本發(fā)明涉及聲學(xué)陣列成像技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種分布式并行全矩陣聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)與方法。
背景技術(shù):
目前,聲學(xué)陣列成像對(duì)于工業(yè)無(wú)損檢測(cè)、醫(yī)學(xué)及水下檢測(cè)等行業(yè)都具有重要的意義,近些年來(lái)得到了廣泛應(yīng)用。
超聲陣列檢測(cè)技術(shù)是基于超聲陣列換能器,利用超聲縱波或者橫波,對(duì)工業(yè)中零部件進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)的一種方法。超聲陣列檢測(cè)技術(shù)還能夠用于檢測(cè)如復(fù)合材料等結(jié)構(gòu)復(fù)雜的材料。該方法具有極大的靈活性,可以檢測(cè)不規(guī)則形狀零件,相對(duì)于傳統(tǒng)的單陣元探傷方式,具有探查面積大、信噪比高、檢測(cè)結(jié)果直觀等優(yōu)點(diǎn)。
工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域常用的超聲陣列檢測(cè)方法包括直接接觸式相控陣成像和經(jīng)楔塊折射式相控陣成像,不同的成像方法適用于不同的應(yīng)用場(chǎng)景。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
本發(fā)明的目的在于,為解決現(xiàn)有技術(shù)中,全聚焦成像方法中,每次接收過(guò)程均為全孔徑采集數(shù)據(jù),此過(guò)程需要占用大量的存儲(chǔ)空間,并且由于后期處理過(guò)程計(jì)算耗時(shí)大,導(dǎo)致幀率偏低,不適用實(shí)時(shí)成像。
為實(shí)現(xiàn)上述目的,一方面,本發(fā)明提供了一種聲學(xué)陣列成像系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊101、第一成像模塊102、第二成像模塊103和圖像復(fù)合模塊104。
其中,數(shù)據(jù)采集模塊101,用于對(duì)聲學(xué)陣列中的每一個(gè)陣元依次發(fā)射超聲波,并采集聲學(xué)陣列中的每一個(gè)陣元的回波信號(hào),對(duì)回波信號(hào)分別進(jìn)行解析變換處理,獲取相應(yīng)的解析信號(hào)。其中,數(shù)據(jù)采集模塊101具體用于:采用希爾伯特變換獲取每一個(gè)陣元的回波信號(hào)相應(yīng)的解析信號(hào),所述希爾伯特變換公式為:
a(t)=x(t)+iH{x(t)}
其中H{·}表示希爾伯特變換,x(t)表示回波信號(hào),希爾伯特變換積分形式為:
還可以采用Reilly窄帶算法獲取每一個(gè)陣元的回波信號(hào)相應(yīng)的解析信號(hào)。
第一成像模塊102,用于根據(jù)聲學(xué)陣列中每一個(gè)陣元之間的物理幾何關(guān)系或通過(guò)介質(zhì)折射時(shí)計(jì)算每一個(gè)陣元的聲傳播關(guān)系,根據(jù)聲傳播關(guān)系得到每一個(gè)接收陣元通道在每一個(gè)像素點(diǎn)的延時(shí)值,根據(jù)得到的所述解析信號(hào)和延時(shí)值計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像。
其中,第一成像模塊102具體采用以下形式:根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值,采用分布式計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像。分布式計(jì)算采用多核處理器進(jìn)行分核處理,分核處理包括:采用一個(gè)處理器核實(shí)現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)單通道的圖像生成,然后利用多核或多處理器并行的計(jì)算所有接收通道;根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值,采用分布式計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像,分布式計(jì)算采用電路模塊進(jìn)行處理。
第二成像模塊103,對(duì)每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行復(fù)合,得到每一個(gè)發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像。
其中,第二成像模塊103采用樹形的級(jí)聯(lián)式復(fù)合處理單元對(duì)每一個(gè)陣元對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行復(fù)合,得到陣列接收復(fù)合圖像。
圖像復(fù)合模塊104,采用并行復(fù)合處理單元對(duì)每一個(gè)發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像進(jìn)行復(fù)合,獲得全聚焦圖像,再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò),獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。
