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736 2018 年 9 月

于衰减平缓、角度差异性小，对大角度区域的缺陷成
5 成像实验
像幅度补偿有限，因此其也没有对孔1实现成像。固
为评估指向性优化对 TFM 算法的影响，采用 体指向性函数在大角度区域的系数值更小，对孔 1
钢块内不同角度横通孔进行实验。如图 4 所示，实 的补偿作用更强，因此其成功实现了对孔1成像。
验采用Olympus 2.25L64-A2线性阵列，中心频率为
0
2.25 MHz 的 64 阵元线阵直接放置在钢块表面，阵
-2
列下方 10 个横通孔弧形排列，各孔距钢表面深度 x ᣉᡰሏ/mm -4
-40 -20 0 20 40
及与阵列中心法线偏角如表 1 所示。横通孔直径均 10 -6
为 2 mm，自右向左依次编号为 1 ∼ 10。钢内纵波 z ᣉᡰሏ/mm 20 -8
-10
30
声速为 5900 m/s，横波声速为 3200 m/s，阵元宽度 40 -12
a = 0.25λ。 -14
-16
-18
(a) ۳వTFMካข
-20
0
15 mm -2
x ᣉᡰሏ/mm -4
-40 -20 0 20 40 -6
10
z ᣉᡰሏ/mm 20 -8
-10
图 4 钢内不同角度的横通孔实验 30
Fig. 4 Experiment with side drilled holes at dif- 40 -12
-14
ferent angles in steel
-16
-18
表 1 钢内各横通孔与阵列中心位置的相对角度和深
(b) ࣢᜻ૉՔভᛪϪᄊTFMካข -20
度位置
0
Table 1 The relative angles and depth posi-
-2
tions of the holes to the array center x ᣉᡰሏ/mm
-4
-40 -20 0 20 40
10 -6
z ᣉᡰሏ/mm
编号 深度/mm 偏角/( ) 编号 深度/mm 偏角/( ) 20 -8
◦
◦
1 15.0 72.0 6 24.5 17.7 30 -10
2 15.4 69.7 7 28.5 0 40 -12
-14
3 16.5 63.4 8 33.3 −12.6 -16
-18
4 18.4 52.9 9 38.6 −20.5 (c) ڍʹૉՔভᛪϪᄊTFMካข
-20
5 21.1 37.1 10 44.6 −25.1
图 5 不同 TFM 算法的横通孔成像幅度
分别用基本 TFM 算法、常规指向性补偿的 Fig. 5 Experimental images for holes in different
TFM算法和本文固体指向性优化算法成像，横通孔 directivity compensated TFM
成像结果如图5所示，其中各图均以−20 dB动态范
围量化。 图6是各算法对横通孔的最大成像幅度。孔1∼
◦
从图5中看出，基本TFM算法和常规指向性补 孔 4 相对于阵列中心的偏角较大，在 40 以上。从
偿算法只能对孔 2∼ 孔 10 成像，无法检测出孔 1；而 图 6 中看出，固体指向性补偿的 TFM 对孔 1∼ 孔 4
固体指向性补偿的TFM可以对孔1∼孔10成像，避 的成像幅度高于基本 TFM 算法和常规指向性补偿
免了孔 1 漏检。孔 1 相对阵列中心偏角达 72 ，回波 的算法，其中孔 1 的成像幅度提高最大，为 13.3 dB，
◦
幅度低，同样条件下基本 TFM算法没能对孔1实现 体现出本文固体指向性优化的 TFM 算法对大偏角
成像。在阵元宽度 a = 0.25λ下，常规指向性函数由 区域缺陷成像能力的提高。