JP2846125B2 - 超音波測定信号の適応的最適化方法 - Google Patents
超音波測定信号の適応的最適化方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】 本発明は超音波測定信号の適応的最適化方法に関す
る。
る。
超音波パルス−エコーシステムの測定精度及び構造分
解能は、スペクトルに関するシステム−帯域幅により、
及び測定信号の時間的形状により規定的に決定される。
例えば高い観測精度及び良好な軸方向分解能にとって
は、幅広い周波数特性及び可及的に短い立上がり、立下
がり過渡振動期間が好ましい。通常慣用の超音波変換器
は、大抵は、減衰度の弱い共振変換器であり、該共振変
換器は、有利には、所定のモードで振動し、そして、音
響媒質である空気への誤整合に基づき、限られた効率−
帯域幅−合成的特性ないし積、プロダクトを有する。こ
の理由から、当該の変換器のパルス状励振により、概し
て上述の意味合いで最適である測定信号が生ぜしめられ
ない。
解能は、スペクトルに関するシステム−帯域幅により、
及び測定信号の時間的形状により規定的に決定される。
例えば高い観測精度及び良好な軸方向分解能にとって
は、幅広い周波数特性及び可及的に短い立上がり、立下
がり過渡振動期間が好ましい。通常慣用の超音波変換器
は、大抵は、減衰度の弱い共振変換器であり、該共振変
換器は、有利には、所定のモードで振動し、そして、音
響媒質である空気への誤整合に基づき、限られた効率−
帯域幅−合成的特性ないし積、プロダクトを有する。こ
の理由から、当該の変換器のパルス状励振により、概し
て上述の意味合いで最適である測定信号が生ぜしめられ
ない。
超音波での材料検査に対して超音波変換器の送信信号
の改善の方法が下記従来技術を示す刊行物に記載されて
いる、即ち、刊行物；「製錬、製鉄、現場作業レポー
ト、別刷り金属後処理」（Sonderdruck aus Fachberich
te Huettenpraxis Metall−Weiterverarbeitung,第19年
度分，第２分冊,1988,H.A.Crostak:“Grundlagen CS−T
echnik"。上記の改善は送信信号の周波数スペクトルの
可変により、例えば、１つのパルスと１つ又は、複数の
選ばれた関数との乗算により、行われる。
の改善の方法が下記従来技術を示す刊行物に記載されて
いる、即ち、刊行物；「製錬、製鉄、現場作業レポー
ト、別刷り金属後処理」（Sonderdruck aus Fachberich
te Huettenpraxis Metall−Weiterverarbeitung,第19年
度分，第２分冊,1988,H.A.Crostak:“Grundlagen CS−T
echnik"。上記の改善は送信信号の周波数スペクトルの
可変により、例えば、１つのパルスと１つ又は、複数の
選ばれた関数との乗算により、行われる。
基本的には、変換器の非理想的な伝送特性を適当なフ
ィルタリングにより部分的に補償することが可能であ
る。超音波技術の領域では、超音波測定システムの特性
データを改善するため所謂逆フィルタが適用され得る。
ィルタリングにより部分的に補償することが可能であ
る。超音波技術の領域では、超音波測定システムの特性
データを改善するため所謂逆フィルタが適用され得る。
その種の逆フィルタは従来技術の下記刊行物から公知
である。Sedki M.Riad,“The Deconvolution Problem:A
n Overview",IEEE,1986。
である。Sedki M.Riad,“The Deconvolution Problem:A
n Overview",IEEE,1986。
逆フィルタリングの場合、送信変換器から送信された
超音波信号が受信され、そして、それに引き続いて、シ
ステムの逆の伝達関数の作用を受ける。
超音波信号が受信され、そして、それに引き続いて、シ
ステムの逆の伝達関数の作用を受ける。
更なる手法によれば、逆フィルタ関数を送信さるべき
信号内に算入する（計算上組み込む）のである。このこ
とは、逆のプレフィルタリングを成す。
信号内に算入する（計算上組み込む）のである。このこ
とは、逆のプレフィルタリングを成す。
ポストフィルタリングの場合、受信信号は、各測定後
毎にフィルタリングされねばならない。アナログの可調
整のフィルタは、実現が極めて困難であるので、当該の
フィルタリングは、大抵、デジタルフィルタで行われ
る。ここで、フィルタリングを実時間で実施するのは部
分的に相当大きなコストをかけなければ不可能である。
毎にフィルタリングされねばならない。アナログの可調
整のフィルタは、実現が極めて困難であるので、当該の
フィルタリングは、大抵、デジタルフィルタで行われ
る。ここで、フィルタリングを実時間で実施するのは部
分的に相当大きなコストをかけなければ不可能である。
逆プレフィルタリングの欠点は、超音波変換器の励振
のための直線性の広帯域のパワー送信−アンプの必要性
である。大きなコスト及び相当大きな消費電力のため、
それを使用することは、安価な“スタンドアロン形”機
器では屡々受け容れられない。
のための直線性の広帯域のパワー送信−アンプの必要性
である。大きなコスト及び相当大きな消費電力のため、
それを使用することは、安価な“スタンドアロン形”機
器では屡々受け容れられない。
逆プレフィルタリング及びポストフィルタリング双方
の欠点とするところは、逆フィルタリングの計算のため
にはシステム全体についての情報が存在しなければなら
ず、該情報は、事前に存在しなければならないものであ
り、それらの情報を考慮しない場合、又は不正確なデー
タの場合、当該の方法プロセスは、著しく不安定になり
やすくなり、及び／又は最適の結果が得られないことで
ある。
の欠点とするところは、逆フィルタリングの計算のため
にはシステム全体についての情報が存在しなければなら
ず、該情報は、事前に存在しなければならないものであ
り、それらの情報を考慮しない場合、又は不正確なデー
タの場合、当該の方法プロセスは、著しく不安定になり
やすくなり、及び／又は最適の結果が得られないことで
ある。
本発明の基礎を成す課題とするところは、超音波変換
