JP7475478B2 - 全マトリックス取り込みのための圧縮感知 - Google Patents

全マトリックス取り込みのための圧縮感知 Download PDF

Info

Publication number
JP7475478B2
JP7475478B2 JP2022557932A JP2022557932A JP7475478B2 JP 7475478 B2 JP7475478 B2 JP 7475478B2 JP 2022557932 A JP2022557932 A JP 2022557932A JP 2022557932 A JP2022557932 A JP 2022557932A JP 7475478 B2 JP7475478 B2 JP 7475478B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
matrix
samples
signal
machine
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2022557932A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2023520664A (ja
Inventor
アラン・ル・デュフ
Original Assignee
エヴィデント・カナダ・インコーポレイテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by エヴィデント・カナダ・インコーポレイテッド filed Critical エヴィデント・カナダ・インコーポレイテッド
Publication of JP2023520664A publication Critical patent/JP2023520664A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7475478B2 publication Critical patent/JP7475478B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/52017—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
    • G01S7/52023—Details of receivers
    • G01S7/52025—Details of receivers for pulse systems
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/02—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders
    • G10L19/022—Blocking, i.e. grouping of samples in time; Choice of analysis windows; Overlap factoring
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04—Analysing solids
    • G01N29/043—Analysing solids in the interior, e.g. by shear waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04—Analysing solids
    • G01N29/06—Visualisation of the interior, e.g. acoustic microscopy
    • G01N29/0654—Imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/22—Details, e.g. general constructional or apparatus details
    • G01N29/24—Probes
    • G01N29/2437—Piezoelectric probes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/22—Details, e.g. general constructional or apparatus details
    • G01N29/26—Arrangements for orientation or scanning by relative movement of the head and the sensor
