Compressive Sensing Strategy on Sparse Array to Accelerate Ultrasonic TFM Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Phased array ultrasonic testing (PAUT) based on full matrix capture (FMC) has recently been gaining popularity in the scientific and nondestructive testing communities. FMC is a versatile acquisition method that collects all the transmitter-receiver combinations from a given array. Furthermore, when postprocessing FMC data using the total focusing method (TFM), high-resolution images are achieved for defect characterization. Today, the combination of FMC and TFM is becoming more widely available in commercial ultrasonic phased array controllers. However, executing the FMC-TFM method is data-intensive, as the amount of data collected and processed is proportional to the square of the number of elements of the probe. This shortcoming may be overcome using a sparsely populated array in transmission followed by an efficient compression using compressive sensing (CS) approaches. The method can therefore lead to a massive reduction of data and hardware requirements and ultimately accelerate TFM imaging. In the present work, a CS methodology was applied to experimental data measured from samples containing artificial flaws. The results demonstrated that the proposed CS method allowed a reduction of up to 80% in the volume of data while achieving adequate FMC data recovery. Such results indicate the possibility of recovering experimental FMC signals using sampling rates under the Nyquist theorem limit. The TFM images obtained from the FMC, CS-FMC, and sparse CS approaches were compared in terms of contrast-to-noise ratio (CNR). It was seen that the CS-FMC combination produced images comparable to those acquitted using the FMC. Implementation of sparse arrays improved CS reconstruction times by up to 11 folds and reduced the firing events by approximately 90%. Moreover, image formation was accelerated by 6.6 times at the cost of only minor image quality degradation relative to the FMC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».