另一方面,本發(fā)明提供了一種聲學(xué)陣列成像方法,該方法包括以下步驟:對(duì)聲學(xué)陣列中的每一個(gè)陣元依次發(fā)射超聲波,并采集聲學(xué)陣列中的每一個(gè)陣元的回波信號(hào),對(duì)回波信號(hào)分別進(jìn)行解析變換處理,獲取相應(yīng)的解析信號(hào)。
其中,對(duì)回波信號(hào)分別進(jìn)行解析變換處理,獲取相應(yīng)的解析信號(hào)的步驟中包括:采用希爾伯特變換獲取每一個(gè)陣元的回波信號(hào)相應(yīng)的解析信號(hào)希爾伯特變換公式為:
a(t)=x(t)+iH{x(t)}
其中H{·}表示希爾伯特變換,x(t)表示回波信號(hào),希爾伯特變換積分形式為:
還可采用Reilly窄帶算法獲取每一個(gè)陣元的回波信號(hào)相應(yīng)的解析信號(hào)。
根據(jù)聲學(xué)陣列中每一個(gè)陣元之間的物理幾何關(guān)系或通過(guò)介質(zhì)折射時(shí)計(jì)算每一個(gè)陣元的聲傳播關(guān)系,根據(jù)聲傳播關(guān)系得到每一個(gè)接收陣元通道在每一個(gè)像素點(diǎn)的延時(shí)值,根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像。
其中,根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值,采用分布式計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像。分布式計(jì)算采用多核處理器進(jìn)行分核處理,分核處理包括:采用一個(gè)處理器核實(shí)現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)單通道的圖像生成,然后利用多核或多處理器并行的計(jì)算所有接收通道;根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值,采用分布式計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像,分布式計(jì)算采用電路模塊進(jìn)行處理。
對(duì)每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行復(fù)合,得到每一個(gè)發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像。
其中,復(fù)合方式采用樹形的級(jí)聯(lián)式復(fù)合處理單元對(duì)每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行復(fù)合。
將所有得到的陣列接收復(fù)合圖像進(jìn)行疊加,獲得全聚焦圖像;再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò),獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。
本發(fā)明提供了一種聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)及方法,本發(fā)明有益效果為:在采集各個(gè)陣元數(shù)據(jù)時(shí)實(shí)時(shí)進(jìn)行處理,所以占用的存儲(chǔ)空間少、采用并行提高運(yùn)算速度、實(shí)際應(yīng)用中計(jì)算耗時(shí)小、可實(shí)現(xiàn)高幀率成像,適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和高分辨成像。此外,本發(fā)明適用于在不同的頻率和應(yīng)用場(chǎng)景下的聲學(xué)陣列成像。
附圖說(shuō)明
圖1(a)為現(xiàn)有超聲陣列縱波掃描成像檢測(cè)的示意圖;
圖1(b)為現(xiàn)有超聲陣列橫波掃描成像檢測(cè)的示意圖;
圖2為現(xiàn)有全聚焦成像方法收發(fā)模式示意圖;
圖3為現(xiàn)有全聚焦成像發(fā)射、接收的空間幾何關(guān)系示意圖;
圖4為現(xiàn)有全聚焦成像方法與SAFT波束仿真對(duì)比示意圖;
圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)模塊結(jié)構(gòu)圖;
圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖;
圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)示意圖;
圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第一成像模塊實(shí)現(xiàn)框圖;
圖9為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第二成像模塊103中級(jí)聯(lián)式單陣元發(fā)射-陣列接收?qǐng)D像組合模塊機(jī)構(gòu)圖;
圖10為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像方法流程圖;
