【摘 要】
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复合平面波成像（Coherent Plane Wave Compounding,CPWC）技术因其发射次数少以及高帧频的优势,近几年在无损领域逐渐得到推广。由于本身的发射次数较少以及使用的延时叠加波束形成技术,所以相比于被称为“黄金准则”的全聚焦成像法,成像质量上还是有所不足。若要将平面波成像技术在无损领域得到进一步推广,提高平面波检测的成像质量是必经之路。本文着手于复合平面波成像,针对其成像质量
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复合平面波成像（Coherent Plane Wave Compounding,CPWC）技术因其发射次数少以及高帧频的优势,近几年在无损领域逐渐得到推广。由于本身的发射次数较少以及使用的延时叠加波束形成技术,所以相比于被称为“黄金准则”的全聚焦成像法,成像质量上还是有所不足。若要将平面波成像技术在无损领域得到进一步推广,提高平面波检测的成像质量是必经之路。本文着手于复合平面波成像,针对其成像质量较差的问题,基于最小方差（Minimum Variance,MV）自适应算法,提出利用环形统计矢量（Phase Circular Statistics Vector,PCSV）因子进一步提高复合平面波成像质量。经实验发现,提出的最小方差环形统计矢量算法（Minimum Variance and Phase Circular Statistics Vector,MV-PCSV）比环形统计矢量算法具有更高的分辨率,比最小方差算法具有更高的信噪比。本文的主要工作如下:（1）最小方差波束形成能极大提高分辨率,但是其最终的优化结果受到子阵长度以及加载因子的影响,过大或过小的加载因子和子阵长度有可能对成像结果造成负面影响。通过控制变量的方式,设置出不同子阵长度以及记载因子的最小方差算法对比组,根据实际成像结果以及计算出的评价指标,确定最佳的子阵长度以及加载因子的取值或范围。（2）研究证明最小方差算法在信噪比方面的提升能力有所不足,甚至可能会有所衰退。而环形统计矢量因子对分辨率的优化明显差于最小方差算法。利用确定子阵长度和加载因子后的最小方差环形统计矢量算法与结合前的算法,对不同的模型进行成像分析,发现提出算法能同时提高分辨率和信噪比。提出算法恰好能够弥补结合前的算法在提高成像质量方面的不足,确定了算法思路的可行性。（3）根据最小方差环形统计矢量与结合之前算法的实验结果发现,最小方差环形统计矢量算法在实际检测时明显优于结合前的成像质量。且较于全聚焦算法成像结果,提出的算法分辨率更高,为实际探伤时提供了一个可靠的备选成像方法。
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