应用于斜楔块的子孔径虚拟源全聚焦成像.pdf

第 43 卷 第 3 期Vol.43,No.32024 年 5 月Journal of Applied AcousticsMay,2024 研究报告 应用于斜楔块的子孔径虚拟源全聚焦成像熊政辉1陈俊超1肖树坤2荆 砚3何 喜3陈 尧1(1 南昌航空大学 无损检测技术教育部重点实验室南昌330063)(2 江西洪都航空工业集团有限责任公司南昌330063)(3 中国航发动力股份有限公司西安710021)摘要：楔块斜入射检测工艺下，楔块会进一步降低全聚焦成像的缺陷检测能力。尤其是在检测大深度缺陷和粗晶材料时，全聚焦图像会因为缺陷回波幅值下降，导致缺陷图像的信噪比较低。为了提高入射能量，提出了应用于斜楔块的子孔径虚拟源全聚焦成像技术。研究结果表明：该技术通过延时控制子孔径阵元激励形成虚拟源发射，显著增加了射入到被检构件中的声能。在横向L值为2040 mm探头移动区间内，1738 mm深度范围内3边钻孔幅值较黄铜全聚焦图像提高4.587.12 dB；当钢制试块为被检对象时，在横向L值为3040 mm 探头移动区间内，4065 mm 深度范围内1边钻孔幅值较全聚焦图像提高0.632.35 dB。因此在该技术应用于楔块斜入射检测工艺下的粗晶材料检测，具有较好的检测效果。关键词：子孔径虚拟源；相控阵；全聚焦；超声检测；斜楔块中图法分类号:TG115.28+5文献标识码:A文章编号:1000-310X(2024)03-0625-10DOI:10.11684/j.issn.1000-310X.2024.03.019Sub-aperture virtual source total focus method applied to oblique wedgesXIONG Zhenghui1CHEN Junchao1XIAO Shukun2JING Yan3HE Xi3CHEN Yao1(1 Key Laboratory of Nondestructive Testing,Ministry of Education,Nanchang Hangkong University,Nanchang 330063,China)(2 Jiangxi Hongdu Aviation Industry Group Corporation Limited,Nanchang 330063,China)(3 AECC Aviation Power Co.,Ltd.,Xian 710021,China)Abstract:Under the wedge oblique incidence detection process,the use of wedges will further reduce thedefect detection capability of total focus method(TFM).Especially in the detection of large depth defectsand coarse-grained material,the TFM image will have a low signal-to-noise rate due to the decrease in theamplitude of defect feedback.In order to improve the incident energy,a sub-aperture virtual source totalfocus method(SVS-TFM)is proposed for oblique wedge imaging.The results show that this technique cancontrol the sub-aperture element excitation by time delay to form a virtual source emission,which significantlyincreases the acoustic energy emitted into the detected component.When the transverse L value is 2040 mm,the amplitude of 3 side drilling in the depth range of 1738 mm is 4.587.12 dB higher than that in the brassfull-focusing image.When the transverse L value is 3040 