УДК 620.179.162:534.87
ПОВЫШЕНИЕ СКОРОСТИ РЕГИСТРАЦИИ ЭХОСИГНАЛОВ
УЛЬТРАЗВУКОВОЙ АНТЕННОЙ РЕШЕТКОЙ ЗА СЧЕТ ОПТИМАЛЬНОГО
ПРОРЕЖИВАНИЯ КОММУТАЦИОННОЙ МАТРИЦЫ С ПОМОЩЬЮ
ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
© 2021 г. Е.Г. Базулин1,*, Л.В. Медведев2
1ООО «Научно-производственный центр «ЭХО+», Россия 123458 Москва, ул. Твардовского, 8,
Технопарк «Строгино»
2Московский Энергетический Институт (Национальный исследовательский университет),
Россия 111250 Москва, Красноказарменная ул., 14
*E-mail: bazulin@echoplus.ru
Поступила в редакцию 03.09.2021; после доработки 11.10.2021
Принята к публикации 11.10.2021
Для повышения скорости регистрации эхосигналов и повышения скорости восстановления изображения отражате-
лей предложено использовать прореженную коммутационную матрицу (SMC). Для получения коммутационной матри-
цы, позволяющей получать изображения минимально отличающиеся от изображения, полученного по полной коммута-
ционной матрице (FMC), предложено использовать генетический алгоритм. Рассмотрено два варианта оптимизации
коммутационной матрицы: поэлементное прореживание и прореживание по столбцам. В численном и модельных экс-
периментах показано, что определенная с помощью генетического алгоритма прореженная коммутационная матрица,
заполненная на 25 %, позволяет сформировать изображения, отличающиеся от изображения, полученного по FMC, с
ошибкой около 3 %. Работа с коммутационной матрицей по столбцам позволяет повысить скорость регистрации эхосиг-
налов в 4 раза. Во столько же раз повышается скорость восстановления изображения.
Ключевые слова: антенная решетка, коммутационная матрица, двойное сканирование, Full Matrix Capture (FMC),
Sparse Matrix Capture (SMC), тройное сканирование, C-SAFT, Total Focusing Method (TFM), цифровая фокусировка
антенной решеткой (ЦФА), генетический алгоритм (ГА).
DOI: 10.31857/S0130308221110026
1. ВВЕДЕНИЕ
Одна из практических задач ультразвукового контроля — это уменьшение интервала времени
от начала регистрации эхосигналов до выдачи заключения. Поэтому повышение скорости реги-
страции эхосигналов антенной решеткой, уменьшение их объема и времени восстановления изо-
бражения отражателей являются актуальными задачами.
Применение метода цифровой фокусировки антенной решеткой (ЦФА) предполагает излуче-
ние зондирующего сигнала и регистрацию эхосигналов всеми парами антенной решетки (АР).
Матрицу, в которой единицами отмечены активные пары «излучатель—приемник», будем назы-
вать коммутационной. Набор эхосигналов, при излучении одним элементом АР и принятый всеми
элементами АР, будем называть выстрелом. При использовании 32-элементной АР нужно излу-
чить 32 раза зондирующий сигнал и каждый раз измерить 32 выстрела, то есть залп, состоящий из
1024 эхосигналов (100 % заполнение коммутационной матрицы единицами). Для 64-элементной
АР на регистрацию 4096 эхосигналов нужно уже 64 такта на излучение. Работа в режиме ЦФА-X,
когда изображение формируется по эхосигналам, измеренным в нескольких положениях АР, дела-
ет проблему еще более актуальной.
