行业技术解析 | 将全聚焦方法与包络特征结合使用

概括

本文介绍了如何计算全聚焦方法 （TFM） 图像的包络，以及将此 TFM 包络用作兼容解决方案的一部分的好处。TFM 包络是通过计算两个不同 TFM 图像的范数获得的，即使用标准获取的全矩阵捕获 （FMC） 计算的**个 TFM 图像和使用伯特希尔变换 FMC 计算的第二个 TFM 图像。生成的 TFM 包络图像为基于幅度的大小调整方法提供了更好的基础，因为与具有相同网格分辨率的标准振荡 TFM 图像相比，它对幅度变化更加稳健。因此，相对于标准的振荡 TFM，可以为 TFM 包络设置更粗略的网格分辨率，从而减少总计算量并*终提高所得采集率。

介绍

全聚焦法（TFM）是*近被接受的材料和结构无损评估技术。某些标准和规范现在包括关于全矩阵捕获 （FMC） 和用于无损检测 （NDT） 的 TFM 的部分。一些 NDT 设备，例如A1550 超声相控阵，可以实现实时 TFM 成像。下一节总结了使用 FMC 的 TFM 方法，但基本前提是 TFM 基于多个基本 A 扫描幅度值的总和。由于基本 A 扫描的声波起源，TFM 图像是振荡的。另一方面在 NDT 应用中发现的表征方案本质上是基于振幅的技术，其振荡行为可以被视为多余的声学伪影。用于使振荡行为适应表征方案的常用做法是校正幅度，因此图像以严格的正值出现。虽然这种方法可能有助于简化图像相对于其完全振荡的对应物的解释。

图 1 — 左侧：侧钻孔 （SDH） 的 TFM 图像示例，具有严格的正幅度值和信号振荡（即标准 TFM）。网格分辨率为0.08 mm（λ/8.1），*大幅度为108.7%。右侧：完全相同 SDH 的 TFM 包络。网格分辨率为0.16 mm（λ/4.0），*大幅度为122.6%。

      使用这种振荡 TFM 图像有几个缺点。首先，TFM 网格分辨率（即帧中两个像素之间的距离）必须约为 λ / 8 才能符合代码标准 [1]-[3]。在本文中，λ 是与零件中探头的中心频率和声速相关的波长，小的网格分辨率意味着大量的计算工作，导致较低的采集率。与基于振幅的缺陷尺寸确定方法相关的稳健性也受到振荡 TFM 的影响。实际上，测量回波的*大幅度很大程度上取决于所采集信号的相位偏移。所有这些问题都可以使用TFM包络来解决，因为它消除了图像中的信号振荡，并实现了更稳健的*大幅度测量（见图1）。使用TFM包络可以提高采集效率，因为它需要降低网格分辨率（即两个相邻像素之间的更大间距），与标准TFM相比具有相同的振幅。例如，在TFM包络下，大约λ / 4的网格分辨率足以与分辨率为λ / 8的标准振荡TFM具有相同的振幅保真度（2 dB）。本文的目的是告知无损检测专家使用TFM包络的好处。我们首先回顾了FFM-TFM方法，然后简要介绍了围绕TFM包络计算的概念。*后，与标准振荡型TFM图像相比，我们介绍了将TFM包络用作符合规范的解决方案的一部分的好处。

FMC-TFM方法摘要

      超声波相控阵的特点是能够在被检测部件的任何所需位置聚焦。相控阵聚焦方法使用传输和接收方面的延迟来同步目标位置的短脉冲信号的飞行时间。在试样的焦区，产生的声束的总宽度变小，相应的检测分辨率急剧增加。TFM是这种能力的自然延伸，TFM通过相控阵聚焦产生聚焦光束，并在被检测部件内感兴趣区域的每个位置进行转向，并且仅向操作员展示一组高度分辨的聚焦数据点。通常感兴趣区域由所有请求的焦点化目标的统一笛卡尔网格组成。显然使用传统的物理波束成形方法在每个网格位置实现这种聚焦将证明非常耗时，因为到达每个感兴趣的位置需要物理声学传播时间。由于无损检测应用的典型超声波是线性的，因此给定孔径的所有贡献元件的实际声场叠加产生的物理波束成形可以通过基于完整矩阵捕获（FMC）数据集的后采集过程进行仿真。检索FMC数据集需要记录来自构成接收孔径的所有元件的信号，同时由构成透射孔径的每个单个元件产生声发射。因此，FMC数据集由发送和接收元件的所有组合的大量基本A扫描形成。