mm,in the depth range of 4065 mm,the amplitudeof 1 side drilling is 0.632.35 dB higher than that of carbon steel TFM image.Therefore,this technology isapplied to the detection of coarse grain materials under the oblique incidence detection process of wedges,andhas a good detection effect.Keywords:Sub-aperture virtual source;Phased array;Total focusing method;Ultrasonic testing;Inclinedwedge2022-11-29收稿;2023-02-09定稿国家自然科学基金项目(62161028,12064001,51705232),南昌航空大学研究生创新专项资金项目(YC2022-s741)作者简介:熊政辉(1999),男,江西南昌人,硕士研究生,研究方向:仪器与科学。通信作者 E-mail:6262024 年 5 月0 引言被 誉 为“黄 金 标 准”的 全 聚 焦(Total focusmethod,TFM)成像技术，因其优异的缺陷分辨率和二次开发能力，已成为无损检测领域的研究热点13。相比于生物组织中的病灶，工业构件结构复杂且缺陷分布更为复杂。当焊缝余高或上表面裂纹类缺陷为被检对象时，通常需要采用斜楔块耦合的方式使声束有效射入被检区域。对于TFM成像而言，耦合方式的改变会引起声波传播特性的变化，进而导致声束在楔块-构件组成的分层介质中传播，但现有TFM成像重建算法仅能适用于声速固定的单一介质，难以适用于对带有倾斜界面的双声速介质。为适应无损检测的需求，相关研究者提出了面向斜楔块的TFM成像技术45，将其应用范围由接触式检测拓展至斜楔块检测，为非打磨焊缝、T 型、L型等复杂构件提供了高缺陷分辨率解决方案6。虽然TFM具有其他成像算法难以企及的优势，但每次发射仅激发一个尺寸较小相控阵阵元，导致射入工件内部的能量相对较低。因此，对于大深度和距探头较远的缺陷，以及粗晶材料中缺陷的声学检测，其成像的缺陷回波幅值较低7。对于加置了楔块的斜入射检测而言，楔块对声束的衰减会进一步限制TFM成像的缺陷检测能力。对于TFM发射能量较低的问题，Lines 等8通过采用编码发射的方式，提高TFM发射的能量，从而提高TFM扫查的深度与范围。但编码发射将会提高仪器的激励信号发射与回波采集的成本，普通相控阵设备难以负担。Pamel等9在粗晶材料中的缺陷检测中，对高衰减信号进行相位相干成像(Phase-coherentimaging,PCI)加权处理，提高图像的信噪比(Sig-nal noise ratio,SNR)与缺陷幅值。但Zhang等10的工作表明，当缺陷发射回波能量低至无法被接收到时，PCI加权技术也将无法提升目标缺陷幅值。王冲等11采用固体指向性补偿的TFM优化算法，提升距探头偏角较大的缺陷幅值。但该方法不适用于带楔块的斜入射TFM 检测。Luo等12采用双层介质平面波斜入射与PCI加权技术相结合的成像方式，提高缺陷的幅值的同时，获得了较好的缺陷图像质量。但平面波的发射方式使得有效检测面大幅降低，在大深度上相干效率显著下降13。因此通过电子延时控制子孔径组激发，模拟一个更强的虚拟激发点，从而提高入射能量成为一种更为经济、有效的选择。子孔径虚拟源(Sub-aperture virtual source,SVS)发射技术，已知最早由Karaman等14提出，通过激发少于探头总晶片数的子孔径组，用电子延时控制多个相邻阵元所发波前，近似为由距探头一定高度的柱面波波前。相较于每次只发射单个阵元的TFM成像，SVS能够利用多阵元发射增加入射波能力，实现提高成像检测深度和范围的目的。Hasegawa等15利用虚拟源发射技术的扫查范围大、发射能量强的特点，将其应用于全孔径的心脏快成像。Ponnle等16进一步将全孔径虚拟源发射技术推广到子孔径发射技术，并应用于医疗颈动脉超声检测，以获得更高的图像分辨率与SNR。Lokesh等17探究医疗超声接触式扫查环境下，使用SVS技术，相较于TFM成像能够提供更高的帧率和更好的图像质量。还有学者将发散波技术引入无损检测领域，提出了子孔径发射与扫查式发射的虚拟源发射方法18，同时也将虚拟源技术扩展到了水浸非规则曲面成像1920。