CN106596736B - 一种实时超声相控阵全聚焦成像方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种实时超声相控阵全聚焦成像方法，所述成像方法包括以下步骤：使用超声相控阵探头，以全矩阵捕捉的方式，采集目标区域的超声数据；将待测区域范围网格化，从网格左上角第一个点开始，得到各个阵元发出的声波回到每个阵元的声程和相应的位置信息，获取索引矩阵；建立GPU核函数副本，并根据索引矩阵实现实时的全聚焦成像。本发明实现了实时高精度超声成像，提高了图像的分辨率。
Description
技术领域
本发明涉及超声相控阵成像领域，尤其涉及一种实时超声相控阵全聚焦成像方法。
背景技术
超声相控阵检测技术是目前工业领域常用的无损检测技术，而全聚焦成像技术(Total Focus Method)是近几年提出的一种新型成像方法。全聚焦成像技术基于全矩阵数据捕捉(Full Matrix Capture)，在全矩阵捕捉获得所有通道信息的基础上，可以实现目标区域内所有点的聚焦成像。传统超声相控阵技术依赖于改变超声相控阵阵元的激发时间，来实现声束的聚焦、偏转等操作，只能实现单点聚焦；实现高精度延时(纳秒级)控制需要复杂的电路，价格高昂。而全聚焦成像只需一次采集数据即对待测区域内所有目标点进行聚焦成像，并且不需要复杂的延时电路，硬件成本低。在使用相同的超声相控阵探头的情况下，全聚焦成像的分辨率要优于传统超声相控阵成像技术。
目前，全聚焦成像技术的缺点在于其数据量大，计算量大。以一个16阵元相控阵探头为例，在每个A扫采样深度为3000的情况下，一次全矩阵捕捉的数据文件就有1MB；在进行全聚焦成像计算时，对于每个聚焦点都要涉及到乘法与开方运算，计算复杂程度高于传统超声相控阵B扫成像。因此目前全聚焦成像技术的应用集中于相控阵后处理成像，即先采集数据，再对数据进行成像处理，计算时间较长，无法实现在线测量，实时成像。
发明内容
本发明提供了一种实时超声相控阵全聚焦成像方法，本发明实现了实时高精度超声成像，提高了图像的分辨率，详见下文描述：
一种实时超声相控阵全聚焦成像方法，所述成像方法包括以下步骤：
使用超声相控阵探头，以全矩阵捕捉的方式，采集目标区域的超声数据；
将待测区域范围网格化，从网格左上角第一个点开始，得到各个阵元发出的声波回到每个阵元的声程和相应的位置信息，获取索引矩阵；
建立GPU核函数副本，并根据索引矩阵实现实时的全聚焦成像。
其中，所述将待测区域范围网格化，从网格左上角第一个点开始，得到各个阵元发出的声波回到每个阵元的声程和相应的位置信息，获取索引矩阵的步骤具体为：
将待测区域范围网格化；以相控阵探头中心为原点，阵元方向为x轴，深度方向为y轴，建立直角坐标系；
从网格左上角第一个点开始，计算第一个阵元发出的声波到达该点并回到第一个阵元的声程；以此类推，得到各个阵元发出的声波回到每个阵元的声程和相应的位置信息；
遍历网格中所有的点，并将索引矩阵保存下来。
其中，所述建立GPU核函数副本，并根据索引矩阵实现实时的全聚焦成像的步骤具体为：
将索引矩阵与全矩阵捕捉数据读取到上位机中并传入GPU显存；建立GPU核函数副本，每个线程对应网格中的每一个点；
根据索引矩阵获取第m个阵元发出的声波在聚焦点位置处反射回第n个阵元的声强值，以此类推，遍历N-m个阵元后将所有声强叠加；N为阵元个数；
完成网格内所有点的计算，即可根据各点的强度值绘制灰度图。
本发明提供的技术方案的有益效果是：
1、对于同一个试件中的相同待测区域，使用相同超声相控阵探头的情况下，使用全聚焦成像方法的检测图像为图4，使用传统超声相控阵方法的检测图像为图5。与传统超声相控阵成像技术相比，本发明的方法成像精度更高，分辨率更好。
2、传统超声相控阵技术的波束聚焦、偏转需要高精度延时电路，成本高昂。本发明的方法只需要顺次激发超声相控阵的各个阵元，并接收超声回波信号即可，无需复杂的延时电路。
3、与现有的全聚焦成像技术相比，本发明中的方法可以实现实时全聚焦成像。在相同的采集数据和相同的硬件条件下，使用现有的全聚焦成像技术，绘制一幅图像需要4s，而使用本发明中的方法只需要0.06s。
附图说明
图1为一种实时超声相控阵全聚焦成像方法的流程图；