器から送信される超音波信号の適応化方法であって、シ
ステム全体についての情報が存在しなくてもよいような
当該の方法を提供することにある。更に、当該の方法は
非直線性システムにも適するものにするものである。
器から送信される超音波信号の適応化方法であって、シ
ステム全体についての情報が存在しなくてもよいような
当該の方法を提供することにある。更に、当該の方法は
非直線性システムにも適するものにするものである。
本発明の方法の利点とするところは、システム−伝送
特性に無関係に、常に安定した最適解の得られる、ない
し、最適化手段が達成できることである。
特性に無関係に、常に安定した最適解の得られる、ない
し、最適化手段が達成できることである。
更に、本発明の方法により、得られる付加的利点は、
高い誤差を有する準ないし部分的最適の結果（解）の得
られる確率が小さいことである。更に本発明の方法によ
りコスト高のハードウエア及びソフトウエアを省き得
る。
高い誤差を有する準ないし部分的最適の結果（解）の得
られる確率が小さいことである。更に本発明の方法によ
りコスト高のハードウエア及びソフトウエアを省き得
る。
上記課題は、メインクレーム１の方法により解決され
る。有利な発展形態は、サブクレームに示されている。
る。有利な発展形態は、サブクレームに示されている。
而して、請求の範囲２の方法により信号最適化を一層
改善できる。
改善できる。
軸方向分解能の最適化のため、請求の範囲3,4及び５
の方法が特に適する。
の方法が特に適する。
立ち上がり過渡振動持続時間の最適化のため、例えば
コンパレータ回路による位相測定の精度の最適化のため
請求の範囲6,7及び８の方法が特に適する。準ないし部
分的最適化の手段の生起確率に更に低減するため、請求
の範囲９の方法が適する。
コンパレータ回路による位相測定の精度の最適化のため
請求の範囲6,7及び８の方法が特に適する。準ないし部
分的最適化の手段の生起確率に更に低減するため、請求
の範囲９の方法が適する。
次に図を用いて本発明を詳述する。
図１は、システムの概念図である。
図２は、最適化ルーチンのフローチャートである。
図３は、座標探索、サーチ方式使用の場合における典
型的探索、サーチ経路の概略図である。
型的探索、サーチ経路の概略図である。
図４は、包絡線、エンベロープ特性カーブ信号の適応
的最適化のためのシステムコンセプトの概略図である。
的最適化のためのシステムコンセプトの概略図である。
図５は、パルス応答の包絡線、エンベロープを示し、
右方には、周波数特性を示す。
右方には、周波数特性を示す。
図６は、左には、１つの最適化サイクル後の受信信号
の包絡線、エンベロープを示し、右方には、同じく周波
数特性を示す。
の包絡線、エンベロープを示し、右方には、同じく周波
数特性を示す。
図７は、左方に、複数のサイクル後の包絡線、エンベ
ロープ特性カーブを示し、右方に同じく周波数特性を示
す。
ロープ特性カーブを示し、右方に同じく周波数特性を示
す。
図８は、右方に最適化送信信号を示し、右方に誤差特
性カーブを示す。
性カーブを示す。
図９は、単一のサンプリング値の典型的な誤差関数を
示す。
示す。
図10は、２つのサンプリング値に依存しての誤差関数
を示す。
を示す。
図11は、パルス励振による適応的最適化のコンセプト
の概念図である。
の概念図である。
図12は、右方に３つの量子化段階ないしステップ（な
いし、３値モード）の場合における最適化受信信号を示
し、右方では周波数特性を示す。
いし、３値モード）の場合における最適化受信信号を示
し、右方では周波数特性を示す。
図13は、３つの量子化段階ないしステップ（ないし、
３値モード）の場合における最適化送信信号を示す。
３値モード）の場合における最適化送信信号を示す。
図14は、周波数特性において１つの零点を有するシミ
ュレートされたパルス応答を示し、右方には周波数特性
を示す。
ュレートされたパルス応答を示し、右方には周波数特性
を示す。
図15は、図14によりシミュレートされたシステムに対
する最適化結果を示し、右方にはそれにより周波数特性
を示す。
する最適化結果を示し、右方にはそれにより周波数特性
を示す。
図16は、本発明の方法に適する回路装置の第１の実施
形態を示す。
形態を示す。
図17は、本発明の方法に適する回路装置の第２の実施
形態を示す。
形態を示す。
最適化超音波信号生成のための基本的構成を図１に示
す。自由プログラミングされた波形発生器、ゼネレータ
WFGによっては、限られた時間長及び振幅離散化付の１
つの任意の送信信号sk（ｎ）を生成できる。そのように
して生成された送信信号sk（ｎ）は、超音波変換器USW
を介して送信され、同一の超音波変換器にて、又は別の
超音波変換器USWにて受信される。
す。自由プログラミングされた波形発生器、ゼネレータ
WFGによっては、限られた時間長及び振幅離散化付の１
つの任意の送信信号sk（ｎ）を生成できる。そのように
して生成された送信信号sk（ｎ）は、超音波変換器USW
を介して送信され、同一の超音波変換器にて、又は別の
超音波変換器USWにて受信される。
受信信号ek（ｎ）から誤差特徴ないし特徴量（以下た
んに特徴ないし特徴量とも称する）が導出される。該特
徴ないし特徴量は、最適化過程の際、受信信号ek（ｎ）
の重み付け評価のため、及び新たな送信信号sk（ｎ）の
計算のため使用される受信信号ek（ｎ）は、システム全
体GSのパルス応答ｈ（ｎ）（＝伝達関係）を以ての送信
信号sk（ｎ）のコンポリューションにより得られる。
んに特徴ないし特徴量とも称する）が導出される。該特
徴ないし特徴量は、最適化過程の際、受信信号ek（ｎ）
の重み付け評価のため、及び新たな送信信号sk（ｎ）の
計算のため使用される受信信号ek（ｎ）は、システム全
体GSのパルス応答ｈ（ｎ）（＝伝達関係）を以ての送信
信号sk（ｎ）のコンポリューションにより得られる。
ek（ｎ）＝sk（ｎ）＊ｈ（ｎ） 送信信号ベクトルskは次のように得られる。
sk＝（sk1,sk2・…skn,skn+1,…skN） １≦ｎ≦Ｎ ｎ＝送信信号のｎ番目のサンプリング値のインデックス ｋ＝Ｋ番目の送信信号のインデックス 受信信号ek（ｎ）からは、誤差特徴ないし誤差特徴量
