[發(fā)明專利]一種基于正交匹配追蹤的相控陣超聲信號(hào)壓縮方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710004468.1
• 申請日: 2017-01-04
• 公開（公告）號(hào): CN106814141A
• 公開（公告）日: 2017-06-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 白志亮;陳世利;賈樂成;徐天舒;曾周末
• 申請（專利權(quán)）人: 天津大學(xué)
• 主分類號(hào): G01N29/44
• 分類號(hào): G01N29/44
• 代理公司: 天津市北洋有限責(zé)任專利代理事務(wù)所12201
• 代理人: 李林娟

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及超聲相控陣信號(hào)壓縮領(lǐng)域，尤其涉及一種基于正交匹配追蹤的相控陣超聲信號(hào)壓縮方法。

背景技術(shù)

超聲相控陣是近幾年廣泛應(yīng)用于工業(yè)無損檢測的新技術(shù)，相比傳統(tǒng)的單探頭超聲換能器具有聲束控制靈活、檢測速度快、成像精度高等優(yōu)點(diǎn)。通過控制各個(gè)陣元的激發(fā)延遲時(shí)間，該技術(shù)可以形成聲束偏轉(zhuǎn)和動(dòng)態(tài)聚焦，極大增加了工業(yè)檢測的靈活性，擴(kuò)展了檢測范圍，特別是在復(fù)雜形貌構(gòu)件的檢測中起到了不可替代的作用。隨著高分辨率檢測和快速檢測的需求增加，超聲相控陣檢測不斷在向多陣元一維線陣和二維面陣發(fā)展，也因此大大提高了數(shù)據(jù)量，對信號(hào)的采集、存儲(chǔ)、傳輸和分析都提出了新的更高的要求。

因此超聲相控陣信號(hào)的數(shù)據(jù)壓縮成為研究者關(guān)注的熱點(diǎn)問題。很多論文提出了有效的壓縮算法并將其應(yīng)用到超聲信號(hào)壓縮領(lǐng)域，其中最典型的是小波壓縮，該方法壓縮率高，壓縮性能好且重構(gòu)精度高。但小波壓縮依然是一種“后壓縮”方法，也就是說，數(shù)據(jù)必須先完成采樣之后才能進(jìn)行壓縮。

近幾年Candès，Romberg，Donoho和Tao等人^[1][2][3]提出的壓縮感知(Compressed Sensing)為信號(hào)壓縮打開了一扇新的大門。根據(jù)壓縮感知理論，只要信號(hào)滿足稀疏特性，就能通過少量的非自適應(yīng)線性測量值來精確重構(gòu)原始信號(hào)。壓縮感知與傳統(tǒng)壓縮方法相比最大的突破是其可以將采樣和壓縮合二為一，直接獲得已經(jīng)壓縮的信號(hào)，意味著采樣可以不再遵循信號(hào)處理領(lǐng)域經(jīng)典的奈奎斯特定理。壓縮感知從源頭上極大的減少了數(shù)據(jù)量，降低了前端傳感器的壓力，為超聲相控陣檢測數(shù)據(jù)壓縮提供了新的可能。然而，目前壓縮感知算法在超聲成像領(lǐng)域的研究和應(yīng)用還集中在醫(yī)學(xué)超聲方面，在工業(yè)超聲無損檢測尤其是相控陣超聲方面的應(yīng)用研究還很少。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種基于正交匹配追蹤的相控陣超聲信號(hào)壓縮方法，本發(fā)明在保證信號(hào)重構(gòu)精度的前提下盡可能提高壓縮率，本發(fā)明通過設(shè)置多個(gè)缺陷，使用多組信號(hào)重復(fù)試驗(yàn)來驗(yàn)證壓縮感知算法在超聲相控陣信號(hào)中的適用性，詳見下文描述：

一種基于正交匹配追蹤的相控陣超聲信號(hào)壓縮方法，所述信號(hào)壓縮方法包括以下步驟：

搭建超聲相控陣缺陷檢測系統(tǒng)，獲取經(jīng)由被測試件的缺陷位置反射的超聲回波，并提取A掃信號(hào)；

采用正交基對A掃信號(hào)進(jìn)行稀疏變換，并通過計(jì)算稀疏度來選取最優(yōu)稀疏基；

根據(jù)最優(yōu)稀疏基，采用正交匹配追蹤對超聲相控陣信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)；計(jì)算不同壓縮率下的超聲相控陣信號(hào)的重構(gòu)誤差。

所述超聲相控陣缺陷檢測系統(tǒng)包括：依次電連接的上位機(jī)、超聲相控陣檢測儀、以及超聲相控陣探頭。

所述采用正交基對A掃信號(hào)進(jìn)行稀疏變換，并通過計(jì)算稀疏度來選取最優(yōu)稀疏基的步驟具體為：

采用介于L1范數(shù)和L2范數(shù)之間的公式定量描述各稀疏變換的稀疏度；

對A掃信號(hào)進(jìn)行離散傅里葉變換得到X(k)，進(jìn)行離散余弦變換得到D(k)，并計(jì)算相應(yīng)的稀疏度；使用四層分解的db6小波基對A掃信號(hào)進(jìn)行離散小波變換得到WT_f(m,n)，并計(jì)算其稀疏度；

使用常見的db,sym,bior,rbio和coif家族共54種小波基對A掃信號(hào)進(jìn)行分解，分解層數(shù)設(shè)定為2到6層，根據(jù)稀疏度計(jì)算結(jié)果選取最優(yōu)稀疏基。

所述根據(jù)最優(yōu)稀疏基，采用正交匹配追蹤對超聲相控陣信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)的步驟具體為：

選擇高斯隨機(jī)矩陣為測量矩陣Φ，將最優(yōu)稀疏基記為超聲相控矩陣A掃信號(hào)表示為x，非線性測量值y＝Ax，A＝ΦΨ；

從矩陣A中選取列向量，使其與殘差具有最高的相關(guān)性，記錄相關(guān)系數(shù)；計(jì)算當(dāng)前列向量下的最佳近似系數(shù)；

迭代重復(fù)，更新殘差值，返回重構(gòu)信號(hào)。

所述計(jì)算不同壓縮率下的超聲相控陣信號(hào)的重構(gòu)誤差的步驟具體為：

將壓縮率定義為已壓縮的信號(hào)長度與原始信號(hào)長度之比；通過隨機(jī)移除部分原始信號(hào)，設(shè)定壓縮率范圍為20％～80％，每隔5％一檔，計(jì)算在不同壓縮率下的A掃信號(hào)重構(gòu)誤差。

所述方法還包括：

對重構(gòu)過程做多次運(yùn)算，并使用3σ評(píng)定準(zhǔn)則對結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

本發(fā)明提供的技術(shù)方案的有益效果是：

1、壓縮感知是目前信號(hào)處理和圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，本發(fā)明將其應(yīng)用到超聲相控陣信號(hào)壓縮領(lǐng)域，取得了很好的效果；

2、為尋找最適合超聲相控陣信號(hào)的稀疏表示，本發(fā)明中計(jì)算了2到6層分解下54種小波基的稀疏度，通過對比選擇出最佳小波基；