圖11(a)為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第1陣元發(fā)射-第1陣元接收的圖像;
圖11(b)為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第1陣元發(fā)射-第16陣元接收的圖像;
圖11(c)為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第1陣元發(fā)射-第32陣元接收的圖像;
圖12(a)為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第1陣元發(fā)射-陣列接收的圖像;
圖12(b)為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第16陣元發(fā)射-陣列接收的圖像;
圖12(c)為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第32陣元發(fā)射-陣列接收的圖像;
圖13為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種全矩陣數(shù)據(jù)采集圖像。
具體實(shí)施方式
下面通過(guò)附圖和實(shí)施例,對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
圖1分別給出了直接接觸式扇形掃查和經(jīng)楔塊產(chǎn)生橫波S型掃查示意圖。
圖1(a)為一種超聲陣列縱波掃描成像檢測(cè)的示意圖。如圖1所示,電子系統(tǒng)通過(guò)控制不同陣元的延時(shí),從而改變?nèi)肷淇v波的角度,達(dá)到對(duì)扇形區(qū)域成像的目的,這種方式稱為B模式成像。
圖1(b)為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種超聲陣列橫波掃描成像檢測(cè)的示意圖。如圖1(b)所示,電子系統(tǒng)控制不同陣元的延時(shí),并使入射縱波沿著楔塊內(nèi)部斜入射到零件上,從而達(dá)到利用折射橫波對(duì)扇形區(qū)域成像的目的,這種方式稱為S模式成像。S模式成像需計(jì)算超聲通過(guò)楔塊折射進(jìn)入試塊的聲程,可利用費(fèi)馬定理進(jìn)行計(jì)算。
圖2為一種全聚焦成像方法收發(fā)模式示意圖。如圖2所示,在發(fā)射模式中,傳感器陣列中的單個(gè)陣元依次發(fā)射,在接收模式中,傳感器陣列中采用全部陣列接收單個(gè)陣元發(fā)出的回波數(shù)據(jù),全矩陣數(shù)據(jù)采集包含了任意兩個(gè)陣元間發(fā)射與接收的組合關(guān)系,用于合成圖像。
圖3為一種全聚焦成像發(fā)射、接收的空間幾何關(guān)系示意圖。如圖3所示,以第一種直接接觸式成像模式為例進(jìn)行介紹,計(jì)算聚焦延時(shí)的空間幾何關(guān)系,對(duì)空間某點(diǎn)P,設(shè)第n個(gè)發(fā)射陣元延時(shí)為τn,第m個(gè)接收陣元延時(shí)為τm,采集的信號(hào)為sm,n(t),總陣元數(shù)目為N,則全聚焦成像方法表示為:
其中
采用頻域分析方法,當(dāng)陣元發(fā)射單一頻率信號(hào)時(shí),全聚焦成像可表示為:
將τm和τn帶入式(4)化簡(jiǎn),省去常數(shù)后的合成波束表示為:
得到仿真結(jié)構(gòu)如圖4。其中θ表示波束角度。PSF(θ)表示波束模式。
圖4為一種全聚焦成像方法與SAFT波束仿真對(duì)比示意圖。如圖4所示,可以看出,全聚焦成像方法對(duì)柵瓣和旁瓣的抑制效果均優(yōu)于SAFT。因此全聚焦成像方法常作為成像質(zhì)量的“黃金標(biāo)準(zhǔn)”。但每次接收過(guò)程均為全孔徑采集數(shù)據(jù),因此需要占用大量的存儲(chǔ)空間;同時(shí)由于計(jì)算耗時(shí)大,導(dǎo)致幀率偏低,不適合于實(shí)時(shí)處理。因此,亟需提出一種新的處理方法和系統(tǒng)架構(gòu),減少存儲(chǔ)空間,提高運(yùn)算速度,解決上述問(wèn)題。
其中,合成孔徑成像方法(SAFT)與常規(guī)超聲成像和其他方式的合成孔徑成像方法相比,能夠提高幀率、信噪比和對(duì)比度。SAFT首先利用單個(gè)陣元發(fā)射球面波,覆蓋整個(gè)成像區(qū)域;然后接收全陣列信號(hào),利用延時(shí)疊加,計(jì)算得到低分辨率超聲圖像。近年來(lái),關(guān)于合成發(fā)射孔徑成像方面的研究集中在如何減少?gòu)?fù)雜度、提高幀率、探測(cè)深度和橫向分辨率等方面。
圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)模塊結(jié)構(gòu)圖。如圖5所示,一種聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊101、第一成像模塊102、第二成像模塊103和圖像復(fù)合模塊104。
數(shù)據(jù)采集模塊101,用于對(duì)聲學(xué)陣列中的每一個(gè)陣元依次發(fā)射超聲波,并采集聲學(xué)陣列中的每一個(gè)陣元的回波信號(hào),對(duì)回波信號(hào)分別進(jìn)行解析變換處理,獲取相應(yīng)的解析信號(hào)。
