用于平面和圆柱形部件超声检测的、时间效率高的自动对焦TFM成像技术

《Ultrasonics》：Time efficient autofocus TFM imaging for ultrasonic inspection of planar and cylindrical components

　　**文章摘要：**
超声波浸没检测是一种广泛应用的无损检测（NDT）技术，它需要对被检测部件的几何形状和探头位置有精确的了解，以确保成像的准确性。本文提出了一种针对具有未知几何参数的基本几何形状（如平面或圆柱形结构）的快速自动对焦方法，该方法适用于垂直（0°）入射的纵波超声波检测。在所提出的方法中，通过基于回归的新方法直接从脉冲回波数据中估计界面参数，该方法分别针对平面和圆柱形部件使用了线性变换和双曲线变换。一旦界面对齐，就应用标准的整体聚焦方法（TFM）来成像部件的内部。实验结果验证了该方法能够准确地重建平面和圆柱形表面，从而有助于可靠地检测部件缺陷，展示了其在工业应用中的潜力。

**引言：**
超声波浸没检测作为无损检测技术被广泛使用，该技术通过在探头和被检测部件之间使用中间介质（如流体或楔形块）来实现信号传递。然而，对于双层介质中的延迟定律计算，必须精确知道被检测部件的几何形状和探头的位置。否则，这种检测方法需要一种自适应方法，该方法包括两个中间步骤：表面估计和聚焦定律更新。目前有两种不同的表面估计方法正在研究中，包括基于飞行时间（TOF）的方法[1]、[2]和基于表面成像的方法[3]、[4]、[5]、[6]、[7]、[8]。在第一种方法中，通过三种不同的方式获取的信号（脉冲回波、频移捕捉或平面波）中的表面回波到达时间来快速估计表面。这种方法的可靠性取决于测量数据的准确性以及是否存在异常值[1]。在第二种方法中，使用阈值法从第一个传播介质的TFM图像中提取表面几何形状。该技术最初是为使用线性阵列的2D检测提出的[3]、[4]，后来扩展到使用稀疏2D阵列[5]和线性阵列结合机械2D扫描的3D检测[9]。尽管基于TFM的方法能够提供精确的表面重建[10]，但其主要缺点是计算成本较高，随着图像尺寸和阵列元素数量的增加而增加，这使得实时检测变得具有挑战性。本文提出了一种适用于平面和管状（圆柱形、环形）结构的快速2D垂直入射浸没检测方法，该方法通过对脉冲回波数据（FMC的对角元素）进行回归分析，并应用线性和双曲线变换来实现自动对焦。与基于TOF和TFM的方法不同，所提出的解决方案不需要重建表面点。特别是双曲线回归[11]用于估计圆形界面的几何参数。一旦界面估计完毕，就使用梯度下降方法计算内部成像所需的时间延迟。实验测试表明，所提出的自适应程序能够实现快速的数据后处理，达到高帧率和低实现成本。

**文章结构：**
第2节描述了自动对焦TFM过程。第3节和第4节分别描述了平面和圆柱形样品的表面估计过程。第5节展示了我们方法的实验结果和性能分析。

**表面估计方法：**
我们考虑两种声速分别为c1和c2的介质，它们之间由一个界面分隔，如图1所示。线性阵列位于第一种介质中。假设每个阵列元素的大小相对于耦合路径距离和被检测部件的轮廓变化都很小。通过双介质的自动对焦TFM算法通常包括以下步骤：

1. **FMC数据采集：**收集每个可能的发送（i）/接收（j）组合下的超声信号sijt。

**界面估计方法：**
在本节中，我们介绍了快速重建线性和圆形界面的原理，至少可以近似地推导出函数z=f(x)的解析表达式。这些界面重建方法应用于脉冲回波采集数据（FMC矩阵的对角元素sijt，其中i=j，i=1,...,N，对应于每个阵列元素同时作为发射器和接收器接收的信号）。

**飞行时间计算：**
在估计出界面几何形状后，必须计算飞行时间（TOF）以生成TFM图像。
- **线性情况：**界面的方程是明确的。结合方程（1）、（3）和（5），我们得到一个关于变量x的线性方程：
$$x_{Mi} = \frac{t_i}{c_1x_{Mi} - x_i^2 + a^2 + 1}{c_2x_p - x_{Mi}^2 + z_p - a^2x_{Mi} - b^2}$$
- **圆形情况：**由于界面的圆形特性（方程（6）），我们引入极坐标系（ρ, φ）。然后进行极坐标和笛卡尔坐标之间的转换。

**实验结果：**
在本节中，我们在图5a)、图7a)和图8a)所示的三种设置下，使用实验数据评估了我们的自动对焦方法。所有FMC数据都是使用Imasonic（法国）设计和制造的、中心频率为5 MHz的128元素阵列获取的。元素间距为0.6 mm，相邻元素之间的间隙为0.1 mm，阵列的总孔径为76.7 mm。水中的声速为1480 m/s，因此工作波长λ为...

**结论：**
本研究提出了一种新的自适应TFM程序，用于平面和管状结构的浸没检测。该方法通过使用脉冲回波数据（FMC的对角元素）并通过线性及双曲线变换进行回归分析来重建界面，从而实现在这两种典型几何形状上的自动对焦。实验证明，这种自适应方法能够有效应对诸如水路径高度变化等影响因素。

**未引用的参考文献：**
[16], [17]

**作者贡献声明：**
Ekaterina Iakovleva：撰写原始稿件、验证、软件开发、概念构思。
David Roué：撰写原始稿件、验证、概念构思。
Maxance Marmonier：验证、软件开发。

**利益冲突声明：**
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。