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针对单测量向量模型(Single Measurement Vector,SMV)等传统压缩感知方法处理超声全矩阵数据时,存在重构精度低和重构耗时长等问题,本文研究了多测量向量模型(Multiple Measurement Vectors,MMV)应用的可行性。针对铝合金试块中不同深度的φ2 mm横通孔,分别使用MMV模型中的多测量稀疏贝叶斯(Multiple Sparse Bayesian Learning,MSBL)算法和SMV模型中的稀疏贝叶斯(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法进行超声全矩阵数据重构,并实施全聚焦成像。随后,引入归一化均方误差和阵列性能因子评价图像和信号的重构效果。实验结果表明,SBL算法在25%采样率时的归一化均方误差为1.9%,而MSBL算法仅需15%采样率即可达到相似效果且耗时更少。 相似文献
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针对核电站主管道奥氏体不锈钢窄间隙焊缝侧壁未熔合超声检测困难的问题,该文开展基于电子背散射衍射技术的相控阵超声检测研究,并结合全聚焦方法和相位相干成像方法抑制结构噪声。利用电子背散射衍射技术建立壁厚69.5 mm,且同时包含母材和焊缝的奥氏体不锈钢窄间隙焊缝模型。沿焊缝熔合线设置深度26.5 mm、高度3.0 mm的侧壁未熔合,经过仿真优化确定了中心频率2.25 MHz、32阵元以及45°纵波楔块的相控阵超声检测参数。仿真和实验检测结果显示,侧壁未熔合检测信噪比相差不超过0.6 dB,验证了所建模型的有效性。在此基础上,利用全聚焦方法和相位相干成像方法削弱结构噪声,检测信噪比较相控阵扇扫描图像分别提升2.3 dB和4.7 dB,且侧壁未熔合深度与高度定量误差均不超过6.7%。 相似文献
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微流控芯片流道宽度处于微米尺度,存在特征辨识困难的问题。该文选取两种具有不同流道宽度和布局的典型微流控芯片,采用超声C扫描技术进行流道特征成像。利用标称中心频率15 MHz、10 MHz和5 MHz聚焦探头实施水浸C扫描检测,并分析中心频率、焦斑直径、扫描步进等关键参数对流道表征的影响。实验结果表明,对于流道宽度200μm的微流控芯片,当探头中心频率不低于10 MHz、扫描步进不超过0.1 mm时,成像分辨力和流道表征效果最佳,且流道中心间距测量误差不超过5%。同时,超声C扫描图像可以反映流道宽度变化,辨识发生堵塞的微流控芯片。 相似文献
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