其中,數(shù)據(jù)采集模塊101具體用于:采用希爾伯特變換獲取每一個(gè)陣元的回波信號(hào)相應(yīng)的解析信號(hào),希爾伯特變換公式為:
a(t)=x(t)+iH{x(t)} (6)
其中H{·}表示希爾伯特變換,x(t)表示回波信號(hào),希爾伯特變換積分形式為:
還可以采用Reilly窄帶算法獲取每一個(gè)陣元的回波信號(hào)相應(yīng)的解析信號(hào)。
第一成像模塊102,用于根據(jù)聲學(xué)陣列中每一個(gè)陣元之間的物理幾何關(guān)系或通過(guò)介質(zhì)折射時(shí)計(jì)算每一個(gè)陣元的聲傳播關(guān)系,根據(jù)聲傳播關(guān)系得到每一個(gè)接收陣元通道在每一個(gè)像素點(diǎn)的延時(shí)值,根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像。
其中,第一成像模塊102具體采用以下形式根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值,采用分布式計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像,分布式計(jì)算采用多核處理器進(jìn)行分核處理,分核處理包括:采用一個(gè)處理器核實(shí)現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)單通道的圖像生成,然后利用多核或多處理器并行的計(jì)算所有接收通道;根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值,采用分布式計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元中對(duì)應(yīng)的圖像,分布式計(jì)算采用電路模塊進(jìn)行處理。
第二成像模塊103,對(duì)每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行復(fù)合,得到每一個(gè)發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像。
其中,第二成像模塊103采用樹形的級(jí)聯(lián)式復(fù)合處理單元對(duì)每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行復(fù)合,得到陣列接收復(fù)合圖像。
圖像復(fù)合模塊104,采用并行復(fù)合處理單元對(duì)每一個(gè)發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像進(jìn)行復(fù)合,獲得全聚焦圖像,再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò),獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。
圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。如圖6所示,數(shù)據(jù)采集模塊包括超聲陣列換能器,超聲陣列換能器的N(N為正整數(shù))個(gè)陣元接收超聲陣列換能器的第一個(gè)陣元發(fā)射超聲波的回波信號(hào),處理系統(tǒng)對(duì)回波信號(hào)采用希爾伯特或Reilly窄帶算法的方法獲取回波信號(hào)的解析信號(hào)。
其中,采用希爾伯特變換得到解析信號(hào):
a(t)=x(t)+iH{x(t)} (6)
其中H{·}表示希爾伯特變換,x(t)表示回波信號(hào),希爾伯特變換積分形式為:
希爾伯特變換的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)較為困難,本發(fā)明提供采用改進(jìn)Reilly窄帶方法。在設(shè)計(jì)原型濾波器時(shí),按照超聲換能器的通帶設(shè)計(jì)為帶通濾波器,然后利用頻移得到帶通形式的Reilly濾波器。從理論分析可以得出,由于帶通作用,減少帶外噪,信噪比較直接設(shè)計(jì)解析濾波器方法有一定的改善。
根據(jù)第一個(gè)陣元與每一個(gè)陣元之間的物理幾何關(guān)系或通過(guò)介質(zhì)折射時(shí)計(jì)算出每一個(gè)陣元的聲傳播關(guān)系,根據(jù)聲傳播關(guān)系得到每一個(gè)接收陣元通道在每一個(gè)像素點(diǎn)的延時(shí)值,根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值通過(guò)分布式計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像。利用所有的單陣元發(fā)射-單陣元接收?qǐng)D像,通過(guò)復(fù)合,既可以得到單陣元發(fā)射-陣列接收復(fù)合圖像。多次執(zhí)行采集模塊與第一成像模塊102所執(zhí)行的步驟,直到獲得N個(gè)陣元的單陣元發(fā)射-陣列接收復(fù)合圖像。