Для повышения скорости регистрации эхосигналов разработаны разные методы. Например,
метод Plane Wave Imaging (PWI) [1], позволяющий получать изображения отражателей при излу-
чении порядка 10 плоских волн в объект контроля (ОК). Это повышает скорость регистрации при-
мерно в три раза для 32-элементной АР, работающей в режиме ЦФА. Один из недостатков метода
PWI заключается в том, что с его помощью можно получить качественное изображение в ограни-
ченном объеме ОК. Метод Code Division Multiple Access (CDMA) позволяет одновременно излу-
чать всеми элементами АР, каждому из которых приписан зондирующий импульс из ортогональ-
ного набора кодовых последовательностей [2], т.е. в идеальном случае эхосигналы можно изме-
рить за один такт — в 32 раза быстрее, чем в режиме ЦФА. Однако для данного метода характерен
достаточно большой межканальный шум после декодирования эхосигналов с помощью согласо-
ванной фильтрации из-за малой длины кодовых последовательностей. Существует ряд нелиней-
ных методов, позволяющих получать высококачественные изображения по эхосигналам, измерен-
16
Е.Г. Базулин, Л.В. Медведев
ным с нарушением теоремы Котельникова. К таким методам относятся метод максимальной
энтропии [3] и метод распознавания со сжатием Compressive Sensing (CS) [4]. Нелинейные методы
позволяют восстанавливать изображения отражателей со сверхразрешением по эхосигналам
нескольких выстрелов. Недостатком этих методов является достаточно большое время проведения
расчетов.
Возникает простая мысль — проредить коммутационную матрицу. Такая матрица в зару-
бежной литературе называется Sparse MatrixCapture (SMC) [5]. Заполняя единицами только
нижний или верхний треугольник коммутационной матрицы (Half Matrix Capture (HMC) [5]),
можно примерно на 50 % уменьшить объем измеряемых эхосигналов [6], но при этом не удаст-
ся увеличить скорость регистрации эхосигналов, так как придется излучить зондирующий
сигнал каждым элементом решетки. Случайное 25 % прореживание коммутационной матрицы
приводит к заметному повышению шума изображения отражателей. Перебирая разные вари-
анты случайной коммутационной матрицы можно выбрать вариант, минимально отличающий-
ся от идеального изображения, полученного по 100 % коммутационной матрице. Но гарантии,
что подобранная коммутационная матрица будет оптимальной, нет. С подобной проблемой
сталкиваются и при управлении фазированными антенными матрицами (АМ) самолетов.
Проблема в том, чтобы, используя меньше 50 % элементов фазированной АМ, получить мак-
симально узкую диаграмму направленности при минимальном уровне ее боковых лепестков.
Эта задача успешно решается при использовании генетического алгоритма (ГА) [7]. Применение
ГА может позволить сформировать прореженную коммутационную матрицу, позволяющую
получить ЦФА-изображение отражателей с минимальным увеличением шума [8].
2. ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ
Генетический алгоритм (ГА) — это метод поиска глобального экстремума функции, основан-
ный на принципе естественного отбора [9]. Процесс естественного отбора начинается с отбора
наиболее приспособленных особей из популяции. Они производят потомство, которое наследует
характеристики родителей и которое будет добавлено к следующему поколению. Если родители
имеют лучшую физическую форму (функцию приспособляемости), то их потомство будет
лучше, чем родители, и у него будет больше шансов выжить. Этот процесс повторяется итера-
ционно до тех пор, пока не будет найдено поколение с наиболее приспособленными особями. ГА
относится к классу методов направленного случайного поиска экстремумов функций и эффек-
тивнее, чем простой случайный поиск [10].
3. ИДЕЯ ПРИМЕНЕНИЯ
В нашем случае особь — это вариант прореженной коммутационной матрицы, нули и единицы
которой рассматриваются как ее «ген». Функция, определяющая ее приспособляемость, — это
отличие ЦФА-изображения, полученного с использованием прореженной коммутационной матри-
цы (SMC), от идеального ЦФА-изображения, восстановленного по полной коммутационной
матрице (FMC). В качестве отличия (функции приспособляемости) можно рассматривать разные
критерии: модуль максимальной разницы, среднеквадратичное отклонение, среднее значение изо-
бражения, дисперсия разницы двух изображений, размеры блика отражателя, уровень спеклового
шума и прочее. Далее в расчетах использовалась функция приспособляемости в виде среднеква-
дратичной разницы между двумя изображениями.
На первом этапе определяется оптимальная прореженная коммутационная матрица. Для этого
нужно рассчитать эхосигналы от отражателей заданного типа, расположенных по всей области
восстановления изображения (ОВИ), и восстановить идеальное ЦФА-изображение по полной ком-
мутационной матрице. Тип антенной решетки, тип призмы, ее расположение относительно свар-
ного соединения и размеры ОВИ определяются конкретной методикой контроля. Такой расчет
проводится один раз. На втором этапе рассчитанная прореженная коммутационная матрица
используется для регистрации эхосигналов при проведении контроля.