    • G01N29/262—Arrangements for orientation or scanning by relative movement of the head and the sensor by electronic orientation or focusing, e.g. with phased arrays
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/22—Details, e.g. general constructional or apparatus details
    • G01N29/28—Details, e.g. general constructional or apparatus details providing acoustic coupling, e.g. water
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/4472—Mathematical theories or simulation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/89—Sonar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S15/8906—Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques
    • G01S15/8909—Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques using a static transducer configuration
    • G01S15/8915—Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques using a static transducer configuration using a transducer array
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/52017—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
    • G01S7/52023—Details of receivers
    • G01S7/52034—Data rate converters
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/52017—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
    • G01S7/52046—Techniques for image enhancement involving transmitter or receiver
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/10—Number of transducers
    • G01N2291/106—Number of transducers one or more transducer arrays

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Description

優先権の主張
本特許出願は、２０２０年３月２４日に出願され、かつ「ＣＯＭＰＲＥＳＳＩＶＥ ＳＥＮＳＩＮＧ ＦＯＲ ＦＵＬＬ ＭＡＴＲＩＸ ＣＡＰＴＵＲＥ」と題する米国仮特許出願第６２／９９３，８４９号の優先権の利益を主張し、当該仮特許出願の全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本開示は、概して、非破壊感知技術、特に、圧縮感知に関する。
超音波センサなどの非破壊検査プローブは、典型的には、音響データを生成する音響トランスデューサなどの感知素子のマトリックスを含む。感知素子のマトリックスは、デジタル化されるとき、特に感知素子の全マトリックスがデータ取り込みに使用されるときに、大量のデータを生成する電気信号を提供することがある。そして、感知素子の数が増加するにつれてデータのサイズが増大する。
