本發(fā)明涉及聲學(xué)陣列成像技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種分布式并行全矩陣聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)與方法。

背景技術(shù)：

目前，聲學(xué)陣列成像對于工業(yè)無損檢測、醫(yī)學(xué)及水下檢測等行業(yè)都具有重要的意義，近些年來得到了廣泛應(yīng)用。

超聲陣列檢測技術(shù)是基于超聲陣列換能器，利用超聲縱波或者橫波，對工業(yè)中零部件進行無損檢測的一種方法。超聲陣列檢測技術(shù)還能夠用于檢測如復(fù)合材料等結(jié)構(gòu)復(fù)雜的材料。該方法具有極大的靈活性，可以檢測不規(guī)則形狀零件，相對于傳統(tǒng)的單陣元探傷方式，具有探查面積大、信噪比高、檢測結(jié)果直觀等優(yōu)點。

工業(yè)檢測領(lǐng)域常用的超聲陣列檢測方法包括直接接觸式相控陣成像和經(jīng)楔塊折射式相控陣成像，不同的成像方法適用于不同的應(yīng)用場景。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于，為解決現(xiàn)有技術(shù)中，全聚焦成像方法中，每次接收過程均為全孔徑采集數(shù)據(jù)，此過程需要占用大量的存儲空間，并且由于后期處理過程計算耗時大，導(dǎo)致幀率偏低，不適用實時成像。

為實現(xiàn)上述目的，一方面，本發(fā)明提供了一種聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊101、第一成像模塊102、第二成像模塊103和圖像復(fù)合模塊104。

其中，數(shù)據(jù)采集模塊101，用于對聲學(xué)陣列中的每一個陣元依次發(fā)射超聲波，并采集聲學(xué)陣列中的每一個陣元的回波信號,對回波信號分別進行解析變換處理，獲取相應(yīng)的解析信號。其中，數(shù)據(jù)采集模塊101具體用于：采用希爾伯特變換獲取每一個陣元的回波信號相應(yīng)的解析信號，所述希爾伯特變換公式為：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)}

其中H{·}表示希爾伯特變換,x(t)表示回波信號，希爾伯特變換積分形式為：

還可以采用Reilly窄帶算法獲取每一個陣元的回波信號相應(yīng)的解析信號。

第一成像模塊102，用于根據(jù)聲學(xué)陣列中每一個陣元之間的物理幾何關(guān)系或通過介質(zhì)折射時計算每一個陣元的聲傳播關(guān)系，根據(jù)聲傳播關(guān)系得到每一個接收陣元通道在每一個像素點的延時值，根據(jù)得到的所述解析信號和延時值計算獲得每一個接收陣元對應(yīng)的圖像。

其中，第一成像模塊102具體采用以下形式：根據(jù)得到的解析信號和延時值，采用分布式計算獲得每一個接收陣元對應(yīng)的圖像。分布式計算采用多核處理器進行分核處理，分核處理包括：采用一個處理器核實現(xiàn)一個或多個單通道的圖像生成，然后利用多核或多處理器并行的計算所有接收通道；根據(jù)得到的解析信號和延時值，采用分布式計算獲得每一個接收陣元對應(yīng)的圖像，分布式計算采用電路模塊進行處理。

第二成像模塊103，對每一個接收陣元對應(yīng)的圖像進行復(fù)合，得到每一個發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像。

其中，第二成像模塊103采用樹形的級聯(lián)式復(fù)合處理單元對每一個陣元對應(yīng)的圖像進行復(fù)合，得到陣列接收復(fù)合圖像。

圖像復(fù)合模塊104，采用并行復(fù)合處理單元對每一個發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像進行復(fù)合，獲得全聚焦圖像，再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò)，獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。

另一方面，本發(fā)明提供了一種聲學(xué)陣列成像方法，該方法包括以下步驟：對聲學(xué)陣列中的每一個陣元依次發(fā)射超聲波，并采集聲學(xué)陣列中的每一個陣元的回波信號,對回波信號分別進行解析變換處理，獲取相應(yīng)的解析信號。