Отметим, что ГА может работать в двух режимах: поэлементная оптимизация коммутационной
матрицы, что дает больше возможностей для манипуляций с «генами», которых для 32-элементной
решетки будет 1024, и оптимизация по выстрелам, каждому из которых в коммутационной матри-
це соответствует столбец. Во втором случае длина «гена» будет равна 32, но только в этом случае
можно ускорить измерение эхосигналов.
Дефектоскопия
№ 11
2021
Повышение скорости регистрации эхосигналов ультразвуковой антенной решеткой...
17
4. ЧИСЛЕННЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ
Расчет эхосигналов, рассеянных пятью точечными отражателями, проводился для одного поло-
жения АР (32 элемента, размер элемента 0,55 мм, зазор между их краями 0,05 мм, частота 5 МГц),
работающей без призмы. Полагалось, что ультразвук распространяется в образце, изготовленном
из стали Ст20. На рис. 1а показано идеальное изображение1, восстановленное по полной коммута-
ционной матрице, а на рис. 1б — изображение при использовании прореженной коммутационной
матрицы, показанной на рис. 1г, полученной случайным прореживанием. Далее в разделе будем
полагать, что коммутационная матрица прореживается до 25 %, то есть в коммутационной матри-
це содержится 256 единиц, в результате чего будет измерено не 1024, а 256 эхосигналов.
На рис. 1в показан модуль разницы между двумя изображениями. Среднеквадратичное отклонение
между ними равно 1,92, а модуль максимальной разницы равен 9,2 %. Изображение, полученное
по прореженной коммутационной матрице, по сравнению с идеальным изображением имеет более
высокий уровень фонового шума, в котором имеются ложные блики, и конечно оно является более
сложным для анализа оператором.
а
б
10
10
0,9
0,9
12
0,8
12
0,8
Ложный
0,7
0,7
блик
14
0,6
14
0,6
0,5
0,5
16
0,4
Фоновый шум
0,4
0,3
0,3
18
0,2
18
0,2
0,1
0,1
20
20
-10 -8 -6 -4 -2
0
2
4
6
8 10
-10 -8 -6 -4 -2
0
2
4
6
8 10
в
г
10
0,09
0,08
5
12
0,07
0,8
10
0,06
14
0,6
0,05
15
0,04
0,4
16
20
0,03
18
0,02
25
0,2
0,01
30
0
20
–10 -8 -6 -4 -2
0
2
4
6
8 10
10
20
30
Номер излучателя
Рис. 1. Случайное прореживание коммутационной матрицы:
а — идеальное ЦФА-изображение; б — ЦФА-изображение, восстановленное по прореженной коммутационной матрице; в — модуль
разницы двух изображений; г — прореженная коммутационная матрица.
Перебрав 200 вариантов случайного заполнения коммутационной матрицы, удалось получить
изображение со среднеквадратичным отклонением от идеального равным 1,51 (рис. 2а), что
лучше, чем у изображения на рис. 1б. Вновь полученное изображение более высокого качества, так
как отличие от идеального изображения уменьшилось с 9,22 до 7,5 %. Увеличивая количество
случайных вариантов коммутационной матрицы до 2 000, можно получить изображение еще
ближе к идеальному. Но такой подбор носит исключительно случайный характер и не гарантирует
получения оптимального результата даже при случайном переборе 20 000 или 200 000 вариантов
коммутационной матрицы. Формирование коммутационной матрицы с помощью ГА позволяет
оптимизировать расположение элементов для ее 25 % заполнения с более высокой вероятностью.
На рис. 2б показано восстановленное изображение, которое приближено по качеству к изображе-
нию на рис. 1а, полученному по полной коммутационной матрице. Среднеквадратичное отклоне-
ние от идеального изображения уменьшись практически на 9 дБ — с 1,51 до 0,58, а максимальное
отклонение уменьшилось с 7,5 до 3,3 %, то есть на 7 дБ. Формирование коммутационной матрицы
по выстрелам с помощью ГА позволяет получить изображение (рис. 2в) несколько худшего каче-
ства, чем на рис. 2б: среднеквадратичное отклонение с 0,58 возросло до 0,75, а максимальное
отклонение возросло с 3,3 до 4,6 %. Но незначительное ухудшение качества изображения порядка
1Использование цвета для пояснения рисунков доступно только в электронном варианте статьи или в ее печатном
издании журнала «Дефектоскопия».
