CN108459088A - 一种相控阵超声波信号数据的三维转换和融合方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种相控阵超声波信号数据的三维转换和融合方法，包括：无损检测数据采集，得到超声相控阵原始数据；进行三维转换；进行数据融合；进行缺陷分析。本发明的优点在于：能够提升缺陷识别可靠性并提供更完备的缺陷描述信息；能将多个角度声束信号在转换后的几何空间内进行科学融合；结果不受人为误差的影响，具有可重复性，实现了高可信的自动分析。

Description

一种相控阵超声波信号数据的三维转换和融合方法
技术领域
本发明涉及超声无损检测数据处理和成像技术领域，特别涉及一种相控阵超声波信号数据的三维转换和融合方法。
背景技术
超声相控阵(PA)是一种先进的工业无损检测技术(NDE)，通过调整传感器上独立单元激发的延时模式，能产生不同的聚焦律。通过电子控制的方式改变超声波波束的指向和聚焦。因此，能够在探头固定的前提下，实现多个角度和深度的扫查。
现有对超声相控阵数据的分析技术主要包含：1D波形人工检视以及波幅强度2D人工检视；
1D波形人工检视的原理示意图如图1所示，探头在当前位置采样，接收到的信号为回波赋值，如果声束路径上遇到缺陷，会有较强的回波信号，通过查找这样的缺陷回波，识别被检测物中的缺陷。
如图2所示，波幅强度2D图像是将扫查路径上每个采样位置的1D回波信号堆叠在一起，形成一个二维数组。将二维数显示成一幅强度图片，图片上任意一点的像素包含一个强度标量，这个标量可以关联到色谱，例如用蓝色表示最小强度，用红色表示最大强度。通过颜色映射，能够将扫查区域显示为图像，如果声束路径上遇到缺陷，会有较强的回波信号，反映在图像上，缺陷区域会有较强的颜色变化。通过观察图片的颜色信息，判定是否存在缺陷。
由于超声数据本质上是一维时间-波幅强度信号，且由于声波速度在不同介质中的传播速度也不同，因此无法将缺陷回波直接关联到被检测物的空间几何位置。尤其是当扫查表面为非规则曲面时，无论是1D波形分析还是2D波幅强度图像分析，推断缺陷的位置都更为困难。相控阵超声同时采集多个角度的声束数据，随着探头位置的移动，这些声束扫查的位置相互交叉，因此会有来自探头在不同位置，不同声束角度扫查被检测物的同一区域，如何科学融合这些信号将成为难题之一，这使得基于1D波形分析和2D波幅强度图像的分析方法不再适用。另外，由于相控阵超声检测的数据量非常大，因此，人工分析即便在某些特殊场合能够采用，其分析效率和分析可靠性也将难以满足要求，无法胜任在线检测分析、高安全***的应用需求。
综上，现有的分析技术存在效率低、可信性差、无法直观查看潜在缺陷、难以科学融合多通道数据的难题。
发明内容
本发明针对现有技术的缺陷，提供了一种相控阵超声波信号数据的三维转换和融合方法，能有效的解决上述现有技术存在的问题。
为了实现以上发明目的，本发明采取的技术方案如下：
一种相控阵超声波信号数据的三维转换和融合方法，包括如下步骤：
步骤1，无损检测数据采集，得到超声相控阵原始数据；
步骤2，进行三维转换；
在时间空间域内对信号进行转换；对于给定β角度的相控阵超声回波信号上的距离探头距离为R的一个采样点，设为该声束上第i个采样点；记探头当前位置坐标为xt、yt、zt，现将第p个采样信号点转换为和被检测物匹配的三维物理坐标，记该点三维转换后坐标为xp、yp、zp，根据三角几何关系可得如下转换公式(1)，
其中λ＝α+β+π是角度为β的声束在物理坐标系下的转角；R根据声速、采样频率通过计算飞行时间得到；
设声速为u，采样频率为f，该声束上第k个采样点对应的距离R计算如下：