ζが導出され、該誤差特徴ないし誤差特徴量を用いて最
適化が行われる。誤差関数ζ（sk）は、誤差特徴ないし
誤差特徴量ζの関数であり、従って、送信信号ベクトル
skの関数である。
ζが導出され、該誤差特徴ないし誤差特徴量を用いて最
適化が行われる。誤差関数ζ（sk）は、誤差特徴ないし
誤差特徴量ζの関数であり、従って、送信信号ベクトル
skの関数である。
ζ（sk）＝ｆ（sk1、sk2、…skN） 誤差特性カーブの形は、伝達関数ｈ（ｎ）及び選ばれ
た誤差特徴ないし誤差特徴量ζにより定まる。信号最適
化は、次のように行う、即ち、誤差関数ζ（sk）の値が
可及的に最小になるように送信信号ベクトルskを変更修
正するのである。ここでは、Ｎ次元の最適化問題が対象
とされ、それの複雑性は、誤差カーブの特性に由来す
る。
た誤差特徴ないし誤差特徴量ζにより定まる。信号最適
化は、次のように行う、即ち、誤差関数ζ（sk）の値が
可及的に最小になるように送信信号ベクトルskを変更修
正するのである。ここでは、Ｎ次元の最適化問題が対象
とされ、それの複雑性は、誤差カーブの特性に由来す
る。
図２は最適化プロセスのシーケンスチャートを示す。
初期化信号としてデルタ−パルスから出発して、相次い
で、１つの固定したステップ幅ｄだけＮ−座標方向に進
行していき、その結果誤差特徴ないし誤差特徴量は、個
々の座標に関し最小化される、それを以てスタートする
ステップ幅ｄは、送信サンプリング値の最大可調整の振
幅値の半分の大きさである。所定のステップ幅ｄを以て
はいずれの座標においても改善が達成されない場合に
は、ステップ幅ｄは、1/2に縮小され、そして、すべて
の座標に対して最適化過程が繰り返される。当該プロセ
スの中断評価判定基準（尺度量）は、次のような場合に
充足される、即ち、ステップ幅ｄ＝１（これは、最小の
ステップ幅を表す）を以て、もはや改善が得られない場
合充足される。
初期化信号としてデルタ−パルスから出発して、相次い
で、１つの固定したステップ幅ｄだけＮ−座標方向に進
行していき、その結果誤差特徴ないし誤差特徴量は、個
々の座標に関し最小化される、それを以てスタートする
ステップ幅ｄは、送信サンプリング値の最大可調整の振
幅値の半分の大きさである。所定のステップ幅ｄを以て
はいずれの座標においても改善が達成されない場合に
は、ステップ幅ｄは、1/2に縮小され、そして、すべて
の座標に対して最適化過程が繰り返される。当該プロセ
スの中断評価判定基準（尺度量）は、次のような場合に
充足される、即ち、ステップ幅ｄ＝１（これは、最小の
ステップ幅を表す）を以て、もはや改善が得られない場
合充足される。
当該プロセスの始めにおける著しく大きなステップ幅
は、次のような好ましい積極的な作用をする、即ち、こ
こにおいて、当該プロセスが、高い誤差レベルを以てフ
ラットな局所的（ローカル）最小値へ走入し、そこで停
滞するする確率が僅かになるような好ましい積極的作用
をする。
は、次のような好ましい積極的な作用をする、即ち、こ
こにおいて、当該プロセスが、高い誤差レベルを以てフ
ラットな局所的（ローカル）最小値へ走入し、そこで停
滞するする確率が僅かになるような好ましい積極的作用
をする。
ここで、付言すべきことには、適応化の始めに小さな
ステップで著しく精密に誤差最小値を１つの座標に関し
て求めるのは、有意義でない、それというのは、個々の
座標は相互に直交しておらず、従って、或１つの座標の
最適値は他のすべての座標に依存するからである。従っ
て、個々の座標値の精密な最適化は、次のような場合の
み有意義となる、即ち、他のすべての座標も比較的良好
に最適化されている場合のみ有意義となる。上記の特
性、振る舞いは、図３に示すように２次元の非直交の空
間において明示できる。サーチは、点Ａにて始まり、点
Ｂの方向に動く。ここで、相次いで、順次両方向S1ない
しS2のうちの１つに向かってサーチは進められる。誤差
値は、瞬時の位置からＢまでのその都度の間隔により定
まる。
ステップで著しく精密に誤差最小値を１つの座標に関し
て求めるのは、有意義でない、それというのは、個々の
座標は相互に直交しておらず、従って、或１つの座標の
最適値は他のすべての座標に依存するからである。従っ
て、個々の座標値の精密な最適化は、次のような場合の
み有意義となる、即ち、他のすべての座標も比較的良好
に最適化されている場合のみ有意義となる。上記の特
性、振る舞いは、図３に示すように２次元の非直交の空
間において明示できる。サーチは、点Ａにて始まり、点
Ｂの方向に動く。ここで、相次いで、順次両方向S1ない
しS2のうちの１つに向かってサーチは進められる。誤差
値は、瞬時の位置からＢまでのその都度の間隔により定
まる。
更に、図３から明らかなように、サーチプロセスは、
基本的に安定しており、単一モダリティの関数の場合絶
対最小値に収束する。図３に示す破線は、スタート点Ａ
と目標点Ｂとの直接の経路を示す。
基本的に安定しており、単一モダリティの関数の場合絶
対最小値に収束する。図３に示す破線は、スタート点Ａ
と目標点Ｂとの直接の経路を示す。
目下知られている多次元の最適化方法におけるよう
に、利用されている超音波信号最適化のための座標は探
索、サーチ方法においても、次のことは避けられない、
即ち単一モダリティでない関数の場合アルゴリズムが絶
対最小値へ収束しないで、誤差関数ζ（sk）の準ないし
部分的最適の局所的（ローカル）を最小値に収束するこ
とが避けられない。劣悪な準ないし部分的最適解の確率
を明瞭に低減するため、受信信号に付加的にノイズ信号
を重畳し、それにより、準ないし部分的最適最小値外に
“跳躍的に（ジャンプして）出て”而して、比較的低い
誤差レベルへ達することが可能である。この方法の場
合、各最適化サイクル後ごとに、又は学習成果停滞の場
合、重畳されるノイズパワーは、順次低減される。多次
元最適化のための同等の基本的着想を有する方法は、下
記文献に記載されている、即ち S.Kirkpatrick C.D.Gelatt,M.P.Vecchi,“Optimizati
on by Simulated Annealing,“Science,Vol.220 pp.671