但上述工作均没有考虑实际无损检测中，楔块的存在对于SVS发射图像的干扰，以及在楔块存在下的最佳发射参数。基于此，本文将SVS发射和TFM成像技术相结合，提出面向倾斜界面分层介质的SVS-TFM成像技术。以角度为16.5的楔块对黄铜和碳钢试块中边钻孔为研究对象，以分辨率和SNR为成像质量指标，研究子孔径阵元数量和虚拟源半径对SVS-TFM图像质量的影响。最后将确定最优参数的SVS-TFM图像与TFM图像进行对比，对本文所提方法的有效性进行验证。1理论分析1.1子孔径斜入射发射延时在总阵元数为N 的探头中，单次激发子阵元数为n的阵元组，该阵元组为探头的子孔径。阵元组按照电子延时发射球面波前，以此来模拟一个发射能量较强的虚拟阵元在V 处发射球面波。虚拟阵元及相控阵探头的位置关系如图1所示。探头放置在角度为 的楔块上，取子孔径组正中心O点建立坐标轴中心，以水平方向为x轴，垂直方向为z轴，阵元之间的间距为d，虚拟源半径为F，子孔径宽度为D，子阵列中第i个阵元坐标为第43卷 第3期熊政辉等：应用于斜楔块的子孔径虚拟源全聚焦成像627(xi,zi)。楔块的纵波声速为c1，进而推导出子孔径阵元组激发延时ti公式为ti=1c1xi F cos(+2)2+zi F sin(+2)21/2 F,i=1,2,n.(1)?VFcos(p Fsin(pFxzxi ziDd图1子孔径发散波的发射延时计算Fig.1 SVS-TFM transmission delay calculation1.2子孔径斜入射成像本文采用斜楔块脉冲反射法的检测工艺，以步进为1的发射去构造一个平行于探头的虚拟发射阵元组。以1号阵元为起始阵元选择阵元数为n的子孔径，随后将起始阵元以步进为1依次递增，子孔径阵元数均为n，最终得到N n+1组子孔径。每个子孔径激励均可表示为一个虚拟源发射超声波。利用1.1节中所计算延时分别激励每一组子孔径，并且每次激励后，阵元数为N 的超声相控阵探头的每一个阵元均接收超声波信号。最终得到N n+1组具有N 条射频信号的数据。将采集的射频数据进行延时叠加，获得SVS-TFM的图像，图2表示了SVS的激发序列。?图2SVS的激发序列Fig.2 Launch sequence of SVS-TFM将探头置于角度、第一阵元高度为H 的楔块上，图像重建的几何关系如图3所示，图3阵列中的条纹方块为本次发射将要激发的子孔径阵元组。FVjVxjVzjCCxsePx zOxsrEmExmEzmxzH图3子孔径斜入射的声束传播时间Fig.3 Sound beam flight time of SVS-TFM以探头中心正下方为原点O建立直角坐标系，根据几何关系推导出楔块上全孔径阵元坐标Em(Exm,Ezm)为Exm=(m 1)d N 12d)cos,Ezm=(m 1)dsin+H,m=1,2,N.(2)其中发射次数为N n+1，根据公式(2)中楔块上全孔径阵元坐标以及1.1节中发射半径F=(n1)d/2推导出第j次发射虚拟源点Vj(V xj,V zj)的坐标为V xj=Exj+Ex(j+n1)2+F sin,V zj=Ezj+Ez(j+n1)2+F cos,j=1,2,N n+1.(3)公式(2)(3)中，Exm和Ezm为第m个阵元的实际坐标，xj和zj为第j 次发射的虚拟源点坐标。在进行后处理成像时首先需计算声传播时间，楔块的存在导致声束路径改变，此时声束在图3的楔块-工件界面会发生折射。因为折射边界两边材料的声阻抗不同，声束路径将不会简单地从等效的虚拟源处直线到达成像区域。根据费马原理可知，声波从虚拟源点Vj发射历经界面入射点xse，到达像素点P(x,z)，并通过返回出射点xsr最终回到探6282024 年 5 月头Em(Exm,Ezm)。因此本文采用Snell定理21分别计算入射点xse和出射点xsr：xse V xj(xse V xj)2+V z2jx xse(x xse)2+z2=c1c2,(4)xsr Exm(xsr Exm)2+Ez2mx xsr(x xsr)2+z2=c1c2,(5)其中，V xj和V zj为第j 次发射虚拟源的横纵坐标，x和z为成像区域的坐标点，c1和c2分别是楔块和工件的纵波声速，xse为沿楔块和工件交界面的入射点坐标，xsr为出射点坐标。声束被认为是从假想的虚拟源点处发射的，但实际声波是从实际阵元位置处开始传播，根据入射点xse，进一步计算发射过程中的声束传播到P 点所需时间j为j=1c1(V xj xse)2+V z2j F)+1c2(xse x)2+z2,j=1,2,N n+1.(6)再根据出射点xsr得出从P 点至第m号阵元声传播时间m为m=1c2(x xsr)2+z2+1c1(Exm xsr)2+Ez2m,m=1,2,N.