其中，對回波信號分別進行解析變換處理，獲取相應(yīng)的解析信號的步驟中包括：采用希爾伯特變換獲取每一個陣元的回波信號相應(yīng)的解析信號希爾伯特變換公式為：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)}

其中H{·}表示希爾伯特變換,x(t)表示回波信號，希爾伯特變換積分形式為：

還可采用Reilly窄帶算法獲取每一個陣元的回波信號相應(yīng)的解析信號。

根據(jù)聲學(xué)陣列中每一個陣元之間的物理幾何關(guān)系或通過介質(zhì)折射時計算每一個陣元的聲傳播關(guān)系，根據(jù)聲傳播關(guān)系得到每一個接收陣元通道在每一個像素點的延時值，根據(jù)得到的解析信號和延時值計算獲得每一個接收陣元對應(yīng)的圖像。

其中，根據(jù)得到的解析信號和延時值，采用分布式計算獲得每一個接收陣元對應(yīng)的圖像。分布式計算采用多核處理器進行分核處理，分核處理包括：采用一個處理器核實現(xiàn)一個或多個單通道的圖像生成，然后利用多核或多處理器并行的計算所有接收通道；根據(jù)得到的解析信號和延時值，采用分布式計算獲得每一個接收陣元對應(yīng)的圖像，分布式計算采用電路模塊進行處理。

對每一個接收陣元對應(yīng)的圖像進行復(fù)合，得到每一個發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像。

其中，復(fù)合方式采用樹形的級聯(lián)式復(fù)合處理單元對每一個接收陣元對應(yīng)的圖像進行復(fù)合。

將所有得到的陣列接收復(fù)合圖像進行疊加，獲得全聚焦圖像；再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò)，獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。

本發(fā)明提供了一種聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)及方法，本發(fā)明有益效果為:在采集各個陣元數(shù)據(jù)時實時進行處理，所以占用的存儲空間少、采用并行提高運算速度、實際應(yīng)用中計算耗時小、可實現(xiàn)高幀率成像，適用于實時數(shù)據(jù)處理和高分辨成像。此外，本發(fā)明適用于在不同的頻率和應(yīng)用場景下的聲學(xué)陣列成像。

附圖說明

圖1(a)為現(xiàn)有超聲陣列縱波掃描成像檢測的示意圖；

圖1(b)為現(xiàn)有超聲陣列橫波掃描成像檢測的示意圖；

圖2為現(xiàn)有全聚焦成像方法收發(fā)模式示意圖；

圖3為現(xiàn)有全聚焦成像發(fā)射、接收的空間幾何關(guān)系示意圖；

圖4為現(xiàn)有全聚焦成像方法與SAFT波束仿真對比示意圖；

圖5為本發(fā)明實施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)模塊結(jié)構(gòu)圖；