データのサイズを低減するための１つの技術は、音響データにデータ圧縮を適用することであった。ここで、感知素子の全マトリックスは、マトリックス内の各トランスデューサで受信された信号の時系列表現を提供するためにサンプリングされ、サンプリングされたデータは、デジタル圧縮技術を使用して圧縮される。次いで、圧縮されたデータは、取得後アプリケーションに送信することができる。しかしながら、この手法は依然として深刻な欠点を抱えている。例えば、この手法は、概して、高密度のハードウェアおよび高データレートを使用して、全マトリックスをサンプリングし、データ圧縮の前にデータを事前処理することを伴う。これにより、感知素子の数が増加するにつれて、ハードウェアのサイズおよび複雑さも増加することが予想される。
添付の図面のうちの様々な図面は、単に本開示の例示的な実施態様を示すものであり、その範囲を限定するものとして見なされるべきではない。
本主題の一例による、検査システムを例示する。 本主題の一例による、圧縮サンプリングのプロセスのフロー図である。 本主題の一例による、圧縮サンプリングおよび画像再構成のプロセスのグラフィック表現である。 本主題の一例による、圧縮サンプリングおよび復号の数学的表現である。 ～ 本主題の一例による、圧縮および復号の一例を示す。 本主題の一例による、圧縮されたサンプリングデータを使用したＴＦＭの再構成を例示する。 本主題の一例による、圧縮サンプリングを用いたＴＦＭ再構成の結果を示す。 本主題の一例による、ＴＦＭ画像の比較を示す。 本明細書で考察される技術（例えば、方法論）のうちのいずれか１つ以上が実行され得るマシンを備える一例のブロック図を例示する。
そのため、本発明者は、とりわけ、大量のデータを扱うこの課題が、本明細書に記載されるように、圧縮感知を使用することによって対処することができることを認識した。本明細書に記載されるような圧縮感知のための技術は、ハードウェアサイズまたは複雑さを著しく増大させることなく実行され得る。
本明細書は、感知素子のマトリックスを用いて受信した１つ以上の音響波を表す信号を取得することであって、Ｎ個のサンプルが信号の全マトリックス表現を定義することと、取得された信号をサブセットＭ個のサンプルだけアンダーサンプリングすることであって、Ｎ個がＭ個より大きい、アンダーサンプリングすることと、Ｍ個のサンプルから画像を再構成することと、を含む方法を記載している。
本明細書はまた、マシン記憶媒体であって、マシン記憶媒体は命令を収容し、命令は、マシンによって実行されると、マシンに、感知素子のマトリックスを使用して受信された１つ以上の音響波を表す信号を取得することであって、Ｎ個のサンプルが信号の全マトリックス表現を定義する、取得することと、取得された信号をサブセットＭ個のサンプルだけアンダーサンプリングすることであって、Ｎ個がＭ個よりも大きい、アンダーサンプリンすることと、Ｍ個のサンプルから画像を再構成することと、を含む動作を実行させる、マシン記憶媒体を記載している。
本明細書は、マシンの１つ以上のプロセッサを有するシステムについてさらに記載している。システムはまた、メモリを含み、メモリは、命令を記憶し、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、マシンに、感知素子のマトリックスを使用して受信された１つ以上の音響波を表す信号を取得することであって、Ｎ個のサンプルが、信号の全マトリックス表現を定義する、取得することと、取得された信号をサブセットＭ個のサンプルだけアンダーサンプリングすることであって、Ｎ個がＭ個よりも大きい、アンダーサンプリングすることと、Ｍ個のサンプルから画像を再構成することと、を含む動作を実行させる。
図１は、概して、本明細書に示され、記載される１つ以上の技術を実行するために使用され得るような、音響検査システム１００を備える一例を例示している。検査システム１００は、手持ち型または携帯型アセンブリなどの試験器具１４０を含むことができる。試験器具１４０は、マルチコンダクタインターコネクト１３０を使用するなど、プローブアセンブリに電気的に結合されてもよい。プローブアセンブリ１５０は、それぞれのトランスデューサ１５４Ａ～１５４Ｎを含むトランスデューサアレイ１５２などの１つ以上の電気音響トランスデューサを含むことができる。トランスデューサアレイは、線形または湾曲した輪郭に従うことができ、またはトランスデューサ要素のマトリクスを提供するなど、２つの軸に延在する要素のアレイを含むことができる。要素は、フットプリントが正方形である必要はなく、直線軸に沿って配置される必要もない。要素の大きさおよびピッチは、検査用途に応じて変化され得る。