−680,May 1983との名称のもとで紹介されている。超音
波測定信号は、一般的に、ノイズ（障害）量を重畳され
ているので、受信信号のS/N比は、実際上著しく簡単に
送信電圧の増大又は減少により、又は幾つかの測定サイ
クルに亘っての平均化により達せられ得る。更に受信信
号のデジタル化処理の場合計算上ノイズ量を加算し得
る。
に、利用されている超音波信号最適化のための座標は探
索、サーチ方法においても、次のことは避けられない、
即ち単一モダリティでない関数の場合アルゴリズムが絶
対最小値へ収束しないで、誤差関数ζ（sk）の準ないし
部分的最適の局所的（ローカル）を最小値に収束するこ
とが避けられない。劣悪な準ないし部分的最適解の確率
を明瞭に低減するため、受信信号に付加的にノイズ信号
を重畳し、それにより、準ないし部分的最適最小値外に
“跳躍的に（ジャンプして）出て”而して、比較的低い
誤差レベルへ達することが可能である。この方法の場
合、各最適化サイクル後ごとに、又は学習成果停滞の場
合、重畳されるノイズパワーは、順次低減される。多次
元最適化のための同等の基本的着想を有する方法は、下
記文献に記載されている、即ち S.Kirkpatrick C.D.Gelatt,M.P.Vecchi,“Optimizati
on by Simulated Annealing,“Science,Vol.220 pp.671
−680,May 1983との名称のもとで紹介されている。超音
波測定信号は、一般的に、ノイズ（障害）量を重畳され
ているので、受信信号のS/N比は、実際上著しく簡単に
送信電圧の増大又は減少により、又は幾つかの測定サイ
クルに亘っての平均化により達せられ得る。更に受信信
号のデジタル化処理の場合計算上ノイズ量を加算し得
る。
当該プロセスは、実際上、空気中超音波測定システム
の包絡線、エンベロープ特性カーブ信号に即してテスト
された（図４参照）。そこには、被検適応的、アダプテ
ィブ最適化器のコンセプト全体が示されている。自由に
プログラミング可能な波形発生器、ゼネレータWFGによ
っては、送信信号が生成され、超音波変換器USWを介し
て放射送信される。レフレクタ（反射器）Ｒにて反射さ
れた信号は、同一の超音波変換器又は他の超音波変換器
USWにより受信される。受信信号からは復調器Ｄを用い
て、包絡線、エンベロープ特性カーブ信号ｆeh（ｔ）が
取り出される。評価されたのは、低周波包絡線、エンベ
ロープ特性カーブ信号ｆeh（ｔ）であり、高周波時間信
号ではないが、それに対しても、同じようにして可能で
ある。誤差評価基準としては、包絡線、エンベロープ下
方の面積（これは、電圧振幅の平均値に比例する）と、
振幅最大値との比の２乗が使用された。
の包絡線、エンベロープ特性カーブ信号に即してテスト
された（図４参照）。そこには、被検適応的、アダプテ
ィブ最適化器のコンセプト全体が示されている。自由に
プログラミング可能な波形発生器、ゼネレータWFGによ
っては、送信信号が生成され、超音波変換器USWを介し
て放射送信される。レフレクタ（反射器）Ｒにて反射さ
れた信号は、同一の超音波変換器又は他の超音波変換器
USWにより受信される。受信信号からは復調器Ｄを用い
て、包絡線、エンベロープ特性カーブ信号ｆeh（ｔ）が
取り出される。評価されたのは、低周波包絡線、エンベ
ロープ特性カーブ信号ｆeh（ｔ）であり、高周波時間信
号ではないが、それに対しても、同じようにして可能で
ある。誤差評価基準としては、包絡線、エンベロープ下
方の面積（これは、電圧振幅の平均値に比例する）と、
振幅最大値との比の２乗が使用された。
ここで、Ｔは、個々の測定サイクルの持続時間であ
る。
る。
要するに、僅かな誤差値ζは、狭幅の高い主振動波及
び小さなスプリアスを有する受信信号の場合得られる。
従って、最良の信号は誤差値１を有するデルタ−パルス
である。上記誤差評価基準の利点とするところは、２つ
の特徴量である振幅ピーク値及び平均値を著しく容易
に、場合により簡単なオペアンプ回路で求め得ることで
ある。誤差特徴ないし誤差特徴量をハードウエアを用い
て求める場合、もはや、時間信号をデジタル化する必要
がなく、送信過程ごとに、たんにもう一度両特徴量をサ
ンプリングすればよく、それによりハードウエアコスト
及び処理時間は著しく低減される。
び小さなスプリアスを有する受信信号の場合得られる。
従って、最良の信号は誤差値１を有するデルタ−パルス
である。上記誤差評価基準の利点とするところは、２つ
の特徴量である振幅ピーク値及び平均値を著しく容易
に、場合により簡単なオペアンプ回路で求め得ることで
ある。誤差特徴ないし誤差特徴量をハードウエアを用い
て求める場合、もはや、時間信号をデジタル化する必要
がなく、送信過程ごとに、たんにもう一度両特徴量をサ
ンプリングすればよく、それによりハードウエアコスト
及び処理時間は著しく低減される。
使用される超音波変換器は、従来のλ/4整合層付の圧
電性ラジアル−厚み振動子である。変換器の相対的3dB
帯域幅（中心周波数を通る3dB帯域幅）は、ほぼ0.1であ
る。システム−パルス応答全体は、ほぼ専ら、変換器−
伝送特性により定まる。システム−パルス応答の包絡
線、エンベロープ特性カーブ及び所属の周波数特性は、
図５に示されている。
電性ラジアル−厚み振動子である。変換器の相対的3dB
帯域幅（中心周波数を通る3dB帯域幅）は、ほぼ0.1であ
る。システム−パルス応答全体は、ほぼ専ら、変換器−
伝送特性により定まる。システム−パルス応答の包絡
線、エンベロープ特性カーブ及び所属の周波数特性は、
図５に示されている。
図に示されているシステムに対して最適化された送信
信号が128のサンプリング点及び８ビット量子化を以て
生成されている。図６及び図７には、整合の２つの最適
化段階が示されている。図６は、第１の適応化サイクル
の後の受信信号の周波数特性及び包絡線、エンベロープ
特性カーブを示す。要するに、ここでは、すべての送信
サンプリング値が、一度著しく大きな初期ステップ幅で
最適化されている。
信号が128のサンプリング点及び８ビット量子化を以て
生成されている。図６及び図７には、整合の２つの最適
化段階が示されている。図６は、第１の適応化サイクル