圖6為本發(fā)明實施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖；

圖7為本發(fā)明實施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)示意圖；

圖8為本發(fā)明實施例提供的一種第一成像模塊實現(xiàn)框圖；

圖9為本發(fā)明實施例提供的一種第二成像模塊103中級聯(lián)式單陣元發(fā)射-陣列接收圖像組合模塊機構(gòu)圖；

圖10為本發(fā)明實施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像方法流程圖；

圖11(a)為本發(fā)明實施例提供的一種第1陣元發(fā)射-第1陣元接收的圖像；

圖11(b)為本發(fā)明實施例提供的一種第1陣元發(fā)射-第16陣元接收的圖像；

圖11(c)為本發(fā)明實施例提供的一種第1陣元發(fā)射-第32陣元接收的圖像；

圖12(a)為本發(fā)明實施例提供的一種第1陣元發(fā)射-陣列接收的圖像；

圖12(b)為本發(fā)明實施例提供的一種第16陣元發(fā)射-陣列接收的圖像；

圖12(c)為本發(fā)明實施例提供的一種第32陣元發(fā)射-陣列接收的圖像；

圖13為本發(fā)明實施例提供的一種全矩陣數(shù)據(jù)采集圖像。

具體實施方式

下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進一步的詳細描述。

圖1分別給出了直接接觸式扇形掃查和經(jīng)楔塊產(chǎn)生橫波S型掃查示意圖。

圖1(a)為一種超聲陣列縱波掃描成像檢測的示意圖。如圖1所示，電子系統(tǒng)通過控制不同陣元的延時，從而改變?nèi)肷淇v波的角度，達到對扇形區(qū)域成像的目的，這種方式稱為B模式成像。

圖1(b)為本發(fā)明實施例提供的一種超聲陣列橫波掃描成像檢測的示意圖。如圖1(b)所示，電子系統(tǒng)控制不同陣元的延時，并使入射縱波沿著楔塊內(nèi)部斜入射到零件上，從而達到利用折射橫波對扇形區(qū)域成像的目的，這種方式稱為S模式成像。S模式成像需計算超聲通過楔塊折射進入試塊的聲程，可利用費馬定理進行計算。

圖2為一種全聚焦成像方法收發(fā)模式示意圖。如圖2所示，在發(fā)射模式中，傳感器陣列中的單個陣元依次發(fā)射，在接收模式中，傳感器陣列中采用全部陣列接收單個陣元發(fā)出的回波數(shù)據(jù)，全矩陣數(shù)據(jù)采集包含了任意兩個陣元間發(fā)射與接收的組合關(guān)系，用于合成圖像。

圖3為一種全聚焦成像發(fā)射、接收的空間幾何關(guān)系示意圖。如圖3所示，以第一種直接接觸式成像模式為例進行介紹，計算聚焦延時的空間幾何關(guān)系，對空間某點P，設(shè)第n個發(fā)射陣元延時為τ_n，第m個接收陣元延時為τ_m，采集的信號為s_m,n(t)，總陣元數(shù)目為N，則全聚焦成像方法表示為：

其中

采用頻域分析方法，當(dāng)陣元發(fā)射單一頻率信號時，全聚焦成像可表示為：

將τ_m和τ_n帶入式(4)化簡，省去常數(shù)后的合成波束表示為：

得到仿真結(jié)構(gòu)如圖4。其中θ表示波束角度。P_SF(θ)表示波束模式。

圖4為一種全聚焦成像方法與SAFT波束仿真對比示意圖。如圖4所示，可以看出，全聚焦成像方法對柵瓣和旁瓣的抑制效果均優(yōu)于SAFT。因此全聚焦成像方法常作為成像質(zhì)量的“黃金標(biāo)準”。但每次接收過程均為全孔徑采集數(shù)據(jù)，因此需要占用大量的存儲空間；同時由于計算耗時大，導(dǎo)致幀率偏低，不適合于實時處理。因此，亟需提出一種新的處理方法和系統(tǒng)架構(gòu)，減少存儲空間，提高運算速度，解決上述問題。

其中，合成孔徑成像方法(SAFT)與常規(guī)超聲成像和其他方式的合成孔徑成像方法相比，能夠提高幀率、信噪比和對比度。SAFT首先利用單個陣元發(fā)射球面波，覆蓋整個成像區(qū)域；然后接收全陣列信號，利用延時疊加，計算得到低分辨率超聲圖像。近年來，關(guān)于合成發(fā)射孔徑成像方面的研究集中在如何減少復(fù)雜度、提高幀率、探測深度和橫向分辨率等方面。

圖5為本發(fā)明實施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)模塊結(jié)構(gòu)圖。如圖5所示，一種聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊101、第一成像模塊102、第二成像模塊103和圖像復(fù)合模塊104。

數(shù)據(jù)采集模塊101，用于對聲學(xué)陣列中的每一個陣元依次發(fā)射超聲波，并采集聲學(xué)陣列中的每一個陣元的回波信號,對回波信號分別進行解析變換處理，獲取相應(yīng)的解析信號。