准备一个三维数组，三维数组中的每一个像素点都能够用一个网格坐标索引i、j、k；其中i、j和k分别对应于物理坐标x、y、z方向。设置网格三个方向上每个像素点代表的物理尺度为L1、L2和L3，也即网格的物理分辨率；设定物理位置原点和网格坐标原点一致，因此一个网格坐标为i、j和k的像素点，对应于物理位置i·L1、j·L2、k·L3；反之、物理位置为X、Y、Z的点，对应于网格坐标为X/L1、Y/L2、Z/L3的一个像素点。
给定一个采样点的物理位置xp、yp、zp，用如下公式将其转化为网格坐标ip、jp、kp；
步骤2完成了从探头位置为xt、yt、zt，声束角度为β的声束1D回波信号序列中第p个采样点，到物理坐标xp、yp、zp的转换，并进一步实现了网格坐标ip、jp、kp的转换；
将以上转换合并，可以得到探头位置为xt、yt、zt，声束角度为β的声束1D回波信号序列中第p个采样点，到网格坐标系的转换，得到如下转换公式：
步骤3，进行数据融合；
数据融合策略为最大值；
网格像素的最终值为：
v(i,j,k)＝max(v1,v2,…,vq) (5)
其中v(i,j,k)表示网格坐标为(i,j,k)的像素对应的最终超声回波幅值，v1,v2,…,vq表示被转换到该网格坐标的q个采样点的幅值。
步骤4，进行缺陷分析。
作为优选，步骤3的数据融合策略替换为平均值；网格像素的最终值为：
与现有技术相比本发明的优点在于：
1、能将超声回波信号转换到被检测物的几何空间，能够直观的获取缺陷的在被检测物内的具***置，能够提升缺陷识别可靠性并提供更完备的缺陷描述信息；
2、能将多个角度声束信号在转换后的几何空间内进行科学融合，并提出了一种基于信号扩散特征的三维融合技术；
3、将三维转换和融合方法相结合，构建了自动处理相控阵超声数据的流程，通过该流程，能够实现计算机自动处理，使得结果不受人为误差的影响，具有可重复性，实现了高可信的自动分析。
附图说明
图1为1D波形检视的原理示意图；
图2为2D波束强度图谱检视原理示意图；
图3为三维转换示意图；
图4为本发明的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图并列举实施例，对本发明做进一步详细说明。
1.三维转换
如图3所示，本发明在时间空间域内对信号进行转换。对于给定β角度的相控阵超声回波信号(1D回波信号)上的距离探头距离为R的一个采样点(设为该声束上第i个采样点)，记探头当前位置坐标为(xt,yt,zt)，现将第p个采样信号点转换为和被检测物匹配的三维物理坐标，记该点三维转换后坐标为(xp,yp,zp)，根据三角几何关系可得如下转换公式(1)，
其中λ＝α+β+π是角度为β的声束在物理坐标系下的转角。R根据声速、采样频率通过计算TOF(Time of Flight,飞行时间)得到。设声速为u，采样频率为f，该声束上第k个采样点对应的距离R计算如下：
为了能将转化后的数据显示为三维体积图像，准备一个三维数组，三维数组中的每一个像素点(voxel)都能够用一个网格坐标(i,j,k)索引。其中i，j，k分别对应于物理坐标x，y，z方向。设置网格三个方向上每个像素点代表的物理尺度为(L1,L2,L3)，也即网格的物理分辨率。设定物理位置原点和网格坐标原点一致，因此一个网格坐标为(i,j,k)的像素点，对应于物理位置(i·L1，j·L2，k·L3)。反之、物理位置为(X,Y,Z)的点，对应于网格坐标为(X/L1,Y/L2,Z/L3)的一个像素点。
因此，给定一个采样点的物理位置(xp,yp,zp)，用如下公式将其转化为网格坐标(ip,jp,kp)
上述步骤完成了从探头位置为(xt,yt,zt)，声束角度为β的声束1D回波信号序列中第p个采样点，到物理坐标(xp,yp,zp)的转换，并进一步实现了网格坐标(ip,jp,kp)的转换。
将以上转换合并，可以得到探头位置为(xt,yt,zt)，声束角度为β的声束1D回波信号序列中第p个采样点，到网格坐标系的转换，得到如下转换公式：