Дефектоскопия
№ 11
2021
18
Е.Г. Базулин, Л.В. Медведев
а
б
10
10
0,9
0,9
12
0,8
12
0,8
0,7
Ложный
14
14
0,6
блик
0,5
16
0,4
16
0,4
0,3
0,3
18
18
0,2
0,2
0,1
0,1
20
20
-10
-5
0
5
10
-10
-5
0
5
10
в
г
10
10
0,9
0,9
12
0,8
12
0,8
0,7
0,7
14
0,6
14
0,6
0,5
0,5
16
0,4
16
0,4
0,3
0,3
18
0,2
18
0,2
0,1
0,1
20
20
–10
-5
0
5
10
-10
-5
0
5
10
Рис. 2. ЦФА-изображение, полученное по прореженной коммутационной матрицы:
а — случайное прореживание; б — ГА полной матрицы; в — ГА матрицы по выстрелам; г — ГА полной матрицы в режиме миграции.
3 дБ позволяет в четыре раза повысить скорость регистрации эхосигналов. Работа с ГА в режиме
миграции, когда создаются несколько подмножеств коммутационных матриц (субпопуляций осо-
бей), которые по прошествии заданного количества итераций обмениваются «генами» лучших
вариантов коммутационных матриц, повышает вероятность попасть в глобальный минимум функ-
ции приспособляемости (рис. 2г). Среднеквадратичное отклонение уменьшись до 0,539 (на 0,7 дБ
меньше, чем на рис. 2б), а максимальное отклонение уменьшилось до 2,83 % (на 1,3 дБ меньше,
чем рис. 2б). Разница между изображениями на рис. 2б и 2г незначительная.
При анализе изображения оператором очень важным аспектом является выбор палитры, так
как некоторые цветные палитры неявно проводят операцию отсечки изображения. На рис. 3а в
черно-белой палитре показано идеальное ЦФА-изображение, а на рис. 3б — изображение по про-
реженной коммутационной матрице. Изображения визуально отличаются незначительно, хотя
максимальная разница между изображениями достигает 4,8 %.
а
б
10
10
0,9
0,9
12
0,8
12
0,8
0,7
0,7
14
0,6
14
0,6
0,5
0,5
16
0,4
16
0,4
0,3
0,3
18
0,2
18
0,2
0,1
0,1
20
20
-10 -8 -6 -4 -2
0
2
4
6
8
10
-10 -8 -6 -4 -2
0
2
4
6
8
10
Рис. 3. ЦФА-изображение, представленное в черно-белой палитре:
а — идеальное изображение; б — изображение по прореженной коммутационной матрице.
Также нужно учитывать, что оператор может работать с изображением отражателей, обрабо-
танным алгоритмами, повышающими качество изображения. Это может быть операция сглажива-
ния, операция отсечки, применяемые для повышения отношения сигнал/шум. Возможна обработ-
ка изображения текстурным фильтром, например, адаптивным анизотропным диффузным филь-
тром (AADF) [11], который выделяет на изображении блики с самыми резкими границами и зна-
чительно уменьшает уровень фонового шума.
Дефектоскопия
№ 11
2021
Повышение скорости регистрации эхосигналов ультразвуковой антенной решеткой...
19
2,0
минимум
1,8
среднее
1,6
1,4
1,2
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
Случайное прореживание
ГА
ГА в режиме миграции
Рис. 4. Средние и лучшие решения, полученные при прореживании коммутационной матрицы.
Выбор функции пригодности очень ответственное дело и представляет собой отдельную тему
для исследований. Важным моментом является и тот факт, что каждый элемент коммутационной
матрицы может быть равен не только нулю или единице, как полагалось в данной статье, а может
быть равным числу в интервале [0, 1]. При таком подходе можно дополнительно уменьшить уро-
вень шума, но за счет некоторого ухудшения разрешающей способности изображения [12].