其中，數(shù)據(jù)采集模塊101具體用于：采用希爾伯特變換獲取每一個陣元的回波信號相應(yīng)的解析信號，希爾伯特變換公式為：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)} (6)

其中H{·}表示希爾伯特變換,x(t)表示回波信號，希爾伯特變換積分形式為：

還可以采用Reilly窄帶算法獲取每一個陣元的回波信號相應(yīng)的解析信號。

第一成像模塊102，用于根據(jù)聲學(xué)陣列中每一個陣元之間的物理幾何關(guān)系或通過介質(zhì)折射時計算每一個陣元的聲傳播關(guān)系，根據(jù)聲傳播關(guān)系得到每一個接收陣元通道在每一個像素點的延時值，根據(jù)得到的解析信號和延時值計算獲得每一個接收陣元對應(yīng)的圖像。

其中，第一成像模塊102具體采用以下形式根據(jù)得到的解析信號和延時值，采用分布式計算獲得每一個接收陣元對應(yīng)的圖像，分布式計算采用多核處理器進行分核處理，分核處理包括：采用一個處理器核實現(xiàn)一個或多個單通道的圖像生成，然后利用多核或多處理器并行的計算所有接收通道；根據(jù)得到的解析信號和延時值，采用分布式計算獲得每一個接收陣元中對應(yīng)的圖像，分布式計算采用電路模塊進行處理。

第二成像模塊103，對每一個接收陣元對應(yīng)的圖像進行復(fù)合，得到每一個發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像。

其中，第二成像模塊103采用樹形的級聯(lián)式復(fù)合處理單元對每一個接收陣元對應(yīng)的圖像進行復(fù)合，得到陣列接收復(fù)合圖像。

圖像復(fù)合模塊104，采用并行復(fù)合處理單元對每一個發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像進行復(fù)合，獲得全聚焦圖像，再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò)，獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。

圖6為本發(fā)明實施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。如圖6所示，數(shù)據(jù)采集模塊包括超聲陣列換能器，超聲陣列換能器的N(N為正整數(shù))個陣元接收超聲陣列換能器的第一個陣元發(fā)射超聲波的回波信號，處理系統(tǒng)對回波信號采用希爾伯特或Reilly窄帶算法的方法獲取回波信號的解析信號。

其中，采用希爾伯特變換得到解析信號：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)} (6)

其中H{·}表示希爾伯特變換,x(t)表示回波信號，希爾伯特變換積分形式為：

希爾伯特變換的實時實現(xiàn)較為困難，本發(fā)明提供采用改進Reilly窄帶方法。在設(shè)計原型濾波器時，按照超聲換能器的通帶設(shè)計為帶通濾波器，然后利用頻移得到帶通形式的Reilly濾波器。從理論分析可以得出，由于帶通作用，減少帶外噪，信噪比較直接設(shè)計解析濾波器方法有一定的改善。

根據(jù)第一個陣元與每一個陣元之間的物理幾何關(guān)系或通過介質(zhì)折射時計算出每一個陣元的聲傳播關(guān)系，根據(jù)聲傳播關(guān)系得到每一個接收陣元通道在每一個像素點的延時值，根據(jù)得到的解析信號和延時值通過分布式計算獲得每一個接收陣元對應(yīng)的圖像。利用所有的單陣元發(fā)射-單陣元接收圖像，通過復(fù)合，既可以得到單陣元發(fā)射-陣列接收復(fù)合圖像。多次執(zhí)行采集模塊與第一成像模塊102所執(zhí)行的步驟，直到獲得N個陣元的單陣元發(fā)射-陣列接收復(fù)合圖像。

具體地，多次執(zhí)行的步驟包括：從第一個陣元發(fā)射超聲波，多個陣元依次接收第一回波信號，根據(jù)第一回波信號產(chǎn)生多個對應(yīng)的圖像；第二個陣元發(fā)射超聲波，多個陣元依次接收第二回波信號，根據(jù)第二回波信號產(chǎn)生多個對應(yīng)的圖像；以此類推，到第N個陣元發(fā)射超聲波，多個陣元依次接收第N回波信號，根據(jù)第N回波信號產(chǎn)生多個對應(yīng)的圖像。