2.数据融合策略
从上述转换方法可以知道，不同角度的声束上的采样点，可能对应于同一个网格坐标，因此，当多个采样点转换到同一个网格像素上时，如何确定该网格像素点的最终取值，其本质是数据融合问题。
本发明提出两种数据融合策略:平均值和最大值。最大值融合即对转换到同一个三维网格的所有采样点的回波幅值取最大值，网格像素的最终值(采用最大值融合策略)为：
v(i,j,k)＝max(v1,v2,…,vq) (5)
其中v(i,j,k)表示网格坐标为(i,j,k)的像素对应的最终超声回波幅值，v1,v2,…,vq表示被转换到该网格坐标的q个采样点的幅值。同理，平均值融合即对转换到同一个三维网格的所有采样点的回波幅值取平均值，因此，网格像素的最终值(采用平均值融合策略)为
本发明的主要流程如图4所示，
步骤1，无损检测数据采集，得到超声相控阵原始数据；原始数据为采集硬件设备保存的数据文件，其中包含的采样点的幅值信息及其他设备专有信息；原始数据即是我们从硬件设备得到的计算机数据文件。
步骤2，进行三维转换；
步骤3，进行数据融合，得到数据的三维网格；
步骤4，进行缺陷分析。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的实施方法，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种相控阵超声波信号数据的三维转换和融合方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，无损检测数据采集，得到超声相控阵原始数据；
步骤2，进行三维转换；
在时间空间域内对信号进行转换；对于给定β角度的相控阵超声回波信号上的距离探头距离为R的一个采样点，设为该声束上第i个采样点；记探头当前位置坐标为xt、yt、zt，现将第p个采样信号点转换为和被检测物匹配的三维物理坐标，记该点三维转换后坐标为xp、yp、zp，根据三角几何关系可得如下转换公式(1)，
其中λ＝α+β+π是角度为β的声束在物理坐标系下的转角；R根据声速、采样频率通过计算飞行时间得到；
设声速为u，采样频率为f，该声束上第k个采样点对应的距离R计算如下：
准备一个三维数组，三维数组中的每一个像素点都能够用一个网格坐标索引i、j、k；其中i、j和k分别对应于物理坐标x、y、z方向；设置网格三个方向上每个像素点代表的物理尺度为L1、L2和L3，也即网格的物理分辨率；设定物理位置原点和网格坐标原点一致，因此一个网格坐标为i、j和k的像素点，对应于物理位置i·L1、j·L2、k·L3；反之、物理位置为X、Y、Z的点，对应于网格坐标为X/L1、Y/L2、Z/L3的一个像素点；
给定一个采样点的物理位置xp、yp、zp，用如下公式将其转化为网格坐标ip、jp、kp；
步骤2完成了从探头位置为xt、yt、zt，声束角度为β的声束1D回波信号序列中第p个采样点，到物理坐标xp、yp、zp的转换，并进一步实现了网格坐标ip、jp、kp的转换；
将以上转换合并，可以得到探头位置为xt、yt、zt，声束角度为β的声束1D回波信号序列中第p个采样点，到网格坐标系的转换，得到如下转换公式：
步骤3，进行数据融合；
数据融合策略为最大值；
网格像素的最终值为：
v(i，j，k)＝max(v1，v2，...，vq) (5)
其中v(i，j，k)表示网格坐标为(i,j,k)的像素对应的最终超声回波幅值，
v1，v2，...，vq表示被转换到该网格坐标的q个采样点的幅值；
步骤4，进行缺陷分析。
2.根据权利要求1所述的一种相控阵超声波信号数据的三维转换和融合方法，包括以下步骤：步骤3的数据融合策略替换为平均值；网格像素的最终值为：
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