与传统的聚焦相控阵一样，从给定的聚焦位置获得聚焦振幅需要满足以下条件：

• 计算声学传播到达与所选目标网格位置匹配的焦点位置并返回接收元件所需的所有飞行时间，用于孔径的所有发射和接收元件对

• 选择对应于相应发射-接收飞行时间的振幅数据点，用于所有对发射和接收元件的孔径

• 在发射和接收孔径的所有贡献元素上的所有选定幅度数据点的总和

• 将得到的总和幅度放置在*初选择的网格位置

对感兴趣区域上的所有网格位置重复这些步骤会生成一个幅度图，其中所有幅度值都对应于一个聚焦波束，在传输和接收中都是如此。这种使用 FMC 数据生成聚焦在感兴趣区域（即 TFM 区域）上每个位置的振幅图的方法称为 FMC-TFM 方法。

如何计算 TFM 包络

本节介绍如何使用为标准 TFM 采集的相同基本 A 扫描 （FMC） 计算 TFM 包络。需要注意的是，包络是有物理表现的，并不是单纯的图像平滑算法。TFM 图像上的包络源于其构成的单个 A 扫描。首先，为了示意性地说明其行为，使用高斯脉冲时间序列呈现包络概念。该过程也适用于经验 A 扫描和完整的 TFM 帧。

信号 a（t） 对应于采集的信号，即相当于通过 FMC 采集的基本 A 扫描，实际上是复解析信号 z（t） 的实部，可以写为：

其中 a'（t） 对应于分析信号的虚部，θ（t） 是信号的瞬时相位。使用希尔伯特变换有效地计算了虚部。信号包络对应于解析信号的范数，可以写为：

图2显示了一个简单的高斯调制脉冲a（t）的示例。实信号 a（t） 为蓝色，其希尔伯特变换虚部 a'（t） 为红色，得到的信封|z（t）|是一条虚线。如上等式所示，信号包络|z（t）|不受信号瞬时相位θ（t）的影响。因此，具有不同相位偏移的信号φ可以具有相同的包络。图3显示了几个具有不同相位偏移的高斯调制脉冲φ及其产生的包络。因此，当使用信号包络时，测得的信号*大振幅比分析信号的实际分量的**值更可靠。

相同的过程可用于获取经验A扫描的包络。图4显示了通过FMC获得的典型基本A扫描，而图5显示了相同的A扫描（蓝色）及其希尔伯特变换（红色）和计算包络（虚线）。显示的所有信号都归一化到幅度包络的*大值。

图 4 — 采集的基本 A 扫描的一部分（来自 FMC 采集）

图 5 — 与其希尔伯特变换和计算包络相同的基本 A 扫描

TFM包络图像（带有单独的网格点索引（k，l））是使用来自其所有贡献A扫描的分析信号计算的[15]。事实上，它是计算分析TFM图像y（k，l）范数的结果，该分析TFM图像由使用标准FFM采集数据计算的标准TFM帧x（k，l）和使用FMC数据的希尔伯特变换计算的TFM帧x'（k，l）组成。在这两种情况下都使用相同的延迟集。然后使用以下表达式计算 TFM 包络：

因此，TFM 包络图像是两个 TFM 图像组合的结果（参见图 6）：一个来自基本 A 扫描的实部，另一个来自计算的基本 A 扫描的虚部。虽然这个过程增加了计算负担并降低了 NDT 仪器的采集速度，但我们在下一节中证明了所需的网格分辨率可以显着降低而不影响幅度保真度，将采集速度提高到比使用标准 TFM。

新可用的代码和标准要求幅度保真度值为 2 dB 或更小。因此，在使用标准 TFM 时，只有前两个网格分辨率值（λ / 9.3、λ / 8.1）符合代码要求。TFM 包络可实现更粗略的网格分辨率 （λ / 4.0），同时保持符合代码的幅度保真度。反过来，使用具有较粗网格的 TFM 包络，相对于代码兼容标准 TFM 实现的*高采集速率（λ / 8.1 时为 57.9 Hz），采集速度提高了大约 37%。

结论

使用简单的示例介绍并说明了计算 TFM 图像包络的方法。我们证明了信号的包络与其瞬时相位无关，因此为基于幅度的大小调整技术（例如 6 dB 下降方法）提供了更可靠的基础。信号包络不仅仅是图像平滑，不应被视为可能导致数据丢失的滤波器。在 TFM 成像中使用包络的优势通过比较不同网格分辨率值的 TFM 图像（有和没有包络）来证明。尽管必须计算两个 TFM 图像才能获得*终的 TFM 包络，但可以通过使用较粗的网格分辨率来显着减少处理负担，同时保持代码兼容。这是由于包络在幅度变化方面的稳健性。结果是图像更适合幅度大小，但比使用标准 TFM 处理的等效图像更快地获得。