(7)此时第j 次发射，经散射体P(x,z)反射并被接收阵元m接收的飞行时间mj为mj=m+j.(8)经过延时叠加，成像区域像素点P(x,z)的幅值信息为I(x,z)=Nn+1j=1Nm=1Smj(mj),(9)其中，Smj为第j 次发射，第m个阵元接收的信号。公式(9)可求出像素点P(x,z)处的图像幅值，通过对成像区域内每个像素点处理即可得出最终的图像。2实验平台与信号采集2.1实验平台本文使用的被检试块为黄铜立方体试块和相控阵B型标准试块，其中采用黄铜立方体试块中的边钻孔缺陷，用于评价子孔径发散波与TFM成像在粗晶材料中SNR之间的差异，同时评价在横向步进位置相同的情况下，不同深度上的回波幅值差异；相控阵标准B型试块中的边钻孔缺陷，用于评价SVS-TFM与TFM图像中各深度缺陷的分辨率和回波幅值差异。黄铜立方体试块如图4所示，有直径为3 mm的5个边钻孔，从左到右命名为1号5号缺陷。相控阵B型标准试块中所检缺陷如图5所示，有直径为1 mm的边钻孔组，从上到下命名为1号12号缺陷。48 mm20 mm10 mm100 mmd=3 mm1234510 mm7 mm图4黄铜试块5孔缺陷示意图Fig.4 Schematic diagram of the five hole defectof the copper block 75 mm10 mm10 mm2.5 mm5 mm50 mm123456789101112d=1 mm图5相控阵B型标准试块缺陷示意图Fig.5 Schematic diagram of phased array stan-dard B-block defects如图6所示，超声波数据采集平台为Verason-ics公司的Vantage 32LE采集系统，可以实现64发第43卷 第3期熊政辉等：应用于斜楔块的子孔径虚拟源全聚焦成像629射与64接收的超声相控阵检测。线阵探头与面板上的64收/发接口连接，由主机控制超声采集卡收发时序来采集超声波阵列数据。图6Verasonics Vantage32LE采集系统Fig.6 Verasonics Vantage32LE acquisition system如表1所示，本文在实验中采用中心频率为5 MHz、64阵元、阵元间距为0.6 mm的探头，激励电压为20 V，采用角度为16.5的楔块，第一阵元高度为14.5 mm，楔块纵波声速为2337 m/s。表1探头和楔块的参数Table 1Parameters of the probe andwedge实验参数参数值阵元数64阵元间距0.05 mm阵元宽度0.55 mm阵元长度10 mm中心频率5 MHz激励电压20 V楔块角度16.5楔块第一阵元高度14.5 mm楔块纵波声速2337 m/s2.2实验采集步骤本文探究SVS-TFM发射与重建技术，在不同的激发阵元数与子孔径半径下，探究缺陷图像的SNR与分辨率的优劣程度，得出在16.5楔块下较优的发射参数范围。分别以如图7(a)所示的黄铜试块中3号缺陷、如图7(b)所示的相控阵B型标准试块中1号缺陷的横坐标位置为基准，将其与探头正中心位置定义为横向距离L。在图7中，从L为20 mm的距离开始，以5 mm为步进，逐步推动探头向右移动，至40 mm处，共5个采样步进。每一个步进位置处，分别采集TFM信号和不同参数的SVS信号。在4、5、6、7和8激发阵元数下，记录不同虚拟源半径的信号。其中，虚拟源半径F 分别为0.5倍子孔径宽度(0.5D)、等子孔径宽度(1D)和1.5倍子孔径宽度(1.5D)。LL?LL(a)?(b)B?图7信号采集示意图Fig.7 Signal acquisition schematic3评价指标与实验结果3.1实验评价指标本文采用SNR评估成像算法得到的成像质量，其表达式为SNR=20lgsignalnoise,(10)其中，signal为缺陷回波区域的幅值平均值，noise为背景噪声回波区域的幅值平均值。SNR越大，表明缺陷信号相比于噪声信号幅值更大，在图像显示中更明显。本文采用分贝(dB)作为单位，描述超声图像中竖孔缺陷的幅值曲线，其计算表达式为IdB(x,z)=20lgI(x,z)max(|IROI(x,z)|),(11)其 中，IdB(x,z)为 像 素 点(x,z)处 的 幅 值，max(|IROI(x,z)|)为整个图像中的最大值。6302024 年 5 月本文采用线性阵列参数指标(Array perfor-mance indicator,API)2，对成像空间分辨率进行评估，其表达式为API=A6 dB2,(12)式(12)中，A6 dB为缺陷回波幅值一半处所围成的面积为工件中声波的波长。