- PII
- S30344980S0130308225080019-1
- DOI
- 10.7868/S3034498025080019
- Publication type
- Article
- Status
- Published
- Authors
- Volume/ Edition
- Volume / Issue number 8
- Pages
- 3-15
- Abstract
- In ultrasonic inspection, digital aperture focusing (DAF) is increasingly being used to reconstruct reflector images. The reliability of inspection is determined by the quality of the DFA image — signal-to-noise ratio, ability to reconstruct the image of the entire reflector boundary, and resolution. Various methods are used to achieve super-resolution of echoes: maximum entropy method, methods of building autoregressive signal models, compressive sensing (CS) method, etc. To use these methods, it is important to know the impulse response of the ultrasound system, which can be measured or obtained using "blind" deconvolution methods used in image and signal processing. In this paper we consider the Minimum Entropy Deconvolution (MED) method for estimating the impulse response of an ultrasonic flaw detector and achieving the effect of image super-resolution, where knowledge of the transfer function of the system is critical. The effectiveness of the proposed method is confirmed by the results of model experiments.
- Keywords
- антенная решетка Full Matrix Capture (FMC) Total Focusing Method (TFM) цифровая фокусировка апертуры (ЦФА) сверхразрешение AR-model Compressive Sensing (CS) слепая деконволюция blind deconvolution (BD) кепстр cepstrum MED
- Date of publication
- 01.07.2025
- Year of publication
- 2025
- Number of purchasers
- 0
- Views
- 74
References
- 1. Базулин Е.Г. Сравнение систем для ультразвукового неразрушающего контроля, использующих антенные решетки или фазированные антенные решетки // Дефектоскопия. 2013. № 7. С. 51—75.
- 2. Базулин А.Е., Базулин Е.Г. Деконволюция сложных эхосигналов методом максимальной энтропии в ультразвуковом неразрушающем контроле // Акуст. Журн. 2009. № 6. С. 772—783.
- 3. Марта-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ. М.: Мир, 1990. 584 с.
- 4. Box G.E., Jenkins G.M. Time serial analysis. Forecasting and control. San-Francisco: Holden-dey, 1970. 553 p.
- 5. Базулин Е.Г. Обработка ТОFD-эхосигналов с целью достижения сверхразрешения // Дефектоскопия. 2021. № 5. С. 13—21.
- 6. Граничин О.Н. Рандомизация измерений и I1-оптимизация // Стожетическая оптимизация в информатике. 2009. № 5. С. 3—23.
- 7. Базулин Е.Г. Применение метода распознавания со сжатием для достижения сверхразрешения эхосигналов // Дефектоскопия. 2022. № 5. С. 24—36.
- 8. Boget B.P., Healy M.J.R., Tukey J.W. The Quefrency Alanysis of Time Series for Echoes: Cepstrum, Pseudo-Autocovariance, Cross-cepstrum and Saphe Cracking / Proceedings of Symposium on Time Series Analysis by Rosenblatt. M., 1963. P. 209—243.
- 9. Randall R.B. A history of cepstrum analysis and its application to mechanical problems // Mechanical Systems and Signal Processing. 2017. V. 97. P. 3—19.
- 10. Базулин Е.Г., Крылович А.А. Кепстральный анализ ультразвуковых эхосигналов, измеренных антенной решеткой, с целью получения изображения отражателей со сверхразрешением // Дефектоскопия. 2025. № 4. С. 3—15.
- 11. Wiggins R.A. Minimum entropy deconvolution // Geoexploration. 1978. V. 16. № 1—2. P. 21—35.
- 12. Рабинович Е.В. Методы и средства обработки сигналов / Учеб. пособие. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2009. 144 с.
- 13. McDonald G.L., Qing Zhao. Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution and Convolution Fix: Application to vibration fault detection // Mechanical Systems and Signal Processing. 2017. V. 82. P. 461—477.
- 14. Cabrelli C.A. Minimum entropy deconvolution and simplicity: A noniterative algorithm // Geophysics. 1985. V. 50. No. 3. P. 394—413.
- 15. Li T., Kou Z., Wu J., Yahya W., Villeco F. Multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted for automatic fault diagnosis of hoist bearing // Shock and Vibration. 2021. V. 2021. No. 1. P. 1—15. DOI: 10.1155/2021/6614633.
- 16. McDonald G.L., Zhao Q., Zuo M.J. Maximum correlated Kurtosis deconvolution and application on gear tooth chip fault detection // Mechanical Systems and Signal Processing. 2012. V. 33. P. 237—255.
- 17. Официальный сайт фирмы «ЭХО+»: https://echoplus.ru/ (дата обращения: 25.05.2025).
- 18. Shristi Mishra, Deepika Sharma. A review on curvelets and its applications / In: Raju Pal and Praveen Kumar Shukla (eds). SCRS Conference Proceedings on Intelligent Systems, SCRS, India, 2022. P. 213—220. DOI: 10.52458/978-93-91842-08-6-20.
- 19. Naghizadeh M., Innanen K.A. Seismic data interpolation using a fast generalized Fourier transform // Geophysics. 2011. V. 76. DOI:10.1190/1.3511525.