具體地,多次執(zhí)行的步驟包括:從第一個(gè)陣元發(fā)射超聲波,多個(gè)陣元依次接收第一回波信號(hào),根據(jù)第一回波信號(hào)產(chǎn)生多個(gè)對(duì)應(yīng)的圖像;第二個(gè)陣元發(fā)射超聲波,多個(gè)陣元依次接收第二回波信號(hào),根據(jù)第二回波信號(hào)產(chǎn)生多個(gè)對(duì)應(yīng)的圖像;以此類推,到第N個(gè)陣元發(fā)射超聲波,多個(gè)陣元依次接收第N回波信號(hào),根據(jù)第N回波信號(hào)產(chǎn)生多個(gè)對(duì)應(yīng)的圖像。
將第一回波信號(hào)產(chǎn)生得多個(gè)對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行復(fù)合,得到第一個(gè)單陣元發(fā)射-陣列接收復(fù)合圖像,以此類推,將第N回波信號(hào)產(chǎn)生得多個(gè)對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行復(fù)合,得到第N個(gè)單陣元發(fā)射-陣列接收復(fù)合圖像。
將得到的N個(gè)單陣元發(fā)射-陣列接收復(fù)合圖像采用并行復(fù)合處理單元對(duì)其進(jìn)行復(fù)合,獲得全聚焦圖像,再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò),獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。分布式并行全矩陣聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)按照不同發(fā)射陣元依次工作。對(duì)于每次發(fā)射,成像系統(tǒng)采用順序執(zhí)行,例如陣元1和陣元2發(fā)射,是兩次發(fā)射成像過(guò)程,可以使用一套成像軟硬件系統(tǒng)來(lái)完成,而不需要采用冗余的系統(tǒng)。
此外,單發(fā)、單收信號(hào)經(jīng)過(guò)希爾伯特變化生成解析復(fù)信號(hào)。復(fù)信號(hào)被送入一個(gè)數(shù)據(jù)索引數(shù)組中緩沖。然后由延時(shí)生成表模塊按照單陣元發(fā)射—單陣元接收的中發(fā)射、接收陣元位置,計(jì)算得到每一個(gè)像素點(diǎn)的索引值,然后讀取相應(yīng)的信號(hào),存儲(chǔ)至二維圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。
優(yōu)選地,如果數(shù)據(jù)索引表采用軟件實(shí)現(xiàn),則由一個(gè)可讀寫的數(shù)組完成;如果數(shù)據(jù)索引表采用硬件實(shí)現(xiàn),則由一個(gè)雙口存儲(chǔ)器實(shí)時(shí)完成索引。延時(shí)生成表,可以由處理器計(jì)算得出,然后存儲(chǔ)在實(shí)時(shí)處理模塊中。此外,第二成像模塊還用于采用并行復(fù)合處理單元對(duì)所述每一個(gè)接收陣元的復(fù)合接收陣元圖像進(jìn)行復(fù)合,得到總復(fù)合圖像。
圖像復(fù)合模塊,用于將所有得到的復(fù)合圖像進(jìn)行疊加,獲得全聚焦圖像;再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò),獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。
此外,執(zhí)行依次發(fā)射各個(gè)陣元,可以得到所有的單陣元發(fā)射-陣列接收?qǐng)D像。該模塊主要由各個(gè)單陣元發(fā)射-陣列接收?qǐng)D像緩沖器和復(fù)合模塊組成,通過(guò)復(fù)合各個(gè)單陣元發(fā)射-陣列接收?qǐng)D像,得到全矩陣數(shù)據(jù)采集圖像。通過(guò)計(jì)算圖像包絡(luò)作為最終的成像結(jié)果。對(duì)超聲掃描線信號(hào)可以通過(guò)正交解調(diào),得到掃描線信號(hào)的包絡(luò),解調(diào)過(guò)程是利用解析信號(hào)的方式獲取的,解析信號(hào)在信號(hào)分析中十分有用,常常用于獲取信號(hào)的瞬時(shí)幅度和頻率。
圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)示意圖。如圖7所示,從第一個(gè)陣元發(fā)射超聲波,多個(gè)陣元依次接收第一回波信號(hào),根據(jù)第一回波信號(hào)產(chǎn)生多個(gè)對(duì)應(yīng)的圖像;第二個(gè)陣元發(fā)射超聲波,多個(gè)陣元依次接收第二回波信號(hào),根據(jù)第二回波信號(hào)產(chǎn)生多個(gè)對(duì)應(yīng)的圖像;以此類推,到第N個(gè)陣元發(fā)射超聲波,多個(gè)陣元依次接收第N回波信號(hào),根據(jù)第N回波信號(hào)產(chǎn)生多個(gè)對(duì)應(yīng)的圖像。
將第一回波信號(hào)產(chǎn)生得多個(gè)對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行復(fù)合,得到第一個(gè)發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像,以此類推,將第N回波信號(hào)產(chǎn)生得多個(gè)對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行復(fù)合,得到第N個(gè)發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像。
