将采样点的反射方向设置为0;此外,对于入射方向与法线方向的夹角超过90度的采样点,也将其反射方向设置为0;

32、(11)、检查各采样点的遮挡情况;

33、遍历遮挡数组,对于2k+1个半圆弧上任意一个采样点,如若采样点到x轴的垂直距离大于某个缺陷中心深度,并且采样点的入射方向位于对应的高极限角度和低极限角度之间,则判定采样点被遮挡,然后将采样点的反射方向设置为0;

34、(12)、计算反射波束从采样点传输至阵元中心所需时间;

35、对于2k+1个半圆弧上任意一个采样点,先找到反射波束在楔块与被测试件的交界面上的入射点,然后分别计算采样点与对应入射点的距离l3以及阵元中心到入射点的距离l4;最后计算传播时间t2:

36、t2=l3/c2+l4/c1

37、(13)、计算各采样点接收的超声声波从阵元中心发射到反射至阵元中心所需的整体传播时间t;

38、对于2k+1个半圆弧上任意一个采样点,先判断采样点的反射方向是否为0,若为0,则将采样点的整体传播时间t设置为0;否则设置采样点的整体传播时间为t=t1本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于超声相控阵物理声场的扇扫成像方法,其特征在于,包括以下步骤:

【技术特征摘要】

1.一种基于超声相控阵物理声场的扇扫...

【专利技术属性】
技术研发人员:杜恒高斌肖湘康玉宽
申请(专利权)人:四川成电多物理智能感知科技有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1