公开(公告)号：CN114187291B

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210131398.7

申请日：2022-02-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 李雄兵 ,  禹利达 ,  李海宁 ,  宋永锋 ,  杨占锋

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T5/10 ,  G06T5/30 ,  G01N29/44

Abstract: 本发明提供了一种基于滤波延迟乘累加(F‑DMAS)和CMYK伪彩色的超声相控阵缺陷成像方法，并引入了自动彩色图像分割技术来检测强衰减材料中的缺陷。首先，采用F‑DMAS算法对全矩阵捕捉(FMC)数据进行后处理。然后，分析了频率成分的选择对F‑DMAS成像的影响，讨论了衰减对缺陷回波的影响。接着，利用伪彩色技术对信号的频率分量进行分离，生成具有频率和强度信息的彩色图像，以提高超声图像的信息量和缺陷的表达效果。最后，对伪彩色成像结果进行彩色图像分割和边缘检测，实现缺陷轮廓的自动提取。与线性全聚焦成像方法相比，本发明的方法在缺陷的信噪比，检测能力和表达效果等方面具有显著优势。

公开(公告)号：CN114187291A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202210131398.7

申请日：2022-02-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 李雄兵 ,  禹利达 ,  李海宁 ,  宋永锋 ,  杨占锋

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T5/10 ,  G06T5/30 ,  G01N29/44

Abstract: 本发明提供了一种基于滤波延迟乘累加(F‑DMAS)和CMYK伪彩色的超声相控阵缺陷成像方法，并引入了自动彩色图像分割技术来检测强衰减材料中的缺陷。首先，采用F‑DMAS算法对全矩阵捕捉(FMC)数据进行后处理。然后，分析了频率成分的选择对F‑DMAS成像的影响，讨论了衰减对缺陷回波的影响。接着，利用伪彩色技术对信号的频率分量进行分离，生成具有频率和强度信息的彩色图像，以提高超声图像的信息量和缺陷的表达效果。最后，对伪彩色成像结果进行彩色图像分割和边缘检测，实现缺陷轮廓的自动提取。与线性全聚焦成像方法相比，本发明的方法在缺陷的信噪比，检测能力和表达效果等方面具有显著优势。