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【科技自立自强】西安交大科研人员在太赫兹检测成像研究领域取得新进展

来源机构: 西安交通大学    发布时间:2023-10-11点击量:3

近日,西安交通大学张留洋教授团队基于太赫兹时域信号的局部对称性特征,结合脉冲信号的多次反射机制,提出了一套在极低信噪比下进行高对比度成像的太赫兹信号处理体系,能够对涂层、复合材料和电子器件的内部缺陷实现高效精确定位与检测,有望应用于机械领域关键构件的损伤检测。相关成果以《极低信噪比下通过太赫兹成像提取层状结构中的隐藏信息》(Hidden-information extraction from layered structures through terahertz imaging down to ultralow SNR)为题发表于国际学术期刊《科学进展》(Science Advances)。

太赫兹波是频率位于0.1THz到10THz之间的电磁波,该波段对常见的非极性电介质材料具有良好的穿透性,且具有分辨率高、安全性强等优点,在工业检测领域具有广阔的应用前景。然而,目前太赫兹脉冲源的功率仅有微瓦级别,导致测量信号的信噪比极低。现有太赫兹检测技术通常仅针对厚度2mm以下、层数10层以内的结构,而工业中常见的多层复杂结构的缺陷检测仍极具挑战。

针对以上挑战,研究人员通过分析太赫兹波在多层结构内部的传输过程,研究了脉冲信号的多次反射机制,并据此提出了一种全新的太赫兹检测成像方案,设计了一种适用于极低信噪比下的结构重建方法,在信噪比低至-6dB时仍能有效提取太赫兹脉冲,实现了30层复合结构的准确测量与重建。进一步,提出了一种太赫兹图像对比度增强策略,利用太赫兹脉冲信号的边缘部分,在不额外增加测量时间的前提下获得了较高的对比度增益,使得成像结果的平均峰值信噪比提高了7dB。该工作大幅提高了太赫兹检测技术的检测精度与厚度,推进了太赫兹检测技术的工业应用进程。

近日,西安交通大学张留洋教授团队基于太赫兹时域信号的局部对称性特征,结合脉冲信号的多次反射机制,提出了一套在极低信噪比下进行高对比度成像的太赫兹信号处理体系,能够对涂层、复合材料和电子器件的内部缺陷实现高效精确定位与检测,有望应用于机械领域关键构件的损伤检测。相关成果以《极低信噪比下通过太赫兹成像提取层状结构中的隐藏信息》(Hidden-information extraction from layered structures through terahertz imaging down to ultralow SNR)为题发表于国际学术期刊《科学进展》(Science Advances)。

太赫兹波是频率位于0.1THz到10THz之间的电磁波,该波段对常见的非极性电介质材料具有良好的穿透性,且具有分辨率高、安全性强等优点,在工业检测领域具有广阔的应用前景。然而,目前太赫兹脉冲源的功率仅有微瓦级别,导致测量信号的信噪比极低。现有太赫兹检测技术通常仅针对厚度2mm以下、层数10层以内的结构,而工业中常见的多层复杂结构的缺陷检测仍极具挑战。

针对以上挑战,研究人员通过分析太赫兹波在多层结构内部的传输过程,研究了脉冲信号的多次反射机制,并据此提出了一种全新的太赫兹检测成像方案,设计了一种适用于极低信噪比下的结构重建方法,在信噪比低至-6dB时仍能有效提取太赫兹脉冲,实现了30层复合结构的准确测量与重建。进一步,提出了一种太赫兹图像对比度增强策略,利用太赫兹脉冲信号的边缘部分,在不额外增加测量时间的前提下获得了较高的对比度增益,使得成像结果的平均峰值信噪比提高了7dB。该工作大幅提高了太赫兹检测技术的检测精度与厚度,推进了太赫兹检测技术的工业应用进程。

多次反射所引起的时域信号振荡是太赫兹检测中普遍存在的突出难题。对于多层结构,多次反射所产生的脉冲能量之和将超过单次反射的能量,使得信噪比降低到0dB以下。通过研究多次反射尖峰在时域信号中的分布特性,提出了一种太赫兹均值成像策略,根据区间内多次反射能量之和近似守恒原理抑制了多次反射所引起的噪声,从而大大提高了太赫兹图像的对比度。针对太赫兹成像中的阴影和图像叠加问题,提出了一种基于高阶统计量的线性叠加消除方法,利用图像四阶中心矩这一极值条件消除其它层对本层图像的干扰,最终获得结构清晰、可辨识的太赫兹图像。

进一步,团队将太赫兹检测与成像技术应用于文物保护领域,对秦始皇兵马俑表面的彩绘样品进行检测,获得彩绘层精确的结构、厚度等信息。通过本文提出的太赫兹检测成像策略,成功检测出兵马俑彩绘下的脱黏和孔洞缺陷(图3),为古代彩绘的早期保护提供了新的技术途径。机械工程学院博士生崔玉清为论文第一作者,机械工程学院张留洋教授为论文通讯作者。该项研究工作得到了西安交通大学青年拔尖人才计划、国家自然科学基金等项目资金的支持。

论文链接:https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adg8435

课题组网站:https://gr.xjtu.edu.cn/en/web/liuyangzhang

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