API越小，代表成像算法的图像分辨率越高。3.2黄铜试块成像结果本文对黄铜试块中采集到的原始数据利用公式(9)进行成像处理并测量缺陷的SNR。根据不同的发射半径与激发阵元数，将全部数据分为15组，每一组中包含5个步进。首先将每一组中每一个步进中的缺陷SNR值取平均，然后再将每一个步进得出的平均的SNR值进一步取平均，得出每一组不同发射参数的平均SNR值，并绘制表2。表2黄铜试块SVS-TFM成像SNR值Table 2 Brass test block SVS-TFM imagingSNR values发射半径SVS-TFM激发阵元数456780.5D19.5421.5820.4220.7420.331D22.3022.4022.8022.5020.401.5D22.3522.2222.3422.4021.33在表2中，本文将同一个激发阵元数中最好的SNR值加黑，可以直观看出，无论哪一种激发阵元数，0.5D的综合SNR值最低，图像质量较差，并且在部分图像中缺陷发生了畸变；而1D和1.5D的综合SNR值相近。因此为了进一步探究SVS-TFM的成像质量，本文将TFM数据进行成像并测量缺陷的SNR值，将其与表2中加黑的SVS-TFM图像的综合SNR值进行对比，并绘制表3。在表3中，本文将同一个距离步进参数中缺陷最好的SNR值加黑，可以明显看出，在L为2030 mm时，缺陷离探头较近，TFM成像的缺陷SNR值稍微高于SVS-TFM，但当L达到3540 mm时，SVS-TFM_6_1D成像的缺陷SNR值高于TFM，且优于其他参数。这表明，在缺陷横向远离探头30 mm以上时，SVS-TFM技术的6阵元子孔径激发1D的发射半径，成像的SNR最高。为了研究不同深度缺陷下，不同SVS-TFM发射参数与TFM成像的缺陷回波幅值之间的关系，本文选择了相同虚拟源发射半径的SVS-TFM_5_1D、SVS-TFM_6_1D与SVS-TFM_7_1D的缺陷幅值与TFM的缺陷幅值进行对比，分别在横向距离L为20 mm、30 mm和40 mm处，对比3组数据的深度幅值，因为10 mm深缺陷在L 为40 mm处时无法被TFM与SVS-TFM清晰探照，没有实际比较意义，故选择从17 mm深至38 mm深缺陷进行比较，并用幅值最高的SVS-TFM参数的缺陷幅值减去TFM成像下的缺陷幅值，形成表4。表3黄铜试块SVS-TFM与TFM成像SNR值Table 3 Brass test block SVS-TFM and TFMimaging SNR values距离l/mmSVS-TFM发射参数TFM4_1.5D5_1D6_1D7_1D8_1.5D2022.6421.5822.2221.8121.4118.532521.9721.9921.6121.9121.9021.033022.8722.2722.1522.6622.4221.573522.5522.6122.6423.3422.6722.574023.2022.7722.9723.8623.4122.72表4黄铜试块TFM与SVS-TFM成像缺陷幅值Table 4 Brass test block TFM and SVS-TFMimaging defect amplitude(单位:dB)距离L/mm编号TFMSVS-TFM发射参数对比5_1D6_1D7_1D20212.998.932 8.0409.6044.95312.859.1316.8178.9926.033415.6111.739.44510.606.165522.3217.5416.9917.905.3330217.8812.9311.9913.085.89314.8912.3911.3710.314.58415.7411.2610.569.8955.854521.717.7116.4416.105.640223.6417.5717.3717.206.44319.6216.4414.4215.475.22417.9614.2112.6512.885.31521.9116.8614.7915.017.12表4中将缺陷的最大幅值加黑，可以直观看出，在不同的横向距离下，SVS-TFM成像的幅值在不第43卷 第3期熊政辉等：应用于斜楔块的子孔径虚拟源全聚焦成像631同深度下均高于TFM，并且随着横向距离L的逐步加大，在L值为40 mm、缺陷深度为38 mm处，最高能够相较于TFM提高7.12 dB。并且能够直观看出SVS-TFM_6_1D的幅值最高，声波能量能够较好地通过楔块入射至被检测工件中。因此本文将SVS-TFM_6_1D缺陷成像图与TFM缺陷成像图在不同L值下进行比较，如图8所示。