题目：基于全矩阵数据的相控阵超声成像技术研究及实践

 

        相控阵超声检测技术具有检测分辨力高、灵敏度好和检测速度快等优点，是目前超声检测的发展热点之一。基于全矩阵数据的后处理成像在保证高质量成像的同时能够简化检测方案，成为相控阵超声检测技术新的发展方向之一。为推动该技术的发展与应用，在基于全矩阵数据成像原理模型的基础上，开展了三类检测成像和评价算法的研究与实践。

        首先，研究了相控阵超声检测声场模型和偏转及聚焦延时算法的基本原理，介绍了基本的扫描与显示模式以及相控阵超声检测的特点；从全矩阵数据及其采集和正反解理论出发，建立了全矩阵数据的成像原理模型，为研究检测成像和评价算法提供理论基础。

        其次，研究了基于全矩阵数据的时域-空间域缺陷成像算法。推导了全聚焦算法的原理，对比全聚焦算法和扇形扫描的成像结果，表明全聚焦算法具有更大的检测范围和更高的横向分辨力。针对楔块耦合的检测模式，建立了双层介质的能量衰减模型，表示出全聚焦算法的衰减校准系数，校准降低了漏检率，也使图像能量更加均匀。

        再次，研究了基于全矩阵数据的频域-波数域缺陷成像算法。推导了波数域算法的原理，对比全聚焦算法和波数域算法的成像结果，表明波数域算法能更好的表现缺陷形态，通过分析两种算法的时间复杂度得出波数域算法成像效率更高。

        最后，研究了基于全矩阵数据的缺陷特征识别算法。推导了向量全聚焦算法的原理，针对模拟的气孔和裂纹缺陷，使用仿真和实验数据实现缺陷类型识别和裂纹缺陷走向的测量，分析了子孔径宽度、扫描步进和方向矢量叠加权参数对算法识别能力的影响。

        研究工作表明，基于全矩阵数据的成像技术更加灵活，有潜力进行高质量成像，研究成果对提高我国相控阵超声检测的理论水平具有重要意义。