В качестве обобщения результатов, изложенных в этом разделе, на рис. 4 показаны средние
(столбцы темно-серого цвета) и лучшие значения (столбцы светло-серого цвета) среднеквадра-
тических отклонений между изображениями при прореживании коммутационной матрицы слу-
чайным образом (при использовании ГА и при использовании ГА в режиме миграции). Лучший
результат расчета коммутационной матрицы при случайном прореживании имеет среднеквадра-
тичную ошибку на 7,4 дБ больше, чем в случае применения ГА в режиме миграции. Отметим,
что при прореживании коммутационной матрицы по выстрелам в случае применения ГА в режи-
ме миграции решение часто приходило в глобальный минимум, так как длина гена была равна
всего 32.
5. МОДЕЛЬНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ
Модельные эксперименты проводились с использованием дефектоскопа «АВГУР АРТ», раз-
работанного и изготовляемого в «Научно-производственном центре «ЭХО+» [13].
5.1. Образец Т-Б-39-6О-Пл, режим ЦФА
Образец представляет собой плексигласовый параллелепипед толщиной 60 мм, в котором сде-
лано шесть пронумерованных, как показано на рис. 5, боковых цилиндрических отверстий (БЦО)
диаметром 1,5 мм. Эхосигналы регистрировались неподвижной АР (5 МГц, 64 элемента, размер
пьезоэлемента 0,55×10 мм, зазор между пье-
зоэлементами 0,05 мм).
На первом этапе прореживание коммута-
ционной матрицы до 25 % с помощью ГА
позволило получить изображение, отличаю-
щееся от идеального по критерию макси-
мальной разницы всего на 1,6 % и по средне-
1
квадратичному отклонению на
0,21.
Прореживание коммутационной матрицы до
6
2
16 выстрелов позволило восстановить изо-
бражение, отличающееся от идеального по
4
критерию максимальной разницы всего на
Рис. 5. Фотография образца и используемой АР.
Дефектоскопия
№ 11
2021
20
Е.Г. Базулин, Л.В. Медведев
а
б
250
–34
-34
200
200
-32
-32
150
-30
-30
150
-28
-28
100
100
-26
-26
50
50
-24
4
-24
-22
-22
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
x, мм
x, мм
Рис. 6. Идеальное ЦФА-изображение (а) и результат его обработки AADF (б).
1,4 % и по среднеквадратичному отклонению на 0,19. Пять точечных отражателей распределялись
по углам и центру ОВИ, размеры которой можно оценить по рис. 6.
На рис. 6 показано идеальное ЦФА-изображение (а) и результат его обработки текстурным
фильтром AADF (б). На обоих изображениях различимы пять из шести БЦО. Изображение грани-
цы БЦО № 4 восстановить не удалось, так как он затенен другими БЦО. На рис. 6 окружностями
красного цвета показаны контуры шести БЦО.
На втором этапе рассчитанная прореженная коммутационная матрица использовалась для
регистрации эхосигналов при проведении контроля. На рис. 7а показано ЦФА-изображение, вос-
становленное с использованием прореженной до 25 % коммутационной матрицы. Полученное
ЦФА-изображение отличается от идеального по критерию максимальной разницы на 2,3 % и по
среднеквадратичному отклонению на 0,27. Уровень фонового шума ЦФА-изображения по сравне-
нию с изображением на рис. 6а увеличился незначительно — меньше, чем на 2 дБ, и на нем также
хорошо видны блики пяти БЦО. На рис. 7б представлено ЦФА-изображение, восстановленное с
использованием прореженной до 16 выстрелов коммутационной матрицы. ЦФА-изображение
отличается от идеального по критерию максимальной разницы на 1,9 % и по среднеквадратичному
отклонению на 0,21, что очень близко к разнице между изображениями, полученной при расчете
коммутационной матрицы на первом этапе.
а
б
250
22
250
–34
24
-32
200
200
26
-30
150
150
28
-28
100
30
100
Фоновый шум
возрос на 2 дБ
32
50
50
-24
34
-22
-8 -6
-4
-2
0
2
4
6
8
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
x, мм
x, мм
Рис. 7. ЦФА-изображение, восстановленное с использованием коммутационной матрицы, прореженной до 25 % (а), и
коммутационной матрицы, прореженной до16 выстрелов (б).
После обработки AADF изображений на рис. 7 блики границ БЦО по форме отличаются от пред-
ставленных на рис. 6б буквально на несколько пикселей, а различие по амплитуде около 1 дБ. Можно
предположить, что при работе с AADF-изображениями коммутационную матрицу можно проредить
больше чем на 25 %, что позволит еще больше повысить скорость регистрации эхосигналов.