由图8可以直观看出，在L值为20 mm处，SVS-TFM_6_1D的缺陷成像幅值高于TFM。随着探头逐步远离缺陷，SVS-TFM_6_1D的幅值衰减较弱，抗衰减与散射的能力较强。当L值为40 mm时，TFM图像检测的缺陷已经无法直观看出，但SVS-TFM_6_1D的缺陷检测图像仍然能够较为直观地显示缺陷位置。因此，相较于TFM，SVS-TFM_6_1D能够在粗晶材料检测中提供更高的缺陷回波幅值，并且选择合适的激发阵元数与发射半径，能够在提高缺陷回波幅值的基础上，提供优于TFM的缺陷SNR。本文通过实验得出在16.5的楔块下，激发子阵元数为6个，发射步进为1，发射半径为1D时，SVS-TFM至少提高3 dB幅值，同时得到不亚于甚至超过TFM图像的SNR值。70605040 x/mmz/mm302010-10070605040 x/mmz/mm302010-10070605040 x/mmz/mm302010-10070605040 x/mmz/mm302010-10070605040 x/mmz/mm302010-10070605040 x/mmz/mm302010-100(a)SVS-TFM_6_1D L=20 mm(c)SVS-TFM_6_1D L=30 mm(e)SVS-TFM_6_1D L=40 mm(b)TFM L=20 mm(d)TFM L=30 mm(f)TFM L=40 mm图8SVS-TFM_6_1D 与TFM 幅值图像对比图Fig.8 SVS-TFM_6_1D and TFM image comparison6322024 年 5 月3.3钢制B型试块成像结果对在钢制B型试块中采集的缺陷回波进行成像，根据不同的探头发射参数分为15组，对每一组中每一个步进成像图中的缺陷API值取平均，再对小组中每一个平均步进的API值取平均，代表该发射参数下的综合API值，并绘制表5。表5钢制B型试块SVS-TFM成像APITable 5Steel test B block SVS-TFMimaging API发射半径激发阵元数456780.5D1.4741.8351.6871.7671.4421D1.4161.2861.3071.3161.2991.5D1.3271.3101.3071.3031.288如表5所示，本文将同一个激发阵元数下最好的API值加黑。可以得出在不同激发阵元数下，0.5D的发射半径均较差，而发射半径为1D与1.5D成像效果相似，但1.5倍激发阵元孔径宽度更好。因此将加黑的SVS-TFM的发射参数与TFM进行横向距离与API的比较，并绘制表6。表6钢制B型试块SVS-TFM与TFM成像APITable 6 Steel test B block SVS-TFM andTFM imaging API距离L/mmSVS-TFM发射参数全矩阵捕捉 4_1.5D 5_1D 6_1D 7_1.5D 8_1.5D201.1491.3351.2361.3141.2931.224251.1641.2991.1971.2721.2181.269301.1611.2841.2301.2631.2271.254351.2361.3231.3561.2961.3261.293401.3171.3941.4091.3881.4511.401表6中，根据横向距离L的增加，将每一个步进中最好的API值加黑。可以直观得出，无论哪种发射阵元数和发射扩散角度，SVS-TFM图像的API值均大于TFM成像。因为子孔径发散波为多阵元激发，单次发射的波前相较于TFM发射方式横向扩散更大，这将导致能量在空间上扩散，使得缺陷的分辨率稍低于TFM。SVS-TFM_6_1D成像的API值总平均值不是最低的，但是能够看出在距离30 mm后，SVS-TFM_6_1D成像的API值在所有SVS-TFM发射参数中较低，并且较接近TFM成像的API值。同时SVS-TFM_6_1D的发射参数在L值大于30 mm后，SNR值高于TFM成像技术。因此在L值大于30 mm时，SVS-TFM_6_1D的综合表现较好。因此本文对比SVS-TFM_6_1D成像与TFM成像在30 mm、35 mm和40 mm处成像图，并绘制每一个缺陷的幅值曲线。如图9所示，从成像对比图中能够直观看出，在横向距离增加时，SVS-TFM_6_1D成像算法和TFM成像算法的缺陷回波幅值均在下降。相较于TFM成像算法，随着L值从30 mm逐步增加40 mm，SVS-TFM_6_1D成像算法的缺陷幅值在40 mm深至65 mm深，最低高于TFM成像算法0.63 dB，最高高于TFM成像算法2.35 dB。