將第一回波信號產(chǎn)生得多個對應(yīng)的圖像進行復(fù)合，得到第一個單陣元發(fā)射-陣列接收復(fù)合圖像，以此類推，將第N回波信號產(chǎn)生得多個對應(yīng)的圖像進行復(fù)合，得到第N個單陣元發(fā)射-陣列接收復(fù)合圖像。

將得到的N個單陣元發(fā)射-陣列接收復(fù)合圖像采用并行復(fù)合處理單元對其進行復(fù)合，獲得全聚焦圖像，再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò)，獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。分布式并行全矩陣聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)按照不同發(fā)射陣元依次工作。對于每次發(fā)射，成像系統(tǒng)采用順序執(zhí)行，例如陣元1和陣元2發(fā)射，是兩次發(fā)射成像過程，可以使用一套成像軟硬件系統(tǒng)來完成，而不需要采用冗余的系統(tǒng)。

此外，單發(fā)、單收信號經(jīng)過希爾伯特變化生成解析復(fù)信號。復(fù)信號被送入一個數(shù)據(jù)索引數(shù)組中緩沖。然后由延時生成表模塊按照單陣元發(fā)射—單陣元接收的中發(fā)射、接收陣元位置，計算得到每一個像素點的索引值，然后讀取相應(yīng)的信號，存儲至二維圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。

優(yōu)選地，如果數(shù)據(jù)索引表采用軟件實現(xiàn)，則由一個可讀寫的數(shù)組完成；如果數(shù)據(jù)索引表采用硬件實現(xiàn)，則由一個雙口存儲器實時完成索引。延時生成表，可以由處理器計算得出，然后存儲在實時處理模塊中。此外，第二成像模塊還用于采用并行復(fù)合處理單元對所述每一個接收陣元的復(fù)合接收陣元圖像進行復(fù)合，得到總復(fù)合圖像。

圖像復(fù)合模塊，用于將所有得到的復(fù)合圖像進行疊加，獲得全聚焦圖像；再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò)，獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。

此外，執(zhí)行依次發(fā)射各個陣元，可以得到所有的單陣元發(fā)射-陣列接收圖像。該模塊主要由各個單陣元發(fā)射-陣列接收圖像緩沖器和復(fù)合模塊組成，通過復(fù)合各個單陣元發(fā)射-陣列接收圖像，得到全矩陣數(shù)據(jù)采集圖像。通過計算圖像包絡(luò)作為最終的成像結(jié)果。對超聲掃描線信號可以通過正交解調(diào)，得到掃描線信號的包絡(luò)，解調(diào)過程是利用解析信號的方式獲取的，解析信號在信號分析中十分有用，常常用于獲取信號的瞬時幅度和頻率。

圖7為本發(fā)明實施例提供的一種分布式聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)示意圖。如圖7所示，從第一個陣元發(fā)射超聲波，多個陣元依次接收第一回波信號，根據(jù)第一回波信號產(chǎn)生多個對應(yīng)的圖像；第二個陣元發(fā)射超聲波，多個陣元依次接收第二回波信號，根據(jù)第二回波信號產(chǎn)生多個對應(yīng)的圖像；以此類推，到第N個陣元發(fā)射超聲波，多個陣元依次接收第N回波信號，根據(jù)第N回波信號產(chǎn)生多個對應(yīng)的圖像。

將第一回波信號產(chǎn)生得多個對應(yīng)的圖像進行復(fù)合，得到第一個發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像，以此類推，將第N回波信號產(chǎn)生得多個對應(yīng)的圖像進行復(fù)合，得到第N個發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像。

將得到的第N個發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像采用并行復(fù)合處理單元對進行復(fù)合，獲得全聚焦圖像，再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò)，獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。

