相控阵超声合成孔径成像优化方法研究

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时间:2019-03-14

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1、士学位论文_MASTERDISSERTATION论文题目:相控阵超声合成孔径成像优化方法研究?国内图书分类号:TB553密级:公幵国际图书分类号:681.8西南交通大学研宄生学位论文相控阵超声合成孔径成像优化方法研究年级二〇一二级姓名李运才申请学位级别工学硕士专业光学工程指导老师王泽勇教授二〇一五年五月ClassifiedIndex:TB553U.D.C:681.8SouthwestJiaotonUniversitgyMasterDereeThesi

2、sgRESEARCH?OFPHASEDARRAYULTRASONICIMAGINGOPTIMIZATIONGrade:2012Cand-idate:LiYuncaiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:OpticsEngineering-Suervisor:Prof.WanZeonpgygMay,2015西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校

3、保留并。向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以釆用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1.保密口,在年解密后适用本授权书;2.不保密!^,使用本授权书。"’’>(请在以上方框内打/)学位论文作者签名:指导老师签名:卞日期:日期:,西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:(1)首先对延时叠加算法和合成聚焦算法进行了研宄,在FieldII

4、超声仿真平台上对合成聚焦模型进行了仿真,并且对合成聚焦算法超声成像成功完成了仿真成像,简单给出了仿真缺陷的横向和纵向分析结果。(2)在研究延时叠加算法和合成聚焦算法的理论基础上,对这两种算法的线性相控阵阵列的波束形成进行了研宄与分析。同时引入波达方向窗函数和福射远场近似窗函数作为优化因子,对延时叠加算法和合成聚焦算法的波束形成过程进行优化。波束仿真结果对比表明,波达方向窗函数优化的合成聚焦算法的波束波形对旁瓣的抑制效果最好,致使波束旁瓣迅速下降,;其次是辐射远场近似窗函数的优化结果。总之两种窗函数的引入明显地抑制了波束的旁瓣。

5、(3)首先对波达方向窗函数的引入做了简述,并建立了线性相控阵超声合成聚焦算法成像的模型,以及优化模型。通过在FieldII超声仿真平台上的模拟仿真分析,验证了波达方向窗函数优化明显提高了合成聚焦算法超声成像的深度、分辨率和对比度。最后依赖M2M公司的Multi2000超声检测仪进行实验,对标准测试试块预定缺陷进行成像分析,与传统的线性相控阵超声合成聚焦算法成像质量相对比,验证了波达方向窗函数优化的效果,提高了超声检测的成像质量。(4).引入辖射远场近似窗函数对线性相控阵超声合成聚焦成像进行优化。给出了优化的数学模型,并通过F

6、ieldII平台和Multi2000实验平台进行了成像结果优化分析,验证了辐射远场近似窗函数优化对改善成像质量的提高。:所呈交的学位论文本人郑重声明,是在导师指导下独立进行研宄工作所得的成。果除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研宄做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明。一切法律责任将由本人承担本人完全了解违反上述声明所引起的。学位论文作者签名:专么才日期:西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要超声检测技术在医学超声、交通运输、压力容器等领域应用

7、广泛。相控阵超声对一、波束有很好的控制能力,具有高的灵敏度大的检测范围等特点;合成孔径技术是种后处理技术,能够把小孔径合成大孔径,,形成逐点成像的聚焦信号来提高成像质量,并且合成孔径技术具有成像方位分辨率与检测深度和工作波长无关的特点。随着检测需求的提高,常规相控阵超声检测不能满足检测需要,因此把合成孔径技术和相控阵超声结合起来成为了研究热点。本文为了提高相控阵超声合成孔径成像质量,引入了两种窗函数作为优化因子,分别是波达方向窗函数和辐射远场近似窗函数,并且对比研宄了未优化和优化后的相控阵超声合成聚焦模型,分析了相控阵波束波形

8、特征,进行了实验验证。本文对基于FieldII

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