將得到的第N個(gè)發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像采用并行復(fù)合處理單元對(duì)進(jìn)行復(fù)合,獲得全聚焦圖像,再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò),獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。
圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第一成像模塊實(shí)現(xiàn)框圖。如圖8所示,為單陣元發(fā)射—單陣元接收成像模塊。單發(fā)-單收信號(hào)經(jīng)過(guò)希爾伯特變化生成解析復(fù)信號(hào)。復(fù)信號(hào)被送入一個(gè)數(shù)據(jù)索引數(shù)組中緩沖。然后由延時(shí)生成表模塊按照單陣元發(fā)射—單陣元接收的中發(fā)射、接收陣元位置,計(jì)算得到每一個(gè)像素點(diǎn)的索引值,然后讀取相應(yīng)的信號(hào),存儲(chǔ)至二維圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。
優(yōu)選地,如果數(shù)據(jù)索引表采用軟件實(shí)現(xiàn),則由一個(gè)可讀寫的數(shù)組完成;嗎如果數(shù)據(jù)索引表采用硬件實(shí)現(xiàn),則由一個(gè)雙口存儲(chǔ)器實(shí)時(shí)完成索引。延時(shí)生成表,可以由處理器計(jì)算得出,然后存儲(chǔ)在實(shí)時(shí)處理模塊中。
圖9為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第二成像模塊中的級(jí)聯(lián)式單陣元發(fā)射-陣列接收?qǐng)D像組合模塊機(jī)構(gòu)圖。如圖9所示,單陣元發(fā)射-單陣元接收?qǐng)D像通過(guò)樹形的級(jí)聯(lián)方式進(jìn)行復(fù)合,從而產(chǎn)生單陣元發(fā)射-陣列接收?qǐng)D像。以8陣元為例,由上一步產(chǎn)生的8個(gè)圖像,通過(guò)兩兩組合,產(chǎn)生4幅1階圖像;然后復(fù)合,產(chǎn)生2幅2階圖像;最后產(chǎn)生3階圖像,即為單陣元發(fā)射-陣列接收?qǐng)D像。
圖10為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種聲學(xué)陣列成像方法流程圖。如圖10所示,一種聲學(xué)陣列成像方法,該方法包括步驟S201-S204:
步驟S201:對(duì)聲學(xué)陣列中的每一個(gè)陣元依次發(fā)射超聲波,并采集聲學(xué)陣列中的每一個(gè)陣元的回波信號(hào),對(duì)回波信號(hào)分別進(jìn)行解析變換處理,獲取相應(yīng)的解析信號(hào)。
具體地,對(duì)回波信號(hào)分別進(jìn)行解析變換處理,獲取相應(yīng)的解析信號(hào)的步驟中包括:采用希爾伯特變換獲取每一個(gè)陣元的回波信號(hào)相應(yīng)的解析信號(hào),
希爾伯特變換公式為:
a(t)=x(t)+iH{x(t)} (6)
其中H{·}表示希爾伯特變換,x(t)表示回波信號(hào),希爾伯特變換積分形式為:
還可以采用Reilly窄帶算法獲取每一個(gè)陣元的回波信號(hào)相應(yīng)的解析信號(hào)。
步驟S202:根據(jù)聲學(xué)陣列中每一個(gè)陣元之間的物理幾何關(guān)系或通過(guò)介質(zhì)折射時(shí)計(jì)算每一個(gè)陣元的聲傳播關(guān)系,根據(jù)聲傳播關(guān)系得到每一個(gè)接收陣元通道在每一個(gè)像素點(diǎn)的延時(shí)值,根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元的對(duì)應(yīng)的圖像。其中,根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值,采用分布式計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像,分布式計(jì)算采用多核處理器進(jìn)行分核處理,分核處理包括:采用一個(gè)處理器核實(shí)現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)單通道的圖像生成,然后利用多核或多處理器并行的計(jì)算所有接收通道;根據(jù)得到的解析信號(hào)和延時(shí)值,采用分布式計(jì)算獲得每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像,分布式計(jì)算采用電路模塊進(jìn)行處理。