圖8為本發(fā)明實施例提供的一種第一成像模塊實現(xiàn)框圖。如圖8所示，為單陣元發(fā)射—單陣元接收成像模塊。單發(fā)-單收信號經(jīng)過希爾伯特變化生成解析復(fù)信號。復(fù)信號被送入一個數(shù)據(jù)索引數(shù)組中緩沖。然后由延時生成表模塊按照單陣元發(fā)射—單陣元接收的中發(fā)射、接收陣元位置，計算得到每一個像素點的索引值，然后讀取相應(yīng)的信號，存儲至二維圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。

優(yōu)選地，如果數(shù)據(jù)索引表采用軟件實現(xiàn)，則由一個可讀寫的數(shù)組完成；嗎如果數(shù)據(jù)索引表采用硬件實現(xiàn)，則由一個雙口存儲器實時完成索引。延時生成表，可以由處理器計算得出，然后存儲在實時處理模塊中。

圖9為本發(fā)明實施例提供的一種第二成像模塊中的級聯(lián)式單陣元發(fā)射-陣列接收圖像組合模塊機構(gòu)圖。如圖9所示，單陣元發(fā)射-單陣元接收圖像通過樹形的級聯(lián)方式進行復(fù)合，從而產(chǎn)生單陣元發(fā)射-陣列接收圖像。以8陣元為例，由上一步產(chǎn)生的8個圖像，通過兩兩組合，產(chǎn)生4幅1階圖像；然后復(fù)合，產(chǎn)生2幅2階圖像；最后產(chǎn)生3階圖像，即為單陣元發(fā)射-陣列接收圖像。

圖10為本發(fā)明實施例提供的一種聲學(xué)陣列成像方法流程圖。如圖10所示，一種聲學(xué)陣列成像方法，該方法包括步驟S201-S204:

步驟S201：對聲學(xué)陣列中的每一個陣元依次發(fā)射超聲波，并采集聲學(xué)陣列中的每一個陣元的回波信號,對回波信號分別進行解析變換處理，獲取相應(yīng)的解析信號。

具體地，對回波信號分別進行解析變換處理，獲取相應(yīng)的解析信號的步驟中包括：采用希爾伯特變換獲取每一個陣元的回波信號相應(yīng)的解析信號，

希爾伯特變換公式為：

a(t)＝x(t)+iH{x(t)} (6)

其中H{·}表示希爾伯特變換,x(t)表示回波信號，希爾伯特變換積分形式為：

還可以采用Reilly窄帶算法獲取每一個陣元的回波信號相應(yīng)的解析信號。

步驟S202：根據(jù)聲學(xué)陣列中每一個陣元之間的物理幾何關(guān)系或通過介質(zhì)折射時計算每一個陣元的聲傳播關(guān)系，根據(jù)聲傳播關(guān)系得到每一個接收陣元通道在每一個像素點的延時值，根據(jù)得到的解析信號和延時值計算獲得每一個接收陣元的對應(yīng)的圖像。其中，根據(jù)得到的解析信號和延時值，采用分布式計算獲得每一個接收陣元對應(yīng)的圖像，分布式計算采用多核處理器進行分核處理，分核處理包括：采用一個處理器核實現(xiàn)一個或多個單通道的圖像生成，然后利用多核或多處理器并行的計算所有接收通道；根據(jù)得到的解析信號和延時值，采用分布式計算獲得每一個接收陣元對應(yīng)的圖像，分布式計算采用電路模塊進行處理。

步驟S203：采用并行復(fù)合處理單元對每一個接收陣元對應(yīng)的圖像進行復(fù)合，得到每一個發(fā)射陣元的陣列接收復(fù)合圖像。其中，此步驟中還包括：通過樹形的級聯(lián)式復(fù)合處理單元對每一個接收陣元的復(fù)合接收陣元圖像進行復(fù)合。此外，采用并行復(fù)合電路對得到每一個陣元的圖像進行復(fù)合，得到復(fù)合圖像的步驟包括：采用樹形的級聯(lián)式復(fù)合電路對每一個陣元的圖像進行復(fù)合，采用的專用的電路模塊進行實現(xiàn)，包括專用集成電路或FPGA等，通過不同參數(shù)的相同電路模塊，實現(xiàn)分布式并行計算。