图2为全矩阵捕捉的数据采集过程的示意图；
图3为全聚焦成像方法原理的示意图；
图4为本发明实施例中试件的示意图；
图5为全聚焦成像方法的检测图像的示意图；
图6为传统超声相控阵方法的检测图像的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例1
一种实时超声相控阵全聚焦成像方法，参见图1，该成像方法包括以下步骤：
101：使用超声相控阵探头，以全矩阵捕捉的方式，采集目标区域的超声数据；
102：将待测区域范围网格化，从网格左上角第一个点开始，得到各个阵元发出的声波回到每个阵元的声程和相应的位置信息，获取索引矩阵；
103：建立GPU核函数副本，并根据索引矩阵实现实时的全聚焦成像。
其中，上述步骤102中的获取索引矩阵的步骤具体为：
将待测区域范围网格化；以相控阵探头中心为原点，阵元方向为x轴，深度方向为y轴，建立直角坐标系；
从网格左上角第一个点开始，计算第一个阵元发出的声波到达该点并回到第一个阵元的声程；以此类推，得到各个阵元发出的声波回到每个阵元的声程和相应的位置信息；
遍历网格中所有的点，并将索引矩阵保存下来。
其中，上述步骤103中的建立GPU核函数副本，并根据索引矩阵实现实时的全聚焦成像的步骤具体为：
将索引矩阵与全矩阵捕捉数据读取到上位机中并传入GPU显存；建立GPU核函数副本，每个线程对应网格中的每一个点；
根据索引矩阵获取第m个阵元发出的声波在聚焦点位置处反射回第n个阵元的声强值，以此类推，遍历N-m个阵元后将所有声强叠加；N为阵元个数；
完成网格内所有点的计算，即可根据各点的强度值绘制灰度图。
综上所述，通过上述步骤101-步骤103得到全聚焦成像结果只需要顺次激发超声相控阵的各个阵元，并接收超声回波信号即可，无需复杂的延时电路。与传统超声相控阵成像技术相比，本方法成像精度更高，分辨率更好，满足了实际应用中的多种需要。
实施例2
下面结合具体的附图、计算公式对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：
201：使用超声相控阵探头，以全矩阵捕捉的方式，采集目标区域超声数据，并传递至上位机；
参见图2，全矩阵捕捉的数据采集过程如下：
1、激发第一个阵元，然后所有阵元接收超声回波；
2、激发第二个阵元，然后所有阵元接收超声回波；
3、以此类推，所有阵元完成激发——接收后，以16阵元超声相控阵探头为例，可以得到一个16×16的数据矩阵。
其中，本发明实施例对于超声相控阵的探头型号不做限制，只需要了解相控阵探头的中心频率、阵元中心距、阵元宽度，以及阵元数量等信息即可。对于待测试件材料，需为各向同性的均一介质。
202：在成像前，针对待测目标区域范围，建立索引矩阵；
其中，该步骤具体为：
1、将待测区域范围网格化，例如：将待测区域网格化为200×200的网格。
2、以相控阵探头中心为原点，阵元方向为x轴，深度方向为y轴，建立直角坐标系。
3、如图3所示，从网格左上角第一个点开始，计算第一个阵元发出的声波到达该点并回到第一个阵元的声程(TX到P点的距离加上RX到P点距离，此处TX和RX均为第一个阵元，P为网格左上角第一点)。声程由以下公式计算，聚焦点坐标为(xp,zp)。
根据待测介质内声速和超声数据采样率，得到该点回波信号在第一个阵元接收的超声信号中的位置信息，将该位置信息存入索引矩阵中。位置信息由以下公式计算：D为声程，Fs为超声信号采样率。
Delay＝D×Fs
再计算第一个阵元发出的声波到达该点并回到第二个阵元的声程，并将位置信息存入索引矩阵中。以此类推，得到各个阵元发出的声波回到每个阵元的声程和相应的位置信息。
4、以此类推，遍历网格中所有的点，并将索引矩阵保存下来。
其中，在待测介质与成像区域网格数不变的情况下，只需要计算一次索引矩阵。
203：使用GPU和索引矩阵实现实时全聚焦成像。
该步骤具体为：
1、根据待测区域网格化范围，在上位机中创建数据空间，以200×200的网格为例，建立200×200的数组；
2、将索引矩阵与全矩阵捕捉数据读取到上位机中并传入GPU显存；
3、建立GPU核函数副本，每个线程对应网格中的每一个点；
4、对于第m个阵元发射的声波，在聚焦点(i,j)位置处发射回第n个阵元的声强数据在索引矩阵中的计算公式为：
