摘 要： 噪声是数字超声检测的主要障碍。本文建立了数字超声系统物理模型，对不同类型噪声采用了不同的技术处理方法，主要介绍了信号平均技术和自适应滤波技术。
关键词： 数字超声系统 噪声 处理方法
1.概述
超声无损检测中，特别是在检测粗晶材料的过程中，由于缺陷信号被噪声污染，甚至淹没，直接从噪声中区分缺陷信号十分困难。传统上人们采用改善工艺和探头提高缺陷的检出率，但是这些方法有一定局限性，所以人们把更多的精力花在超声信号的处理上。
数字超声检测中噪声可以分为声学噪声和非声学噪声。
非声学噪声主要包括电子电路噪声、振铃噪声和脉冲噪声等。这里主要讨论电子电路噪声（简称电噪声）。电噪声源于仪器电路中的随机扰动，比如电路中元器件的电子热运动，半导体器件中载流子的不规则运动等。电噪声是一种连续型随机变量，即在某一时刻出现各种可能数值。
声学噪声主要是材料噪声，一般是指材料晶界散射引起的微结构噪声，它的幅度和到达时间是随机的，往往对缺陷信号造成干扰，甚至将目标信号完全淹没。晶界回波不同于电噪声，它是静止的、相关的，在扫描过程中，若换能器不动，则不同次采样中的材料噪声近乎相同。
2.数字超声系统物理模型
数字超声系统的建立现代化的信号处理技术大多数是针对数字信号的。将模拟信号经模数转换后变成数字信号，就可使用各种各样的数字信号处理技术对其进行处理。能够用计算机及软件技术进行信号处理，是数字超声系统优于模拟超声系统之处，使数字系统比模拟系统灵活、适应面广，大大提高超声无损评价的能力，所以近年来受到很大重视。同时数字超声系统可以解决各种各样的噪声的问题。这里我们建立了一个10MHZ的数字化超声系统。该系统由探伤仪、数字信号处理器（DSP）、试件和计算机及软件包组成，如图1所示。对于常规的探伤任务，可由超声波探伤仪直接完成。当缺陷信号微弱淹没于噪声不易判断时，将探伤信号导入计算机，由软件完成信号的分析和判断。
图1 数字超声系统
3.对电噪声的处理
数字超声系统中的电噪声，源于仪器电路中的随机扰动，比如电路中元器件的电子热运动，半导体器件中载流子的不规则运动等。可认为它们基本属于具有各态历经性的广义平稳随机过程。它还具有很宽的频率范围，有时电噪声大大降低了微弱超声信号的信噪比。
电噪声是一种连续型随机变量，即在某一时刻可能出现各种可能数值，一般用统计特征量如数学期望、方差表征。其用数学模型：
p（n■ 其中p（n）是指概率分布密度。 常见的电噪声是白噪声，此时噪声具有平坦的功率谱密度。一般认为不同次测量得到的噪声是不相关的，消除这种噪声可以采用信号平均技术。 4.对材料噪声的处理 材料噪声最具代表性的是粗晶奥氏体不锈钢的超声反射信号，此时超声探伤仪显示屏上出现大量的草状回波，微小缺陷回波完全被噪声淹没而不易检测。为了提高噪声材料的超声波检测性，提高信噪比，提高缺陷目标的检出率。采用双晶片斜探头或聚焦探头可以提高某一深度附近缺陷的检出能力，但是由于这种方法的局限性，所以人们把更多的精力花在超声信号的处理上。 4.1对超声回波信号的分析 用回波信号的特性分析超声回波信号，可以得出两个重要的特点： （1）相近性。对于不同位置的回波信号，波型相近。 （2）相关性。对于同一装置，同一对象而言，超声回波信号随界面距离的改变只有强弱的变化，而波型变化不大，换句话说，回波信号之间是密切相关的。 4.2自适应滤波技术 自适应滤波原理如图2所示。由图2可知，在回波信号s（t）+n′（t）中滤去噪声信号n′（t）得到缺陷信号s（t）。但在实际中自适应滤波技术要求有一个参考信号，实际处理时当参考信号中包含的真实缺陷信号和待处理信号中，缺陷信号的相关程度比参考信号和待处理信号之间噪声信号的相关程度强时，能有效地提高信噪比。参考信号可取空间平均技术中的另一个信号，也可取原信号的时延。使用得当，自适应滤波技术可以将0～10dB的信噪比提高5dB～10dB。一般而言，保持输出脉冲的功率不变，周期地改变探头的孔径，这时，结构噪声保持常数，缺陷信号幅度会被调制，从而可区分缺陷和噪声，这便是噪声滤波的根据。 图2 自适应滤波原理图 其中s（t）+n′（t）指缺陷信号和噪声信号，n（t）指噪声信号（或参考信号）。 根据自适应滤波原理在数字超声探伤仪中软件设计的总体框架如图3所示，利用自适应滤波技术去除粗晶材料的晶粒噪声，超声回波能容易判断缺陷的存在及其位置，得到缺陷信号。 图3 软件设计的总体框架图 5.结语 本文分析了超声检测中遇到的各种噪声，建立了数字超声系统物理模型，并对不同噪声采用不同的方法进行去除，主要介绍利用信号平均技术和自适应滤波技术有效去除电噪声和材料，并且保持信号的有用分量不受滤波影响。 参考文献： [1]卢超，李坚，张维，彭应秋.粗晶材料超声检测信号的小波变换去噪方法[J].南昌航空工业学院学报（自然科学版），2002（01）. [2]罗斌，罗宏建，刘一舟，黄天戍.粗晶材料超声检测中的非线性信号处理[J].中国机械工程，2005（03）. [3]柯常波，陈铁群.粗晶材料超声无损检测信号处理技术发展趋势[J].物理测试，2006（05）.