Дефектоскопия
№ 11
2021
Повышение скорости регистрации эхосигналов ультразвуковой антенной решеткой...
21
5.2. Образец СО-1, режим ЦФА-X
Для регистрации в образце СО-1 эхосигналов в режиме ЦФА-X в трех положениях с шагом
9,8 мм (апертура сканирования схематически показана на рис. 8 стрелкой красного цвета) исполь-
зовалась АР (5 МГц, 32 элемента, размер пьезоэлемента 0,55×10 мм, зазор между пьезоэлементами
0,05 мм). Восстанавливались изображения БЦО с центрами на глубинах 25, 30 и 35 мм. ОВИ пока-
зана на рис. 8 четырехугольником с полупрозрачной заливкой красного цвета.
ОВИ
Рис. 8. Образец СО-1.
На первом этапе прореживание коммутационной матрицы до 25 % с помощью ГА для каждого
положения АР позволило получить изображение, отличающееся от идеального по критерию мак-
симальной разницы на 3,4 % и по среднеквадратичному отклонению на 0,79. Прореживание ком-
мутационной матрицы до 8 выстрелов для каждого положения АР позволило получить изображе-
ние, отличающееся от идеального по критерию максимальной разницы на 3,5 % и по среднеква-
дратичному отклонению на 1,1. Восемь точечных отражателей распределялись по всей ОВИ, раз-
меры которой можно оценить по рис. 9.
а
б
20
250
20
200
25
200
25
150
150
30
30
100
100
35
35
50
50
40
40
0
-20 -15 -10
-5
0
5
10
15
20
-20 -15 -10
-5
0
5
10
15
20
x, мм
x, мм
Рис. 9. Идеальное ЦФА-X-изображение (а) и результат его обработки AADF (б).
На рис. 9 показано идеальное ЦФА-X-изображение (а) и результат его обработки AADF (б). На
изображениях окружностями красного цвета показаны контуры трех БЦО.
На втором этапе рассчитанные прореженные коммутационные матрицы для каждого положе-
ния АР использовались для проведения контроля. На рис. 10а показано ЦФА-X-изображение, вос-
становленное с использованием прореженной до 25 % коммутационной матрицы. ЦФА-X-
изображение отличается от идеального по критерию максимальной разницы на 6,3 % и по средне-
квадратичному отклонению на 0,79. Уровень фонового шума ЦФА-X-изображения по сравнению
с изображением на рис. 9а увеличился незначительно — в среднем на 2 дБ, и на изображении
также хорошо видны блики 3 БЦО. Так как шаг между элементами АР равен 1 мм, то прорежива-
ние коммутационной матрицы привело к повышению шума (отмечен выноской «Шум грубого
шага АР»), связанного с нарушением теоремы Котельникова. У АР, используемой в разделе 5.1,
Дефектоскопия
№ 11
2021
22
Е.Г. Базулин, А.В. Гончарский, С.Ю. Романов, С.Ю. Серёжников
а
б
20
250
20
250
Шум
200
200
25
25
грубого
шага АР
150
150
30
30
100
100
35
35
Фоновый
50
50
шум
40
40
-20 -15 -10
-5
0
5
10
15
20
-20 -15 -10
-5
0
5
10
15
20
x, мм
x, мм
Рис. 10. ЦФА-X-изображение, восстановленное с использованием коммутационной матрицы, прореженной до 25 %
(а), и коммутационной матрицы, прореженной до 8 выстрелов (б).
шаг между элементами равен 0,6 мм и шум этой природы не так заметен. На рис. 10б представле-
но ЦФА-X-изображение, восстановленное с использованием прореженной до 8 выстрелов комму-
тационной матрицы для каждого положения АР. Восстановленное ЦФА-X-изображение отличает-
ся от идеального по критерию максимальной разницы на 6,4 % и по среднеквадратичному откло-
нению на 0,73.
Блики границы БЦО на AADF-изображениях, полученных при обработке изображений на
рис. 10, по форме отличаются от бликов на рис. 9б буквально на несколько пикселей, а амплитуды
отличаются примерно на 1 дБ. По этой причине эти AADF-изображения в статье не представлены.