の後の受信信号の周波数特性及び包絡線、エンベロープ
特性カーブを示す。要するに、ここでは、すべての送信
サンプリング値が、一度著しく大きな初期ステップ幅で
最適化されている。
図７には36のサイクルの後の最適化の最終結果が示し
てある。受信信号の包絡線、エンベロープ特性カープに
おいて明らかなようにスプリアスが著しく抑圧され、受
信信号スペクトルは、滑らかな経過を有し、それの形状
は、ハニング窓に著しく類似している。3dB帯域幅は通
常のパルス応答に対比してほぼ５倍に増大している。
てある。受信信号の包絡線、エンベロープ特性カープに
おいて明らかなようにスプリアスが著しく抑圧され、受
信信号スペクトルは、滑らかな経過を有し、それの形状
は、ハニング窓に著しく類似している。3dB帯域幅は通
常のパルス応答に対比してほぼ５倍に増大している。
事例の示しているところによれば、図８の左方に示す
ように、際立った送信信号を生成でき、該送信信号によ
り、明らかに改良された受信信号が生ぜしめられ、該受
信信号は、更なる信号評価に著しく良好に適するもので
ある。
ように、際立った送信信号を生成でき、該送信信号によ
り、明らかに改良された受信信号が生ぜしめられ、該受
信信号は、更なる信号評価に著しく良好に適するもので
ある。
当該のプロセスの収束特性は、図８に示す誤差特性カ
ーブに即して、明らかにされる。適応化サイクルの数に
依存しての誤差値の発生展開が示してある。上記特性カ
ーブは学習カーブとも称される。第１の適応化サイクル
では、誤差量は、著しく迅速に低減され、次いで、比較
的緩慢に最小の終値に向かって放物線状に収束する。中
断評価基準は、36のサイクルの後充足される。
ーブに即して、明らかにされる。適応化サイクルの数に
依存しての誤差値の発生展開が示してある。上記特性カ
ーブは学習カーブとも称される。第１の適応化サイクル
では、誤差量は、著しく迅速に低減され、次いで、比較
的緩慢に最小の終値に向かって放物線状に収束する。中
断評価基準は、36のサイクルの後充足される。
誤差関数は概して、単一モダリティの関数ではない。
関数全体のみならず、個個の送信サンプリング値の誤差
関数も複数の最小値を取り得る。ここの送信サンプリン
グ値の値に依存した誤差の典型的関数は、図９に示され
ている。
関数全体のみならず、個個の送信サンプリング値の誤差
関数も複数の最小値を取り得る。ここの送信サンプリン
グ値の値に依存した誤差の典型的関数は、図９に示され
ている。
図10は、２つの送信サンプリング値に依存しての誤差
関数を示す。際立った大域的最小値のほかに、関数の周
辺領域内での複数の大域的最小値が明示されている。個
個の送信サンプリングの誤差関数が複数の最小値を有す
ることは、誤差関数全体が個個の誤差関数からなるとい
う事項、事実のほかに殊に重要である、その理由は、最
適化特性全体が、個個の座標方向での各部分最適化に亘
って及んでいるからである。
関数を示す。際立った大域的最小値のほかに、関数の周
辺領域内での複数の大域的最小値が明示されている。個
個の送信サンプリングの誤差関数が複数の最小値を有す
ることは、誤差関数全体が個個の誤差関数からなるとい
う事項、事実のほかに殊に重要である、その理由は、最
適化特性全体が、個個の座標方向での各部分最適化に亘
って及んでいるからである。
注記すべきことには、図９及び図10は、適応化の始め
に対してのみ典型的誤差関数を成す。最適化が最小値の
方向に推し進められた場合、個個の送信サンプリング値
のすべての誤差関数は、２乗関数である（放物線特
性）。
に対してのみ典型的誤差関数を成す。最適化が最小値の
方向に推し進められた場合、個個の送信サンプリング値
のすべての誤差関数は、２乗関数である（放物線特
性）。
当該プロセスの更なる適用例を図11に示してある。32
のサンプリング値を包含する１つの送信信号は、３つの
段階ないしステップで量子化されている。正の電圧パル
ス、負の電圧パルス及び零電位。回路終段SEを制御する
一連のパルスは、例えば、２つのシフトレジスタSR2に
より生成され得、該シフトレジスタSRは、送信過程前に
相応の値をロードされる。最適化プロセスは、相応し
て、３段階の量子化段に適合化されている。
のサンプリング値を包含する１つの送信信号は、３つの
段階ないしステップで量子化されている。正の電圧パル
ス、負の電圧パルス及び零電位。回路終段SEを制御する
一連のパルスは、例えば、２つのシフトレジスタSR2に
より生成され得、該シフトレジスタSRは、送信過程前に
相応の値をロードされる。最適化プロセスは、相応し
て、３段階の量子化段に適合化されている。
適応化、適合化（図12参照）の結果において、明らか
なところによれば、当該の簡単な送信信号（これは、図
13に示されている）の場合においても、受信信号の明瞭
な最適化（図14参照）、が達成される。包絡線、エンベ
ロープ特性カーブにおけるスプリアスは、著しく低減さ
れ、信号帯域幅はパルス応答に比してほぼ２倍増大して
いる。
なところによれば、当該の簡単な送信信号（これは、図
13に示されている）の場合においても、受信信号の明瞭
な最適化（図14参照）、が達成される。包絡線、エンベ
ロープ特性カーブにおけるスプリアスは、著しく低減さ
れ、信号帯域幅はパルス応答に比してほぼ２倍増大して
いる。
ほぼ損失なしで、動作する送信回路は、ハイブリッド
装置にて超音波変換器と組合され得、それにより、比較
的高いS/N比、比較的短い立ち上がり、立ち下がり振動
過渡時間及び／又は測定信号が得られるのであり、この
ことは、技術的、物理的理由から、通常の超音波変換器
では、達成されない、又は大きなコストを以てしか達成
され得ない。
装置にて超音波変換器と組合され得、それにより、比較
的高いS/N比、比較的短い立ち上がり、立ち下がり振動
過渡時間及び／又は測定信号が得られるのであり、この
ことは、技術的、物理的理由から、通常の超音波変換器
では、達成されない、又は大きなコストを以てしか達成
され得ない。
空気−超音波変換器アレイにとっても、本発明の方法
が適する、それというのは、コスト高のアナログプッシ
ュプル終段は集積化回路終段アレイに置換され得るから
である。