モジュール式プローブアセンブリ１５０構成が使用され得、それにより、試験器具１４０を異なるプローブアセンブリ１５０と共に使用することが可能になる。概して、トランスデューサアレイ１５２は、例えば、結合媒体１５６を通してターゲット１５８（例えば、試験下の対象物）に音響的に結合することができるような圧電トランスデューサを含む。結合媒体は、流体もしくはゲル、または固体膜（例えば、エラストマーもしくは他のポリマー材料）、または流体、ゲル、もしくは固体構造の組み合わせを含むことができる。例えば、音響トランスデューサアセンブリは、既知の音響伝播特性（例えば、Ｃ－Ｌｅｃ Ｐｌａｓｔｉｃｓ Ｉｎｃ．から入手可能なＲｅｘｏｌｉｔｅ（登録商標））を有する剛性熱硬化性ポリマーを含むくさび構造に結合されたトランスデューサアレイを含むことができ、水は、試験中に結合媒体１５６として、くさびと試験下の構造との間に注入され得る。
試験器具１４０は、１つ以上の送信信号チェーン、受信信号チェーン、またはスイッチング回路（例えば、送信／受信スイッチング回路）を含むフロントエンド回路１２２など、デジタル回路およびアナログ回路を含み得る。送信信号チェーンは、ターゲット１５８の非電離化のためにインターコネクト１３０を介してプローブアセンブリ１５０に送達するための送信パルスを提供する、非電離化に応答して引き出される散乱または反射された音響エネルギーを受信することによって、ターゲット１５８構造上またはその内部の欠陥１６０を撮像する、またはそうでなければ検出するような、増幅器およびフィルタ電気回路構成を含むことができる。
図１は、単一のプローブアセンブリ１５０および単一のトランスデューサアレイ１５２を示すが、単一の試験器具１４０に接続された多数のプローブアセンブリ、またはタンデム検査のために単一または多数のプローブアセンブリ１５０と共に使用される多数のトランスデューサアレイ１５２などの他の構成を使用することができる。同様に、試験プロトコルは、多数の試験器具１４０間の調整を使用して、例えば、マスター試験器具１４０から確立された、または計算設備１０８などの別の遠隔システムまたはラップトップ１３２、タブレット、スマートフォン、デスクトップコンピュータなどの汎用コンピューティングデバイスによって確立された全体的な試験スキームに応答して、実施され得る。試験スキームは、公開された標準または規制要件に従って確立され得、例示的な例として、最初の製造時に、または継続的な監視のために繰り返し実施され得る。
フロントエンド回路１２２の受信信号チェーンは、プローブアセンブリ１５０を使用して受信されたエコー信号をデジタル化するようなアナログ対デジタル変換設備と共に、１つ以上のフィルタまたは増幅器回路を含むことができる。デジタル化は、時間または位相において互いに整列または参照されるデジタル化されたデータの多数のチャネルを提供するように、コヒーレントに実施され得る。フロントエンド回路１２２は、試験器具１４０の一部分として含まれるプロセッサ回路１０２など、１つ以上のプロセッサ回路に結合され、制御され得る。プロセッサ回路は、例えば、試験器具１４０に音響伝送、音響取得、処理、または音響検査に関連するデータの記憶のうちの１つ以上を実施させる命令を実行する、またはさもなければ、本明細書に示され、説明されるような技術を実施するように、メモリ回路に結合されてもよい。試験器具１４０は、有線または無線通信インターフェース１２０を使用するなどして、システム１００の他の部分に通信可能に結合され得る。
例えば、本明細書に示され、説明されるような１つ以上の技術の性能は、試験器具１４０上で、または計算設備１０８またはラップトップ１３２、タブレット、スマートフォン、デスクトップコンピュータなどの汎用コンピューティングデバイスを使用するなどの他の処理または記憶設備を使用して達成され得る。例えば、試験器具１４０上で実施される場合、または試験器具１４０の能力を超えて実行される場合、望ましくない遅さとなる処理タスクは、例えば、試験器具１４０からの要求に応答して、遠隔で（例えば、別個のシステム上で）実施され得る。同様に、時系列データのＡスキャンマトリクスなどの撮像データまたは中間データを記憶することは、試験器具１４０に通信可能に結合された遠隔設備を使用して達成され得る。試験器具は、構成情報または結果の提示などのためにディスプレイ１１０と、オペレータコマンド、構成情報、またはクエリへの応答を受信するためのキーボード、トラックボール、ファンクションキーまたはソフトキー、マウスインターフェース、タッチスクリーン、スタイラスなどのうちの１つ以上を含む入力デバイス１１２とを含むことができる。
