基于光声信号的高铁钢轨表面缺陷检测方法

针对传统的基于超声信号的高铁钢轨无损检测方法对于表面微裂纹检测效果不佳的问题,提出了一种基于光声信号的高铁钢轨表面缺陷检测方法.首先,使用有限元及K-wave方法建立了钢轨模型并获得了模拟光声信号;然后利用时间反演的方法对钢轨表面的光声图像进行了重建,并研究了不同传感器中心频率对成像结果的影响;最后设计实验采集了钢轨表面的光声信号并进行了处理和分析.实验结果表明,基于光声信号的高铁钢轨表面缺陷检测方法对于表面微裂纹有很好的检测效果,该方法在钢轨探伤领域有较大的可行性及发展潜力.     

Photoacoustic image reconstruction based on Bayesian compressive sensing algorithm

The photoacoustic tomography (PAT) method, based on compressive sensing (CS) theory, requires that, for the CS reconstruction, the desired image should have a sparse representation in a known transform domain. However, the sparsity of photoacoustic signals is destroyed because noises always exist. Therefore, the original sparse signal cannot be effectively recovered using the general reconstruction algorithm. In this study, Bayesian compressive sensing (BCS) is employed to obtain highly sparse representations of photoacoustic images based on a set of noisy CS measurements. Results of simulation demonstrate that the BCS-reconstructed image can achieve superior performance than other state-of-the-art CS-reconstruction algorithms.     

利用秩和条件数分析透射式超声CT的数据完备性

为了优化探头设计、估计重构图像误差,提出了一种利用秩和条件数分析透射式超声CT数据完备性的方法。首先分析了透射式超声CT的原理,透射式超声CT的测量方程可以表示成线性方程组,进而透射式超声CT的重构问题可以转化为线性方程组的求解问题。对于所选用的设计方案,描述线性方程组的可解性和解的稳定性的秩和条件数可以用来评估其数据完备性、估计重构图像误差。数学分析和试验结果表明,只有在测量方程组满秩时才可以求得唯一解,在测量误差和介质不均匀性相同时,重构误差近似正比与方程组的条件数,因此可以使用测量方程组的秩和条件数来衡量设计方案的数据完备性,指导实际装置的设计。      

Photoacoustic microscopy image resolution enhancement via directional total variation regularization

Photoacoustic microscopy(PAM) is recognized as a powerful tool for various microcirculation system studies. To improve the spatial resolution for the PAM images, the requirements of the system will always be increased correspondingly. Without additional cost of the system, we address the problem of improving the resolution of PAM images by integrating a deconvolution model with a directional total variation regularization. Additionally, we present a primal-dual-based algorithm to solve the associated optimization problem efficiently. Results from both test images and some PAM images studies validate the effectiveness of the proposed method in enhancing the spatial resolution. We expect the proposed technique to be an alternative resolution enhancement tool for some important biomedical applications.     

基于多模态信号的金属材料缺陷无损检测方法

金属材料缺陷检测对于经济发展具有重要意义.针对现有无损检测技术信号模态单一、检测范围有限等不足,提出了一种基于多模态信号的金属材料缺陷无损检测方法.该方法以光声无损检测方法为主体,首先利用有限元方法分析了缺陷对激光能量吸收量和光声表面波传播的影响,提出了基于激光吸收量和光声表面波的缺陷检测方法;然后搭建了多模态信号检测平台,采集了缺陷的光学、光声和超声三种模态的信号,检测出了裂纹的宽度和分布信息,以及深度和在内部的延伸状况.研究结果表明,本文提出的基于金属材料多模态信号的无损检测方法能够准确、全面地检测出金属材料的杂质和裂纹的尺寸信息,弥补了现有无损检测方法在检测范围上的不足,为缺陷定量检测和全面诊断提供了一个新的思路.     

钢轨裂纹伤损声发射源的建模仿真与特征分析

高速铁路的发展对钢轨的安全性提出了特殊要求,因此对钢轨内部裂纹的特征分析具有重要意义。为了研究钢轨内部裂纹声发射源特征,对钢轨中不同类型、深度和传导距离的裂纹声发射源进行了分析.采用有限元方法建立了钢轨模型并通过实验验证,然后结合小波方法和瑞利-兰姆方程分析了裂纹声发射源的特征。结果表明:钢轨中不同类型和不同频率特征的声发射源能够利用声发射模态之间的强度比率来识别;轨腰深度上的声发射源具有统一的模态特征,而轨头和轨底的声发射源则具有复杂的模态特征;同时,不同类型声发射源在钢轨中的传导特征差异明显。研究结果对利用声发射技术进行钢轨裂纹检测提供了指导,可作为实际应用的重要参考。