步驟S203:采用并行復(fù)合處理單元對(duì)每一個(gè)接收陣元對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行復(fù)合,得到每一個(gè)發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像。其中,此步驟中還包括:通過(guò)樹形的級(jí)聯(lián)式復(fù)合處理單元對(duì)每一個(gè)接收陣元的復(fù)合接收陣元圖像進(jìn)行復(fù)合。此外,采用并行復(fù)合電路對(duì)得到每一個(gè)陣元的圖像進(jìn)行復(fù)合,得到復(fù)合圖像的步驟包括:采用樹形的級(jí)聯(lián)式復(fù)合電路對(duì)每一個(gè)陣元的圖像進(jìn)行復(fù)合,采用的專用的電路模塊進(jìn)行實(shí)現(xiàn),包括專用集成電路或FPGA等,通過(guò)不同參數(shù)的相同電路模塊,實(shí)現(xiàn)分布式并行計(jì)算。
步驟S204:將所有得到的陣列接收復(fù)合圖像進(jìn)行疊加,獲得全聚焦圖像;再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò),獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。
圖11(a)、(b)、(c)為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第1陣元發(fā)射-第1陣元接收的圖像、第1陣元發(fā)射-第16陣元接收的圖像、第1陣元發(fā)射-第32陣元接收的圖像。如圖11(a)、(b)、(c)所示,采用模擬計(jì)算的發(fā)射接收聲場(chǎng)作為算法的輸入。成像對(duì)象為12個(gè)散射點(diǎn),分別分布距離換能器深度為20mm、30mm、40mm和50mm;水平坐標(biāo)分別為-5mm,0mm和5mm。模擬計(jì)算的聲學(xué)換能器參數(shù)為:32陣元0.6mm間隙的相控陣超聲換能器。
我們首先計(jì)算第一個(gè)陣元發(fā)射,第1、16和32個(gè)陣元接收的單陣元發(fā)射—單陣元接收?qǐng)D像。為了直觀,把圖像進(jìn)行顯示。從圖中可以看出,由于單發(fā)單收,信息不足以區(qū)分成像對(duì)象。
由于以上的所有單發(fā)單收的處理過(guò)程相同,區(qū)別僅僅是陣元坐標(biāo)位置不同,可以采用相同的軟件或硬件模塊進(jìn)行實(shí)現(xiàn),從而達(dá)到了分布式實(shí)現(xiàn)的目的。
圖12(a)、(b)、(c)為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種第1陣元發(fā)射-陣列接收的圖像、第16陣元發(fā)射-陣列接收的圖像、第32陣元發(fā)射-陣列接收的圖像。如圖12(a)、(b)、(c)所示,采用模擬計(jì)算的發(fā)射接收聲場(chǎng)作為算法的輸入。成像對(duì)象為12個(gè)散射點(diǎn),分別分布距離換能器深度為20mm、30mm、40mm和50mm;水平坐標(biāo)分別為-5mm,0mm和5mm。模擬計(jì)算的聲學(xué)換能器參數(shù)為:32陣元0.6mm間隙的相控陣超聲換能器。從圖中可以看出,單發(fā)-陣列接收?qǐng)D像已經(jīng)可以對(duì)目標(biāo)進(jìn)行成像。不同發(fā)射陣元的成像結(jié)果中,僅僅是散射點(diǎn)的彎曲方向不同,陣元發(fā)射相當(dāng)于觀察方向,不同陣元發(fā)射導(dǎo)致不同的觀察方向,所以結(jié)果類似,但是不完全相同。
圖13為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種全矩陣數(shù)據(jù)采集圖像。如圖13所示,在以上單發(fā)陣列收?qǐng)D像的基礎(chǔ)之上,把所有單發(fā)-陣列接收成像進(jìn)行組合,即可以得到全矩陣數(shù)據(jù)采集圖像。圖12給出了全矩陣數(shù)據(jù)采集圖像,從中可以看出,全矩陣采集圖像對(duì)目標(biāo)進(jìn)行成像比原來(lái)的圖像更加清晰。
本發(fā)明提供了一種聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)及方法,本發(fā)明有益效果為:在采集各個(gè)陣元數(shù)據(jù)時(shí)實(shí)時(shí)進(jìn)行處理,所以占用的存儲(chǔ)空間少、采用并行提高運(yùn)算速度、實(shí)際應(yīng)用中計(jì)算耗時(shí)小、可實(shí)現(xiàn)高幀率成像,適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和高分辨成像。此外,本發(fā)明適用于在不同的頻率和應(yīng)用場(chǎng)景下的聲學(xué)陣列成像。
以上所述的具體實(shí)施方式,對(duì)本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明,所應(yīng)理解的是,以上所述僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式而已,并不用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍,凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi),所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等,均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。