次に、圧縮感知のための技術について記載する。図２は、本主題の一例による、圧縮サンプリングのためのプロセス２００のフロー図である。２０２において、プローブの感知素子（例えば、トランスデューサ構成要素）の全マトリックスからの信号が受信され得る。信号は、プローブによって対象物内に送信された音響信号に応答するものであり得、対象物からのエコー信号を表し得る。受信された信号は、Ｎ個の利用可能なサンプルを提供し得る。２０４において、圧縮サンプリングが実行され得、Ｎ個の利用可能なサンプルのうちのサブセットＭ個が採取され得、ここでＮ個はＭ個よりも大きく（Ｎ＞Ｍ）、そのため、すべてのサンプルが本明細書に記載された圧縮サンプリング技術によって取得されるわけではない。これは、アンダーサンプリングと称され得る。Ｍ個のサンプルは、Ｎ個の利用可能なサンプルからランダムに選択され得る。
プローブは、圧縮モードでサンプリングされ得、それにより、感知素子のマトリックス全体は、全時間解像度または空間解像度でサンプリングされ得ない。例えば、プローブは、フルタイム解像度までの、指定された時間解像度でサンプルを取得し得るが、より低い平均サンプリングレートを提供する。したがって、プローブによって取り込まれるデータの初期量が低減され、より低密度のハードウェア（例えば、より少ないアナログ－デジタル変換チャネルまたは関連するアナログフロントエンドハードウェア）が、より低いデータレートで使用されることが可能になる。
２０６において、重み付けが、Ｍ個のサンプルに割り当てられ得る。重み付けは、ランダムに割り当てられ得る。圧縮されたサンプリングデータ（例えば、重み付けされたＭ個のサンプル）は、取得後処理のために記憶および／または送信され得る。例えば、圧縮されたサンプリングデータは、取得後アプリケーションに送信され得る。２０８において、圧縮されたサンプルデータは、以下でさらに詳細に記載されるように、全マトリックス画像と同様の方法で、しかし、圧縮されたサンプリングデータを使用して、画像を再構成するように復号され得る。
図３は、本主題の一例による、圧縮サンプリングおよび画像再構成のためのプロセス３００のグラフィック表現である。プロセス３００は、以下の２つの段階に編成され得る。１）データ収集および２）画像再構成。データ収集は、例えば、図１を参照して上述したように、音響検査システムによって実行され得る。３０２において、駆動回路からの入力信号（例えば、パルス信号）に応答して、プローブは、１つ以上の超音波信号を生成し、対象物に送信し得る。プローブは、送信モードにおいて入力信号を音響波に変換する感知素子のマトリックスを含み得る。３０４において、音響波は、対象物内で伝播し得、対象物内の構造（例えば、欠陥）を反射し得る。変数ｈは、対象物の理論上のインパルス応答（ＩＲ）を表し得る。３０６において、反射信号または受信信号は、感知素子のマトリックスによって取り込まれ得る。
３０８において、データが、受信信号から収集され得る。例えば、収集されたデータは、Ａスキャンとして提供され得、時間に対する時系列の大きさ測定値を指す。Ｆは、サンプリング周波数を指し得、収集されたデータ内にＮ個の利用可能なサンプルがあり得る。３１０において、収集されたデータは、Ｎ個の利用可能なサンプルのうちのサブセットＭ個がサンプリングされるように、アンダーサンプリングされ得る。Ｍ個のサンプルは、ランダムに選択され得る。利用可能な利用可能サンプルのカウント（Ｎ）は、保持されたサンプルのカウント（Ｍ）よりも大きい。３１２において、圧縮されたサンプルは、次いで、観測マトリックスｂを生成するために、ランダム化された重み付け（例えば、圧縮マトリックスφ）を割り当てられ得る。観測マトリックスｂは、後の再構成のために記憶され得る。
画像再構成は、データ収集状態において生成された観測マトリックスｂを取得することから開始し得る。次いで、全画像は、観測マトリックスｂおよびモデル（例えば、照会信号、ψ）から再構成され得、再構成は、以下でさらに詳細に記載される。３２２において、対象物の再構成されたＩＲであるｈが判定され得る。測定マトリックスＡは、以下のように計算され得る。
Ａ＝φ・ψ
式中、ψはモデルマトリックスを表し、φは圧縮マトリックスφを表す。次いで、ｈは、以下の式に従って判定され得る。
ｂ＝Ａ・ｈ
式中、Ｉ１は正規化される。ｈは、再構成されたデータ（Ａスキャン）に変換され得る。３２４において、再構成されたデータ（Ａスキャン）は、次いで、取得後アプリケーションのために使用され得る。この例では、３２６において、トータルフォーカシングメソッド（ＴＦＭ）が、３２８において最終画像（例えば、Ｂスキャン）を生成するため用いられ得るが、他の撮像技術が使用されてもよい。
図４は、本主題の一例による、圧縮サンプリングおよび復号の数学的表現である。ここで、圧縮サンプリングおよび復号は、次の３つの数学的ステップとして示されている。１）データ収集、２）モデル（先験的）、および３）信号推定。図５Ａ～図５Ｃは、本主題の一例による、圧縮および復号の一例を示している。
