超声检测中利用盲解卷积的重叠回波分离方法

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为了解决超声检测技术在被测件近表面位置容易产生回波信号重叠,导致近表面缺陷定位误差较大的问题,提出了一种基于盲解卷积的超声重叠回波分离方法.该方法首先对超声回波信号进行傅里叶逆变换和平滑处理,实现对脉冲响应函数初始化;然后分别对反射序列函数和脉冲响应函数建立凸优化解卷积模型,并使用分裂Bregman算法与交替方向乘子算法(ADM M)对两者进行交替迭代求解;最后,通过判断是否满足停止条件,获得反射序列函数与脉冲响应函数的估计值,从而实现对超声重叠回波的分离.仿真实验表明:该方法在不同强度的噪声干扰下均可以经过10次左右的交替迭代实现对重叠回波的有效分离,对噪声干扰具有良好的鲁棒性;该方法将近表面缺陷的定位误差减小到0.97%,适用于实际超声检测.
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