が適する、それというのは、コスト高のアナログプッシ
ュプル終段は集積化回路終段アレイに置換され得るから
である。
軸方向の分解能の前述の最適化のほかに、ほかの評価
基準、例えば受信された超音波信号の第１振動の可及的
に短い立ち上がり過渡振動も重要である。可及的に急峻
な立ち上がり過渡信号側縁により、アナログコンパレー
タ回路による信号評価の場合の高い精度が得られる。上
記特性の重み付けのための特徴ないし特徴量は、例え
ば、受信された超音波信号における第１の最大値h1の高
さ、及び時間的に先行する信号経過の勾配m1である。誤
差値ζｓは、例えば次のように計算される。
基準、例えば受信された超音波信号の第１振動の可及的
に短い立ち上がり過渡振動も重要である。可及的に急峻
な立ち上がり過渡信号側縁により、アナログコンパレー
タ回路による信号評価の場合の高い精度が得られる。上
記特性の重み付けのための特徴ないし特徴量は、例え
ば、受信された超音波信号における第１の最大値h1の高
さ、及び時間的に先行する信号経過の勾配m1である。誤
差値ζｓは、例えば次のように計算される。
付加的にスプリアスを補償しようとする場合、誤差特
徴ないし誤差特徴量ζ及びζｓを組み合わせて１つの誤
差値ζｋを形成できる。
徴ないし誤差特徴量ζ及びζｓを組み合わせて１つの誤
差値ζｋを形成できる。
粗い信号量子化は、或意味合いで、システムの非直線
性を成す。従って、明らかになったように、当該プロセ
スにより、亦著しく非直線性のシステムを最適化でき
る。逆フィルタリングの直接的計算（ここでは、直線的
な信号伝送が前提である）と異なって、特徴−ないし特
徴量−支援された適応的信号最適化（本発明の方法によ
り実現されるような）の場合、伝送素子、例えば送信受
信アンプの直線性への極めて僅かな要求しか課せられ
ず、それにより、ハードウエアが著しく簡単化され得
る。
性を成す。従って、明らかになったように、当該プロセ
スにより、亦著しく非直線性のシステムを最適化でき
る。逆フィルタリングの直接的計算（ここでは、直線的
な信号伝送が前提である）と異なって、特徴−ないし特
徴量−支援された適応的信号最適化（本発明の方法によ
り実現されるような）の場合、伝送素子、例えば送信受
信アンプの直線性への極めて僅かな要求しか課せられ
ず、それにより、ハードウエアが著しく簡単化され得
る。
本発明の方法のロバスト、頑強性は、更なる事例から
明らかになる。ここで、使用されているのは、周波数特
性において、零点を有し、従って、直接的に反転され得
ないシステムのシミュレーションである。シミュレーシ
ョンされたシステムの信号経過は、図５におけるそれに
相応する。ここで、信号スペクトルにおける凹入部が純
然たる零点によって置換されている（図14参照）。同等
のスペクトルは、例えば、次のような超音波変換器に対
して、生じ得る、即ち、弱く減衰された種々のモードで
振動し、それ故、信号エネルギが各モード間で消失的に
小さい超音波変換器に対して生じ得る。特徴ないし特徴
量子化−支援された信号最適化の結果（図15参照）にお
いて明らかなように適合化された送信信号の生成が首尾
良く行われる。
明らかになる。ここで、使用されているのは、周波数特
性において、零点を有し、従って、直接的に反転され得
ないシステムのシミュレーションである。シミュレーシ
ョンされたシステムの信号経過は、図５におけるそれに
相応する。ここで、信号スペクトルにおける凹入部が純
然たる零点によって置換されている（図14参照）。同等
のスペクトルは、例えば、次のような超音波変換器に対
して、生じ得る、即ち、弱く減衰された種々のモードで
振動し、それ故、信号エネルギが各モード間で消失的に
小さい超音波変換器に対して生じ得る。特徴ないし特徴
量子化−支援された信号最適化の結果（図15参照）にお
いて明らかなように適合化された送信信号の生成が首尾
良く行われる。
方法プロセスのロバスト性は、次のような事項、事実
により得られる、即ち、適応化中のシステム全体の特性
がコントロールされるという事項、事実により得られ
る。フィルタ関数の継続的変化は次のような場合のみ行
われる、即ち、完全な受信信号から導出される誤差特徴
ないし誤差特徴量が小さくなり、従って、システムの特
性が改善された場合のみ行われる。従って、最適化さる
べきシステムに無関係に当該プロセスが不安定になるこ
とが当初から起こり得ないようになり、ここで、上記シ
ステムは、非直線性で、僅かに減衰され、“劣悪−配
置”（“ill posed"）であって、よい。
により得られる、即ち、適応化中のシステム全体の特性
がコントロールされるという事項、事実により得られ
る。フィルタ関数の継続的変化は次のような場合のみ行
われる、即ち、完全な受信信号から導出される誤差特徴
ないし誤差特徴量が小さくなり、従って、システムの特
性が改善された場合のみ行われる。従って、最適化さる
べきシステムに無関係に当該プロセスが不安定になるこ
とが当初から起こり得ないようになり、ここで、上記シ
ステムは、非直線性で、僅かに減衰され、“劣悪−配
置”（“ill posed"）であって、よい。
本発明の方法の更なる利点とするところは、逆信号の
計算のためには何らの因果性の考察が必要でない、それ
というのは、抽出された誤差信号が走行伝搬遅延に無関
係であり、受信信号の形のみが最適化されるからであ
る。従って、無駄時間を考慮する必要がない。
計算のためには何らの因果性の考察が必要でない、それ
というのは、抽出された誤差信号が走行伝搬遅延に無関
係であり、受信信号の形のみが最適化されるからであ
る。従って、無駄時間を考慮する必要がない。
適応化速度は、音響伝搬走行時間に依存する送信過程
に必要な時間により決定的に定まる。計算のためプロセ
スが必要とする時間は無視され得る、それと言うには、
極めて簡単な僅かな少数のオペレーションを実施しさえ
すればよいからである。
に必要な時間により決定的に定まる。計算のためプロセ
スが必要とする時間は無視され得る、それと言うには、
極めて簡単な僅かな少数のオペレーションを実施しさえ
すればよいからである。
当該の方法は、安価なマイクロコンピュータ上でのイ
ンプリメンテーションに適する、それというのは、たん