ステップ４０２において、データは、全マトリックスの能力よりも低いレート、例えば、圧縮サンプリングで取得され得る。圧縮サンプリングされたデータは、ｂ、Ｍｘ１マトリックスにより表され、Ｍは保持されたサンプルのカウントであり、φは、ここでＭｘＮマトリックスとして示されるランダム化された重み付けを表し得る。利用可能な時間サンプル（Ｎ）のカウントは、保持されたサンプル（Ｍ）のカウントよりも大きい、すなわち、Ｎ＞Ｍである。この方程式の目標は、ｘベクトル、実際の信号（例えば、Ａスキャン）について解くことであり、これは、全マトリックスによって取り込まれるデータを表す。ｘベクトルは、Ｎｘ１マトリックスによって表され得る。図５Ａは、データ収集ステップのグラフィック表現を示している。
ステップ４０４において、モデル（先験的）が判定され得る。上記のような非破壊検査用途を考慮する。実際の信号ｘ（スキャン）は、検査される対象物のいくつかの欠陥とプローブのＩＲとの（畳み込みによる）組み合わせの結果であり得る。これにより、実際の信号ｘのモデルは、ψマトリックスによって畳み込まれた一組の非ゼロ係数ｈによって表され得、プローブＩＲの異なる可能な時間的位置を積分し得る。例えば、ψは逆疎マトリックスを表し得、ｈは対象物のＩＲを疎係数として表し得る。逆疎マトリックスおよび疎係数の値は、感知素子のマトリックスおよび／または試験下の対象物の特性に基づき得る。ψは、モデルマトリックスまたは畳み込みマトリックスであり得、疎係数、例えば、Ｎ個の非ゼロエントリからなるベクトルｈからの実際の信号ｘを表す辞書として機能し得る。そのため、実際の信号ｘは、一組の係数によって表され得る。このモデルは、特定の構造を有し得、解くべき問題に対して最適化され得る。モデルは、プローブインパルス応答の実験的推定から構築され得る。
例えば、検査される対象物が２つの欠陥を含む場合、ベクトルｈは、２つの欠陥を表す２つの非ゼロ係数を含み得る。次いで、実際の信号ｘは、ｈをψで畳み込むことによって判定され得る。
追加的にまたは代替的に、モデルは、プローブの挙動を記述する数学的モデルまたは方程式に基づき得る。例えば、逆ＤＣＴマトリックスが使用され得る。係数ｈは、実際の信号ｘの周波数構成要素を表し得る。物理信号は、周波数領域において疎である（すなわち、十分な精度で実際の信号ｘを記述するために少数の非ゼロ係数を含む）。モデルはランダム化され得、予測されるものについて情報が入力され得る。モデルは、決定論的モデルであり得る。図５Ｂは、モデル計算ステップのグラフィック表現を示している。
ステップ４０６において、信号は、収集されたデータおよびモデル（ｂ＝Ａ・ｈ）に基づいて推定され得る。ここで、測定マトリックスＡは、次のように表される。
Ａ＝φ・ψ
φは、マトリックスであり得、列（Ｎ）よりも（はるかに）少ない行（Ｍ）を含み得る、すなわち、Ｎ＞Ｍであり、これにより、本明細書に記載されるように信号の圧縮を可能にする。ψマトリックスは、上述のように、再構成されるべき信号のモデルに関する情報を提供し得る。
次いで、観測マトリックスｂは、測定マトリックスＡと疎係数ｈとの積（ｂ＝Ａ・ｈ）として特徴付けられ得る。したがって、ｘベクトルは、以下のように特徴付けられ得る。
ｘ＝ψ・ｈ
そのため、疎係数ｈの信号推定は、測定マトリックスＡの逆行列を使用して実行され得る。次いで、実際の信号ｘは、疎係数ｈおよびψマトリックス（例えば、モデル）の推定に基づいて復元され得る。図５Ｃは、信号推定ステップのグラフィック表現を示している。
図６は、本主題の一例による、圧縮されたサンプリングデータを使用したＴＦＭ再構成を例示している。６０２において、上述したように、全マトリックスを表すＡスキャンデータが再構成され得る。ここでは、ψの代わりにψ’が使用され得る。しかしながら、ψ’は、ψによって表され得るか、またはＴＦＭ画像の解像度を調整するために異なり得る。例えば、ψ’マトリックスを構成する信号の帯域幅は、ＴＦＭ画像の解像度を調整するために変更され得る。６０４において、ＴＦＭ画像は、既知のＴＦＭ技術を使用して、再構成されたデータに基づいて生成され得る。
図７は、本主題の一例による、圧縮サンプリングを用いたＴＦＭ再構成の結果を示している。７０２において、Ａスキャンマトリックスの形態の収集されたデータが示されている。ここでは、感知素子が、例示目的のために８×８マトリックスとして提供されているが、他の構成（例えば、３２×３２）も使用され得る。７０４において、データは、ｂ測定マトリックスを生成するために圧縮的にサンプリングされる、すなわち、利用可能な全てのサンプルが生成または保持されるわけではない。アンダーサンプリングが、ランダムに実行され得る。７０６において、ＦＭＣのモデルが判定され得る。次いで、７０８において、本明細書に記載される技術を使用して完画像が再構成され得、ＴＦＭ画像が生成され得る。