d＝(i-1)×51200+(j-1)×256+(m-1)×16+n
根据索引矩阵可以得到该声强值，以此类推，遍历所有阵元后将所有声强叠加，即可得到该点的声强值。
5、对于同一个聚焦点，第m个阵元发射，第n个阵元接收的信号的声程与第m个阵元接收，第n个阵元发射信号的声程是相等的，因此第m个阵元发射时，只需要遍历N-m个阵元即可完成对于该点的聚焦，利用此方法可以将计算量减小一半。(N为阵元个数)
6、完成网格内所有点的计算，即可根据各点的强度值绘制灰度图。
其中，所选用的GPU需要支持CUDA(Compute Unified Device Architecture)通用并行计算架构，对于具体GPU型号不做要求。
204：在选用探头，以及待测区域网格数不变的情况下，只需单独计算一次索引矩阵，在检测过程中，只需要将全矩阵捕捉数据传入上位机中重复以上步骤即可实现实时成像，实施例待测试块区域如图4所示，成像结果如图5所示。
综上所述，通过上述步骤201-步骤204得到全聚焦成像结果只需要顺次激发超声相控阵的各个阵元，并接收超声回波信号即可，无需复杂的延时电路。与传统超声相控阵成像技术相比，本方法成像精度更高，分辨率更好，满足了实际应用中的多种需要。
实施例3
下面结合图4和图5对实施例1和2中的方案进行可行性验证，详见下文描述：
本发明实施例中所使用的器件参数为：中心频率为3.5MHz的16阵元超声相控阵探头，阵元中心距为1.6mm，AD采样频率为100MHz，采样点深度为3284个点。网格化区域范围为48mm长，45mm深，离散为200×200的网格。上位机CPU为Intel core i5 2410M，4GB内存，NVDIA GT540M显卡，配有1GB显存，操作***为Windows 7 64bit。待测试块如图4所示，试块材料为铝，厚度为30mm，试件上钻有三个人工孔，孔径为1mm，左上角孔距试件上表面距离为10mm，每个孔距离其左上方孔的横向和纵向距离均为10mm。图5为全聚焦成像结果，图6为传统超声相控阵B扫成像结果。与传统相控阵B扫成像相比，全聚焦成像的分辨率更高，信噪比更好，对待测区域人工孔的检测效果更好。使用本发明实施例所述方法，实现一帧超声相控阵全聚焦成像的处理速度为0.06s，可以达到实时成像的需要，而使用传统全聚焦成像的方法处理一帧图像，则至少需要5s，无法实现实时成像。
本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种实时超声相控阵全聚焦成像方法，其特征在于，所述成像方法包括以下步骤：
使用超声相控阵探头，以全矩阵捕捉的方式，采集目标区域的超声数据；
将待测区域范围网格化，从网格左上角第一个点开始，得到各个阵元发出的声波回到每个阵元的声程和相应的位置信息，获取索引矩阵；
建立GPU核函数副本，并根据索引矩阵实现实时的全聚焦成像；
所述将待测区域范围网格化，从网格左上角第一个点开始，得到各个阵元发出的声波回到每个阵元的声程和相应的位置信息，获取索引矩阵的步骤具体为：
将待测区域范围网格化；以相控阵探头中心为原点，阵元方向为x轴，深度方向为y轴，建立直角坐标系；
从网格左上角第一个点开始，计算第一个阵元发出的声波到达该点并回到第一个阵元的声程；以此类推，得到各个阵元发出的声波回到每个阵元的声程和相应的位置信息；
遍历网格中所有的点，并将索引矩阵保存下来；
所述建立GPU核函数副本，并根据索引矩阵实现实时的全聚焦成像的步骤具体为：
将索引矩阵与全矩阵捕捉数据读取到上位机中并传入GPU显存；建立GPU核函数副本，每个线程对应网格中的每一个点；
根据索引矩阵获取第m个阵元发出的声波在聚焦点位置处反射回第n个阵元的声强值，以此类推，遍历N-m个阵元后将所有声强叠加；N为阵元个数；
完成网格内所有点的计算，即可根据各点的强度值绘制灰度图；
对于第m个阵元发射的声波，在聚焦点(i,j)位置处发射回第n个阵元的声强数据在索引矩阵中的计算公式为：
d＝(i-1)×51200+(j-1)×256+(m-1)×16+n
所述方法实现一帧超声相控阵全聚焦成像的处理速度为0.06s。
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