1 引言
    層析成像CT(Computed Tomography)是指通過物體外部檢測到的數據來重建物體內部(橫截面)信息的技術，又稱為計算機輔助斷層成像技術。它是把不可分割的對象假想切成一系列薄片，分別給出每一薄片上的物體圖像，然后再把該系列圖像疊加起來，從而得到物體內部圖像。它是一種由數據到圖像的重建技術，通過偽彩色圖像反映被測材料或制件內部質量，定性、定量分析其缺陷，從而提高檢測的可靠性。層析成像技術創新了探測物質內部結構。該技術可應用于多種能量波和粒子束，如X射線、電子質子、超聲波等。
    CT應用超聲波能量稱為超聲層析成像U-CT(Ultrasonic-Computed Tomography)。早期研究假設超聲波在物體內部以直線傳播，利用發射器到接收器之間的時間延遲或振幅衰減，重建物體內部的聲速、吸收特性等參數。但實際超聲波具有明顯的衍射特征，在界面上具有顯著的折射、衍射，因而傳播路徑復雜，這使得U-CT的理論研究和X射線層析成像(X-CT)有所不同。獲得更清晰的圖像檢測效果則成為首要問題，因此，這里提出一種超聲層析成像檢測系統的設計。

2 超聲CT陣列檢測方法
    針對超聲層析成像檢測中數據提取較困難的特點，為提高精度，在深入研究超聲場的特點，結合數字化技術，這里并未采用目前主流的依次排列的一線式布置方法，而是采用環繞式陣列檢測方法，如圖1所示。

    根據試件形狀，將探頭陣列按照一定次序捆綁在試件周圍，其原則是應均勻布置，這樣有利于數據處理過程中網格的劃分和射線追蹤。在脈沖信號的控制下，當其中一個作為發射探頭時，其余探頭作為接收探頭，各個探頭依次發射超聲波信號。探頭的個數由所測試件的大小、測量精度、網格劃分情況等因素決定。采取該布置方法的優點：可實現任意形狀試件的檢測，具有良好的通用性；獲得較精確的檢測信息。

3 基于DSP的超聲CT成像系統的總體設計
    該系統由超聲發射接收電路、信號采集、控制電路、信號處理與顯示部分組成，如圖2所示。整個超聲CT成像檢測系統由數據(聲時)采集、數據處理，以及圖像處理顯示3部分構成。所需設備和元件包括：若干超聲發射探頭和接收探頭；由單片機組成的脈沖控制電路；2個讀寫存儲器RAM；2個由DSP組成的數字信號處理電路(分別內置射線追蹤程序和反演迭代程序)，及DSP驅動的顯示陣列LCD。

    超聲發射裝置是由脈沖控制電路以一定周期發射超聲波，接收探頭接收信號后，通過高精度計時器得到最小走時矩陣，并存儲于存儲器1，從而完成數據采集；由存儲器1中的最小走時矩陣初步建立(假定超聲直線傳播)介質內部的慢度矩陣，南慢度矩陣按照射線追蹤得到走時路徑，存儲于存儲器2，按照存儲器1，2中的信息，經DSP處理，完成方程求解，得到最終精確的慢度矩陣，完成該系統的核心功能一數據處理；重建的慢度矩陣轉化為灰度值，由DSP控制LCD顯示陣列。最后由工程技術人員對照標準的無缺陷的介質，分析試件，確定有無缺陷，缺陷的位置，大小以及嚴重情況。

 

4 圖像重建算法
    實現超聲層析成像有正演和反演兩個基本過程。正演是反演的基礎，其模型選取與求解精度直接影響反演變精度；而反演過程實際是對問題的最優化過程。反演方法一般分為變換重建法和級數展開法兩大類。由于級數展開法通過離散重建區域，降低原有問題的非線性，適合投影數據不夠精確、不能完全且以射線為曲線的層析成像。根據反演的理論基礎，層析成像分為以射線理論為基礎的射線層析和以波動理論為基礎的波動層析。目前CT技術從直射層析成像向彎曲射線層析成像發展。反演方法由最小二乘法發展到各種約束條件下的加權阻尼最小二乘法以及統計法，如最大熵法。觀測參數由單一走時數據向多參數數據發展。反演方法則從線性(代數重建法、聯合跌代重建法等方法)向非線性(梯隊法、模糊神經網絡算法和遺傳算法等方法)方向發展。射線追蹤是確定波從激發點傳至接收點的射線路徑及其走時的主要技術。因為層析面上各點的波速不相等，波傳播的路徑是一個與材料不均勻性相關的曲線，其真實路徑未知，所以可采用射線追蹤理論求取其真實路徑。而射線追蹤算法分為向前處理與向后處理兩部分。
    (1)向前處理先計算離散網格模型上所有邊界點的最小走時，然后計算發射點單元所在列各單元邊界上所有離散點的最小走時。并記錄對應的次級源，接著對發射點單元所在行各單元邊界上所有點的計算與第二步相同。在求出每網格內局部走時的基礎上，對發射源發出的射線在整個模型上的走時相加便得到全局最小走時。
    (2)向后處理根據向前處理中得到的各單元邊界上所有計算點的最小走時及相應次級源，追蹤所有發射點到接收點間具有最小走時的射線路徑。首先求出接收點所在單元邊界上走時最小的離散點，以走時最小的離散點為新的接收點，重復上一步驟向前推，直到發射點所在單元為止。將發射點與最后的射線交點相連。即完成全部向后處理。

 

5 層析結果
    圖4為假設模型的網格分布圖，其背景區域的速度為v0=4．000 m／s，異常區(即黑色區域)速度為v1=3 000 m／s。探頭布置采用環繞方式，利用線性插值射線追蹤算法和聯合迭代重建算法得到速度層析圖像，結果如圖5所示，從圖5中可清晰發現低速區。因此，解決了圖像檢測中圖像清晰度不高的困擾。此設計方案可運用到各種需要利用超聲波圖像檢測的領域。

6 結論
    本文所采用的陣列檢測方法，在射線追蹤算法和SIRT重建方法的基礎上，所提取的走時數和超聲波數目大大增加，這樣在相同的迭代次數條件下，得到結果更精確，重建圖像結果更清晰準確。