步驟S204：將所有得到的陣列接收復(fù)合圖像進行疊加，獲得全聚焦圖像；再將全聚焦圖像取圖像包絡(luò)，獲得全矩陣數(shù)據(jù)采集成像結(jié)果。

圖11(a)、(b)、(c)為本發(fā)明實施例提供的一種第1陣元發(fā)射-第1陣元接收的圖像、第1陣元發(fā)射-第16陣元接收的圖像、第1陣元發(fā)射-第32陣元接收的圖像。如圖11(a)、(b)、(c)所示，采用模擬計算的發(fā)射接收聲場作為算法的輸入。成像對象為12個散射點，分別分布距離換能器深度為20mm、30mm、40mm和50mm；水平坐標(biāo)分別為-5mm，0mm和5mm。模擬計算的聲學(xué)換能器參數(shù)為：32陣元0.6mm間隙的相控陣超聲換能器。

我們首先計算第一個陣元發(fā)射，第1、16和32個陣元接收的單陣元發(fā)射—單陣元接收圖像。為了直觀，把圖像進行顯示。從圖中可以看出，由于單發(fā)單收，信息不足以區(qū)分成像對象。

由于以上的所有單發(fā)單收的處理過程相同，區(qū)別僅僅是陣元坐標(biāo)位置不同，可以采用相同的軟件或硬件模塊進行實現(xiàn)，從而達到了分布式實現(xiàn)的目的。

圖12(a)、(b)、(c)為本發(fā)明實施例提供的一種第1陣元發(fā)射-陣列接收的圖像、第16陣元發(fā)射-陣列接收的圖像、第32陣元發(fā)射-陣列接收的圖像。如圖12(a)、(b)、(c)所示，采用模擬計算的發(fā)射接收聲場作為算法的輸入。成像對象為12個散射點，分別分布距離換能器深度為20mm、30mm、40mm和50mm；水平坐標(biāo)分別為-5mm，0mm和5mm。模擬計算的聲學(xué)換能器參數(shù)為：32陣元0.6mm間隙的相控陣超聲換能器。從圖中可以看出，單發(fā)-陣列接收圖像已經(jīng)可以對目標(biāo)進行成像。不同發(fā)射陣元的成像結(jié)果中，僅僅是散射點的彎曲方向不同，陣元發(fā)射相當(dāng)于觀察方向，不同陣元發(fā)射導(dǎo)致不同的觀察方向，所以結(jié)果類似，但是不完全相同。

圖13為本發(fā)明實施例提供的一種全矩陣數(shù)據(jù)采集圖像。如圖13所示，在以上單發(fā)陣列收圖像的基礎(chǔ)之上，把所有單發(fā)-陣列接收成像進行組合，即可以得到全矩陣數(shù)據(jù)采集圖像。圖12給出了全矩陣數(shù)據(jù)采集圖像，從中可以看出，全矩陣采集圖像對目標(biāo)進行成像比原來的圖像更加清晰。

本發(fā)明提供了一種聲學(xué)陣列成像系統(tǒng)及方法，本發(fā)明有益效果為:在采集各個陣元數(shù)據(jù)時實時進行處理，所以占用的存儲空間少、采用并行提高運算速度、實際應(yīng)用中計算耗時小、可實現(xiàn)高幀率成像，適用于實時數(shù)據(jù)處理和高分辨成像。此外，本發(fā)明適用于在不同的頻率和應(yīng)用場景下的聲學(xué)陣列成像。

以上所述的具體實施方式，對本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進行了進一步詳細說明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實施方式而已，并不用于限定本發(fā)明的保護范圍，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。