に、著しく僅かな計算作業しか必要でないからである。
ンプリメンテーションに適する、それというのは、たん
に、著しく僅かな計算作業しか必要でないからである。
図16による回路装置は、本発明の方法には好適であ
る。上記回路装置は1out of8デコーダ、例えば、Siliko
nix HV15Cを有し、該デコーダは、−60〜60Vの種々の電
圧を加えられる。上記電圧は、制御アドレスA0,A1,A2に
加えられる制御信号（これはマイクロコントローラMC1
に由来する）により、デコーダDEC（これには、超音波
変換器USWが接続されている）の出力側に印加。供給さ
れる。物体にて反射された超音波信号は、超音波変換器
USWを介して受信されデコーダDECを介して受信アンプEV
に供給される。増幅された受信信号により包絡線復調器
HDを用いて包絡線特性カーブ信号が形成され、該包絡線
カーブ信号は、A/D変換器ADWに供給され該A/D変換器
は、デジタル化された包絡線カーブ信号をマイクロコン
ピュータMCに転送する。マイクロコンピュータにおいて
は、当該プロセスは、適応的最適化のためインプリメン
トされる。
る。上記回路装置は1out of8デコーダ、例えば、Siliko
nix HV15Cを有し、該デコーダは、−60〜60Vの種々の電
圧を加えられる。上記電圧は、制御アドレスA0,A1,A2に
加えられる制御信号（これはマイクロコントローラMC1
に由来する）により、デコーダDEC（これには、超音波
変換器USWが接続されている）の出力側に印加。供給さ
れる。物体にて反射された超音波信号は、超音波変換器
USWを介して受信されデコーダDECを介して受信アンプEV
に供給される。増幅された受信信号により包絡線復調器
HDを用いて包絡線特性カーブ信号が形成され、該包絡線
カーブ信号は、A/D変換器ADWに供給され該A/D変換器
は、デジタル化された包絡線カーブ信号をマイクロコン
ピュータMCに転送する。マイクロコンピュータにおいて
は、当該プロセスは、適応的最適化のためインプリメン
トされる。
図17に示す回路装置は、次のような点で図16に示すも
のと異なっている、即ち特徴抽出が、もはやマイクロコ
ンピュータMCにおいて実施されず、A/D変換器ADWに前置
接続のユニットにて特徴抽出MEのため実施される点で異
なっている。
のと異なっている、即ち特徴抽出が、もはやマイクロコ
ンピュータMCにおいて実施されず、A/D変換器ADWに前置
接続のユニットにて特徴抽出MEのため実施される点で異
なっている。
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平６−18663（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−27226（ＪＰ，Ａ) 特開 昭57−124267（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−63280（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−212481（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−204416（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G01S 1/72 - 1/82 G01S 3/80 - 3/86 G01S 5/18 - 5/30 G01S 7/52 - 7/64 G01S 15/00 - 15/96 G01N 29/22
Claims (11)
- 【請求項１】超音波測定信号の適応的最適化方法におい
て、 1.1 超音波変換器（USW）を送信信号sk（ｎ）で励振
し、ついで、超音波信号を送信し、受信し 1.2 それを以て受信された超音波信号（ek（ｎ））の
評価重み付けが可能である特徴量から誤差値（ζ，ζs,
ζｋ）を形成し、 1.3 送信信号（sk（ｎ））の信号経過を歩進的に、な
いし、少しずつ変化させ、該変化された超音波信号を放
射送信し、受信し、そして新たに誤差値（ζ，ζs,
ζｋ）を求め、 1.4 誤差値（ζ，ζs,ζｋ）がより小になった場合、
又は、等しい値に保持されている場合、送信信号（s
k（ｎ））を更新し、誤差値（ζ，ζs,ζｋ）がより大
になった場合にはステップ1.3を新たに実施し、 1.5 信号経過全体に対して、ステップ1.3及び1.4を実
施することを特徴とする超音波測定信号の適応的最適化
方法。 - 【請求項２】ステップ1.3〜1.5を包含する各サイクル後
ごとにステップ幅ｄを小さくし、このようにステップ幅
を小さくすることはステップ幅ｄが限界値を下回るまで
行われる請求の範囲１記載の方法。 - 【請求項３】軸方向分解能の最適化のため超音波信号の
包絡線、エンベロープ特性カーブの面積が前記特徴量の
うちの１つを成すことを特徴とする請求の範囲１記載の
方法。 - 【請求項４】軸方向分解能の最適化のため超音波信号の
振幅最大値が前記特徴量のうちの１つを成すことを特徴
とする請求の範囲第１項から３項までのうち何れか１項
記載の方法。 - 【請求項５】誤差値（ζ）は、受信された超音波信号
（ek（ｎ））の包絡線、エンベロープ特性カーブの下方
の面積と、受信された超音波信号（ek（ｎ））の振幅最
大値との商により形成されるようにしたことを特徴とす
る請求の範囲４記載の方法。 - 【請求項６】立ち上がり過渡振動持続時間の最適化のた
め、受信された超音波信号（ek（ｎ））の或１つの信号
セクションの勾配が、前記特徴量のうちの１つを成すこ
とを特徴とする請求の範囲１記載の方法。 - 【請求項７】立ち上がり過渡振動持続時間の最適化のた
め、受信された超音波信号（ek（ｎ））の最大値が、前
記特徴量のうちの１つを成すことを特徴とする請求の範
囲１又は６記載の方法。 - 【請求項８】誤差値（ζｓ）は、受信された超音波信号
（ek（ｎ））の振幅と勾配との積の逆数により形成され
るようにしたことを特徴とする特徴とする請求の範囲６
及び７記載の方法。 - 【請求項９】請求の範囲２から８までのうちいずれか１
項記載の方法において、 9.1 送信信号sk（ｎ）は、白色ノイズで重畳されよう