虽然SVS-TFM_6_1D相较于TFM成像技术提供的分辨率较低，但是在缺陷远离探头30 mm以上时，能够提供与TFM成像技术几乎相近的分辨率值。4结论本文提出了一种子孔径斜入射成像后处理技术，并通过与TFM斜入射后处理技术对比了缺陷的API、幅值曲线和SNR，得出以下结论：(1)在16.5倾角的楔块检测下，SVS-TFM采用子孔径为6个的激发阵元，虚拟源半径为一个孔径宽度时，SVS-TFM的综合成像质量最佳；(2)以黄铜为被检对象，在横向L值为2040 mm探头移动区间内，1738 mm 深度范围内3边钻孔幅值较TFM图像提高4.587.12 dB；(3)当钢制试块为被检对象时，在横向L值为3040 mm探头移动区间内，4065 mm深度范围内1边钻孔幅值较TFM图像提高0.632.35 dB。因此在检测粗晶高衰减厚壁材料构件缺陷时，SVS-TFM_6_1D斜入射可以作为一种有效的检测方法。但实际斜入射检测中，楔块角度不只是局限于16.5倾角的楔块，在未来的研究中需要进一步探究不同楔块角度与最佳SVS-TFM发射参数的函数关系，进一步扩大子孔径虚拟源全聚焦成像的应用范围。第43卷 第3期熊政辉等：应用于斜楔块的子孔径虚拟源全聚焦成像633024681012-22-20-18-16-14-12?/dB?/dB?/dB?TFM SVS-TFM_6_1D024681012-18-17-16-15-14-13-12-11024681012-20-18-16-14-12-10 TFM SVS-TFM_6_1D TFM SVS-TFM_6_1D70605040 x/mmz/mm302010-10 070605040 x/mmz/mm302010-10 070605040 x/mmz/mm302010-10 070605040 x/mmz/mm302010-10 070605040 x/mmz/mm302010-10 070605040 x/mmz/mm302010-10 0(a)SVS-TFM_6_1D L=30 mm(d)SVS-TFM_6_1D L=35 mm(g)SVS-TFM_6_1D L=40 mm(b)TFM L=30 mm(e)TFM L=35 mm(h)TFM L=40 mm(c)?(f)?(i)?图9不同横向距离SVS-TFM幅值成像图与TFM幅值成像图及缺陷幅值曲线对比Fig.9 Comparison of SVS-TFM imaging with TFM imaging and defect amplitude curves at different lateral distances参考文献1 陈尧,冒秋琴,陈果,等.基于Omega-K算法的快速全聚焦超声成像研究J.仪器仪表学报,2018,39(9):128134.Chen Yao,Mao Qiuqin,Chen Guo,et al.Researchon high-speed total focusing ultrasonic imaging methodbased on Omega-K algorithmJ.Chinese Journal of Sci-entific Instrument,2018,39(9):128134.2 Holmes C,Brinkwater B W,Wilcox P D.Post-processingof the full matrix of ultrasonic transmit-receive arraydata for non-destructive evaluationJ.NDT&E Inter-national:Independent Nondestructive Testing and Eval-uation,2005,38(8):701711.3 沈晓炜.基于粒子群算法的稀疏阵列超声相控阵全聚焦成像J.应用声学,2020,39(3):354359.Shen Xiaowei.Ultrasonic sparse-TFM imaging using par-ticle swarm optimization algorithmJ.Journal of AppliedAcoustics,2020,39(3):354359.4 周正干,朱甜甜,马腾飞,等.先进树脂基复合材料纤维褶皱缺陷阵列超声全聚焦成像 J.复合材料学报,2022,39(9):43844392.Zhou Zhenggan,Zhu Tiantian,Ma Tengfei,et 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