超聲檢測中二次采樣的研究
發布時間：2017-11-22
超聲檢測與其它常規技術相比,具有被測對象范圍廣、檢測深度大、缺陷定位準確、檢測靈敏度高、成本低、使用方便、速度快、對人體無害及便于現場使用等優點[1]。因此,它是國內外應用最廣泛、使用頻率最高且發展較快的一種無損檢測技術。現代工業對無損檢測提出了高速度、高精度、高分辨力和高可靠性等要求,超聲檢測設備的自動化、小型化和數字化成為發展方向[2]。
超聲模擬信號經過A/D采樣成為一系列離散的源樣本序列x(n)(n∈[1,N]),隨之進行數字信號處理,最后以A,B,C等方式成像顯示,此時用于顯示的樣本序列為y(m)(m∈[1,M])。源樣本序列的長度N與采樣深度L、超聲聲速C及A/D采樣頻率fad有關,可用如下公式計算[3]
而顯示樣本序列長度M受顯示屏像素限制。在實際使用過程中,源序列長度與顯示樣本序列長度并不相等,多數情況都是N M,這時就產生了一個變換采樣率的問題,同時還不能丟失缺陷的特征
(如峰值點的幅值和位置)。筆者提出二次采樣的算法來解決變采樣問題。
1二次采樣
二次采樣的實質是在N>M的情況下,對源樣本序列以一定的采樣間隔算法進行抽取。首先需利用采樣間隔算法確定抽取所需的采樣間隔參數。
先根據源樣本序列和顯示樣本序列的長度計算初始樣本間隔Inum=[N/M]及此時所剩的樣本數R(0)=N-Inum×M,若R(0)=0按照初始采樣間隔Inum進行抽取即可,否則要再根據下面方法計算出各階采樣間隔I(k)和相應的剩余樣本數R(k),算法終止的邊界條件為已滿足樣本誤差要求(N-N′)<ΔN(N為實際樣本數,N′為算法使用的樣本數,ΔN為設定的樣本數誤差)。.png){kind=small}
I(k)>M即[M/I(k)]=0。
利用該算法所用到的樣本空間
抽取就是用計算出的采樣間隔參數來修正樣本間隔,并從中獲取特征樣本的過程[4]。算法如下
抽取的樣本序列長度為Interval(j),且Interval(j)=Inum。
另外在抽取過程中,還要依據獲取特征樣本的要求從待抽取的樣本序列里取一個樣本,例如峰值捕獲處理。
在程序設計實現時首先要根據上述算法計算采樣間隔,至于階數的選取可綜合考慮樣本誤差和I(k)>M的因素;然后利用所得采樣間隔參數進行二次采樣的實現。設計的流程示于圖1和圖2。
2試驗對比
中心頻率fd=7.5MHz的超聲射頻信號,經A/D采樣后取20μs得到的源樣本序列x(n),長度N=10 000;然后進行二次采樣,得到顯示樣本序列y(m),長度M=512。如圖3a和c所示,在時域上很好地保持了和源序列波形的一致性,而且在處理過程中還可根據需求保留某些特征信息,這里進行了峰值捕獲。
分別對x(n)和y(m)進行離散傅里葉變換(DTFT),得到頻譜密度X(ejω)與Y(ejω)分布(圖3b和d),中心頻率仍是7.5MHz,但Y(ejω)中心頻率帶寬較X(ejω)的大,低頻分量有所增加,局部有失真。
3結論
二次采樣算法簡單,代碼開銷小,其效果類似于對x(n)進行低通濾波;在對缺陷特征的處理中還可保留峰值樣本的信息,包括該樣本的幅值及在源樣本序列中的位置,這樣有利于定量分析評估缺陷的大小和位置。但它的適用源樣本序列長度N大于顯示樣本序列長度M(最好是N M),另外,二次采樣處理的頻域特性較差,不利于進一步進行時頻分析。
摘自：中國計量測控網