にし、 9.2 ノイズパワーを各サイクル後毎に低減することを
特徴とする方法。 - 【請求項１０】受信された超音波信号（ek（ｎ））を離
散化することを特徴とする請求の範囲１から９までのう
ちいずれか１項記載の方法。 - 【請求項１１】受信された超音波信号（ek（ｎ））から
１つの包絡線、エンベロープ特性カーブを形成すること
を特徴とする請求の範囲１から10までのうちいずれか１
項記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE19509374A DE19509374C1 (de) | 1995-03-15 | 1995-03-15 | Verfahren zur adaptiven Optimierung von Ultraschallmeßsignalen |
| DE19509374.7 | 1995-03-15 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10503849A JPH10503849A (ja) | 1998-04-07 |
| JP2846125B2 true JP2846125B2 (ja) | 1999-01-13 |
Family
ID=7756739
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8527161A Expired - Lifetime JP2846125B2 (ja) | 1995-03-15 | 1996-02-23 | 超音波測定信号の適応的最適化方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5883309A (ja) |
| EP (1) | EP0814920A1 (ja) |
| JP (1) | JP2846125B2 (ja) |
| DE (1) | DE19509374C1 (ja) |
| WO (1) | WO1996028259A1 (ja) |
Families Citing this family (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6327068B1 (en) * | 1998-05-27 | 2001-12-04 | Yeda Research And Development Co. Ltd. | Adaptive pulse compressor |
| US6397656B1 (en) * | 1999-01-25 | 2002-06-04 | Yamatake Corporation | System and method for detecting liquid serving as object to be detected in vessel using ultrasonic sensor |
| DE10026787A1 (de) * | 2000-05-31 | 2001-12-13 | Stn Atlas Elektronik Gmbh | Verfahren zum Bestimmen von Richtung und/oder Entfernung reflektierender Zielorte |
| US7450618B2 (en) * | 2001-01-30 | 2008-11-11 | Board Of Trustees Operating Michigan State University | Laser system using ultrashort laser pulses |
| US7973936B2 (en) * | 2001-01-30 | 2011-07-05 | Board Of Trustees Of Michigan State University | Control system and apparatus for use with ultra-fast laser |
| US7583710B2 (en) * | 2001-01-30 | 2009-09-01 | Board Of Trustees Operating Michigan State University | Laser and environmental monitoring system |
| US8208505B2 (en) * | 2001-01-30 | 2012-06-26 | Board Of Trustees Of Michigan State University | Laser system employing harmonic generation |
| US7567596B2 (en) * | 2001-01-30 | 2009-07-28 | Board Of Trustees Of Michigan State University | Control system and apparatus for use with ultra-fast laser |
| US7117134B2 (en) * | 2001-10-18 | 2006-10-03 | Lockheed Martin Corporation | Method to optimize generation of ultrasound using mathematical modeling for laser ultrasound inspection |
| US8633437B2 (en) * | 2005-02-14 | 2014-01-21 | Board Of Trustees Of Michigan State University | Ultra-fast laser system |
| DE102005024134A1 (de) * | 2005-05-23 | 2007-01-11 | Endress + Hauser Flowtec Ag | Verfahren zur Bestimmung und/oder Überwachung einer Prozessgröße |
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