Отметим еще раз, что прореживание коммутационной матрицы по выстрелам позволяет не
только в 4 раза уменьшить объем измененных эхосигналов, но и в 4 раза повысить скорость реги-
страции эхосигналов.
6. ВЫВОДЫ
Таким образом, по результатам исследований, изложенных в данной статье, можно сделать
следующие выводы.
Прореживание коммутационной матрицы с помощью ГА позволяет уменьшить шум изображе-
ния на 3—6 дБ по сравнению с изображением, полученном при случайном прореживании комму-
тационной матрицы (см. рис. 4).
Использование ГА для прореживания коммутационной матрицы до 25 % позволяет уменьшить
объем измеренных эхосигналов в 4 раза. При этом его отличие от идеального ЦФА-изображения
будет в среднем около 3 %.
Использование ГА для формирования коммутационной матрицы, прореженной по выстрелам
до 25 %, повышает скорость регистрации эхосигналов в 4 раза.
Применение режима миграции для ГА позволяет дополнительно уменьшить ошибку еще при-
мерно на 1,5 дБ.
Применение текстурного фильтра AADF сделало разницу между идеальным AADF-
изображением и AADF-изображением, полученным по прореженной коммутационной матрице,
еще меньше.
Предложенный подход для расчета прореженной коммутационной матрицы и ее использова-
ния при проведении контроля можно использовать и для АР, установленной на призму.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Jeune L. Imagerie ultrasonore par emission d’ondes planes pour le contrôle de structures complexes en
immersion / Pour l’obtention du grade de Docteur de l’université Paris-Diderot. Paris, 2016. P. 119.
2. Avagyan V.K., Bazulin E.G. Increasing the Rate of Recording Echo Signals with an Ultrasonic Antenna
Array Using Code Division Multiple Access Technology // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2020.
V. 56. No. 11. P. 873—886. [Авагян В.К., Базулин Е.Г. Увеличение скорости регистрации эхосигналов
ультразвуковой антенной решеткой с применением технологии множественного доступа с кодовым
разделением // Дефектоскопия. 2020. № 11. С. 3—16.]
3. Bazulin E. The maximum entropy method in ultrasonic non-destructive testing — increasing the
resolution, image noise reduction and echo acquisition rate // Entropy. 2018. V. 20 (8). P. 621. DOI: https://doi.
org/10.3390/e20080621
Дефектоскопия
№ 11
2021
Определение геометро-акустических свойств сварного соединения...
23
4 . Базулин Е.Г., Соколов Д.А. Восстановление ультразвуковых изображений отражателей по непол-
ным данным методом распознавания со сжатием // Акуст. журн. 2019. № 4. С. 520—532.
5. ISO 23865:2021 Non-destructive testing — Ultrasonic testing — General use of full matrix capture/total
(дата обращения: 27.08.2021).
01.07.2021).
7. Anselmi N., Gottardi G., Oliveri G., Salucci M. Planar thinned array design by hybrid ana-lytical-
stochastic optimization // IET Microwaves, Antennas & Propagation.
8. Hu H., Du J., Ye C., Li X. Ultrasonic phased array sparse-TFM imaging based on sparse array
optimization and new edge-directed interpolation // Sensors. 2018. V. 18. P. 1830. DOI:10.3390/s18061830
9. Fraser A.S. Simulation of genetic systems // J. of Theor. Biol. 1962. V. 2. P. 329—346.
10. Методы оптимизации: Конспект лекций / Б.Ю. Лемешко. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2009.
126 с.
11. Bazulin E.G. Application of Adaptive Anisotropic Diffusion Filter To Improve the Ref lector Image
Quality when Performing Ultrasonic Nondestructive Testing // Russian Journal of Nondestructive Testing.
2021. V. 57. No. 5. P. 343—351. [Базулин Е.Г. Применение адаптивного анизотропного диффузного филь-
тра для повышения качества изображения отражателей при проведении ультразвукового неразрушаю-
щего контроля // Дефектоскопия. 2021. № 5. С. 3—12.]
12. Jiang Z.-J., Zhao S.-M., Chen Y.-Y., Cui T.-J. Method of array optimization for circular-boundary grid
layout plane array based on differential evolution algorithm // IET Micro-waves, Antennas & Propagation.
Дефектоскопия
№ 11
2021