図８は、本主題の一例による、圧縮サンプリングを使用して生成されたＴＦＭ画像と、圧縮サンプリング（例えば、全マトリックスサンプリング）を使用せずに生成されたＴＦＭ画像との比較を示している。両方の画像の設定は、同じ入力信号、搬送波周波数＝５ＭＨｚ、ＳＮＲ＝２０ｄＢ、およびサンプリング周波数＝１００ＭＨｚなど、同じである。両方の画像のデータは、同じ素子数（例えば、３２素子）を使用して収集された。
示されるように、圧縮サンプリングを使用して生成されたＴＦＭ画像は、特に欠陥検出に関して、全マトリックスサンプリングを使用して生成されたＴＦＭ画像に匹敵する性能を示している。しかし、この例において圧縮サンプリングを使用して生成されたＴＦＭ画像は、２３０万個のサンプルと比較して合計１０２，０００個のサンプルを使用した。これにより、本明細書に記載される圧縮サンプリングは、画像品質を犠牲にすることなく、送信されるデータ量を（例えば、比＝２２．５だけ）低減し得る。
本明細書に示され記載される技術は、図１に示されるような検査システム１００の一部または全体を使用して、または、別様に、図９に関連して以下で考察されるようなマシン９００を使用して実行され得る。図９は、本明細書で考察される技術（例えば、方法論）のうちのいずれか１つ以上が実行され得るマシン９００を備える一例のブロック図を示している。様々な例では、マシン９００は、スタンドアロンデバイスとして動作し得る、または他のマシンに接続（例えば、ネットワーク化）され得る。ネットワーク化された展開では、マシン９００は、サーバ－クライアントネットワーク環境において、サーバマシン、クライアントマシン、またはその両方として動作し得る。一例では、マシン９００は、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）（または他の分散型）ネットワーク環境でピアマシンとして機能し得る。マシン９００は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットデバイス、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチあるいはブリッジ、またはそのマシンによって取られるべきアクションを指定する命令を（逐次的または他の方法で）実行することができる任意のマシンであり得る。さらに、単一のマシンのみが例示されるが、「マシン」という用語は、クラウドコンピューティング、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）、他のコンピュータクラスタ構成など、本明細書で論じられる方法論のうちのいずれか１つ以上を実行するために、命令のセット（または多数のセット）を個別にまたは共同で実行するマシンの任意の集まりを含むものとする。
本明細書に記載されるように、例は、論理またはいくつかの構成要素、または機構を含んでもよく、またはそれらによって動作してもよい。電気回路構成は、ハードウェア（例えば、単純回路、ゲート、ロジックなど）を含む有形のエンティティに実装される回路の集まりである。電気回路構成メンバーシップは、時間の経過および根本的なハードウェアのバラツキに応じて柔軟になり得る。回路には、単独または組み合わせて、動作時に指定された動作を実行することができる部材が含まれる。一例では、電気回路構成のハードウェアは、特定の動作（例えば、ハードワイヤー）を実行するように不変に設計されてもよい。一例では、電気回路構成を含むハードウェアは、特定の動作の命令を符号化するために、物理的に変更された（例えば、磁気的に、電気的に、例えば、物理的状態の変化または別の物理的特性の変換などを介して）コンピュータ可読媒体を含む、可変接続された物理的構成要素（例えば、実行ユニット、トランジスタ、単純回路など）を含み得る。物理的構成要素を接続する際に、ハードウェア構成要素の根本的な電気的特性は、例えば、絶縁特性から導電特性に、またはその逆に変更されてもよい。命令は、組み込みハードウェア（例えば、実行ユニットまたはロード機構）が、動作中に特定の動作の一部分を実行するために可変接続を介してハードウェアの電気回路構成の部材を作成することを可能にする。したがって、コンピュータ可読媒体は、デバイスが動作しているとき、電気回路構成の他の構成要素に通信可能に結合される。一例では、物理的構成要素のうちのいずれかは、２つ以上の電気回路構成の２つ以上の部材で使用されてもよい。例えば、動作下では、実行ユニットは、ある時点で第１の電気回路構成の第１の回路で使用され得、第１の電気回路構成における第２の回路によって、または異なる時間に第２の電気回路構成の第３の回路によって再使用され得る。
