Page 61 - 《应用声学》2021年第6期
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第 40 卷 第 6 期 刘志勇等: 幅度调制的非线性超声相控阵成像方法 857
模式传输法 [15−17] 合理利用超声阵列实现了幅度
0 引言
调制效率的优化,但缺乏对于延迟时间选择方法的
超声相控阵是一种超声检测和成像技术,在工 探究,而且对裂纹闭合部分长度表征精度较低。
业无损检测领域具有较强的适用性,广泛用于构件 本文引用了一种基于幅度调制的非线性超声
内部裂纹、孔洞等缺陷的定位和成像。近年来对于 相控阵成像方法,利用物理聚焦和虚拟聚焦两种聚
工业结构中损伤和缺陷检测的精度要求逐渐提高, 焦模式下超声扩散场的声能差作为非线性参量,间
而对于一些不易产生超声回波响应的缺陷 (如闭合 接测量所有非线性分量用于疲劳裂纹闭合部分的
裂纹等),传统超声相控阵检测技术容易发生漏检, 检测和成像。对材料疲劳裂纹开展实验研究,将非
不利于突发性事故的预防 [1] 。非线性超声信号因对 线性超声相控阵成像方法与传统超声相控阵全聚
结构中早期损伤、材料性能退化、微小缺陷等具有 焦法 (Total focusing method, TFM) [18] 进行对比,
高敏感性而备受学者和行业关注 [2−3] 。将非线性超 实现了疲劳裂纹闭合部分的检测定位和裂纹长度
声方法应用于超声相控阵检测技术,在闭合裂纹的 表征精度的提高,并进一步研究了扩散场信号延迟
定位与成像检测方面将极具潜力。常规非线性超 时间对非线性超声相控阵成像质量的影响。
声方法是基于对由裂纹面的接触振动产生的特定
非线性分量的测量。由于带宽限制 (相控阵在其中 1 基于幅度调制的非线性超声相控阵成
心频率附近具有有限的带宽) 和高衰减特性 (较高 像原理
频率的高次谐波在返回阵列换能器之前会迅速减
超声相控阵在检测时有两种常用的激励方式,
小),很难在一般实验条件下直接测量和提取具有
分别是并行激励和顺序激励,分别对应物理聚焦和
不同频率 (例如 f/2、2f、3f · · · ) 的非线性分量。因
虚拟聚焦两种聚焦模式。物理聚焦是指所有阵元按
此,以次谐波和高次谐波作为非线性参量研究非线
一定延时法则激励,实现声束对某个采样区域的聚
性超声相控阵是比较困难的。例如,Ohara 等 [4−6]
焦,每个阵元分别用于接收声响应。虚拟聚焦是指
采用次谐波分量接收信号进行了一系列研究用于
按顺序采集所有激励-接收阵元组合的声响应,即全
闭合裂纹成像,但是仍难以克服分辨率较低的问
矩阵捕获 (Full matrix capture, FMC),在后处理中
题。韩国标准与科学研究所引入了一种超分辨率法
对全矩阵数据施加延时,传统超声相控阵中常用的
(MUSIC)以解决次谐波分量分辨率较低的问题,但
这种次谐波产生的条件仍较为苛刻 [7] 。 TFM 便是如此。在这两种聚焦模式中,超声传输在
另一方面,提出了一种利用基波响应的幅度依 线性上是等效的。由于分别使用物理聚焦和虚拟聚
赖性间接测量所有非线性分量的方法。该概念最初 焦进行传输,因此在待检试样的聚焦点处,物理聚焦
被应用于单片机的波形测量,被称为缩放减法 [8−9] 。 的实际入射波幅度大于虚拟聚焦的情况。因此,两
幅度调制是一种使载波的幅度根据所需的传输信 种聚焦模式在聚焦点处不是非线性等效项。其实,
号的变化规律而变化但是频率保持不变的调制方 在物理聚焦中,由于聚焦点处的线性响应与阵列的
法,被广泛用于有线或无线电通信和广播 [10] 。参考 阵元数量 N 成正比,故其对应的非线性响应幅值与
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缩放减法的工作原理,在幅度调制原理的基础上,基 N 成正比,非线性效应引发的基波的声能损失与
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于幅度调制的非线性超声相控阵成像方法能够将 N 成正比。因此,对具有 N 个阵元的相控阵列,两
幅度调制方法与非线性超声相控阵成像相结合。该 种聚焦模式基波声能损失差别很大,物理聚焦时的
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幅度调制方法依据声波在目标区域中产生的线性 声能损失是虚拟聚焦时的 N 倍,且阵元数量越多,
响应幅值与入射波幅值成比例,而非线性响应幅值 这种差别越大。对于如今常用的 32/64/128 阵元的
与入射波幅值不成比例的原理,通过调制可提高非 超声线阵,当采用这两种模式进行检测时,缺陷点处
线性响应在超声信号中的对比度,并将其作为非线 由于非线性效应引起的声能损失差别将变得异常
性参量对目标区域进行成像。基波振幅差法 (Fun- 巨大。另外,非线性响应包含次谐波、高次谐波以及
damental wave amplitude difference, FAD) [11−13] , 其和频、差频的组合,而这些非线性效应的产生都
阵元数调制传输法 [14] 等都属于基于幅度调制的非 是由基波的能量提供的。因此,利用聚焦点处两种
线性超声相控阵成像方法,其中不同相位控制聚焦 聚焦模式的声能差作为非线性表征参量,充分考虑