マシン（例えば、コンピュータシステム）９００は、ハードウェアプロセッサ９０２（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、ハードウェアプロセッサコア、またはそれらの任意の組み合わせ）、メインメモリ９０４、およびスタティックメモリ９０６を含んでもよく、それらの一部またはすべては、インターリンク（例えば、バス）９０８を介して互いに通信してもよい。マシン９００は、ディスプレイユニット９２０、英数字入力デバイス９２２（例えば、キーボード）、およびユーザインターフェース（ＵＩ）ナビゲーションデバイス９２４（例えば、マウス）をさらに含んでもよい。一例では、ディスプレイユニット９２０、入力デバイス９２２、およびＵＩナビゲーションデバイス９２４は、タッチスクリーンディスプレイであってもよい。マシン９００は、さらに、記憶デバイス（例えば、駆動ユニット）９２６、信号生成デバイス９２８（例えば、スピーカ）、ネットワークインターフェースデバイス９２０、およびグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）センサ、コンパス、加速度計、または他のセンサ等の１つ以上のセンサ９２２を含み得る。マシン９００は、１つ以上の周辺デバイス（例えば、プリンタ、カードリーダなど）を通信または制御するための、シリアル（例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、並列、または他の有線もしくは無線（例えば、赤外線（ＩＲ）、近距離通信（ＮＦＣ）など）接続などの出力コントローラ９２８を含んでもよい。
記憶デバイス９２６は、本明細書に記載される技術または機能のうちのいずれか１つ以上を具現化するか、またはそれによって利用されるデータ構造または命令９２４（例えば、ソフトウェア）のうちの１つ以上のセットが記憶されたマシン可読媒体９２２を含み得る。命令９２４はまた、マシン９００によるその実行中に、メインメモリ９０４内、スタティックメモリ９０６内、またはハードウェアプロセッサ９０２内に完全にまたは少なくとも部分的に存在してもよい。一例では、ハードウェアプロセッサ９０２、メインメモリ９０４、スタティックメモリ９０９、または記憶デバイス９２６のうちの１つまたは任意の組み合わせが、マシン可読媒体を構成し得る。
マシン可読媒体９２２は単一の媒体として図示されているが、「マシン可読媒体」という用語は、１つ以上の命令９２４を記憶するように構成された単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型もしくは分散型データベース、ならびに／または関連付けられたキャッシュおよびサーバ）を含み得る。
「マシン可読媒体」という用語は、マシン９００による実行のための命令を記憶、符号化、または搬送することができ、マシン９００に本開示の技術のうちのいずれか１つ以上を実行させる、または、そのような命令によって使用されるもしくはそのような命令に関連付けられたデータ構造を記憶、符号化、もしくは搬送することができる、任意の媒体を含み得る。非限定的なマシン可読媒体の例は、ソリッドステートメモリ、ならびに光学媒体および磁気媒体を含んでもよい。したがって、マシン可読媒体は、一時的な伝播信号ではない。大規模なマシン可読媒体の具体例は、半導体メモリデバイス（例えば、電気的プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ））およびフラッシュメモリデバイスなどの不揮発性メモリ、磁気または他の位相変化または状態変化メモリ回路、内部ハードディスクおよびリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、ならびにＣＤ－ＲＯＭおよびＤＶＤ－ＲＯＭディスクを含み得る。
命令９２４はさらに、いくつかの転送プロトコル（例えば、フレームリレー、インターネットプロトコル（ＩＰ）、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）など）のいずれか１つを利用して、ネットワークインターフェースデバイス９２０を介して伝送媒体を使用して通信ネットワーク９２６を介して送信または受信されてもよい。例示的な通信ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、パケットデータネットワーク（例えば、インターネット）、モバイル電話ネットワーク（例えば、セルラーネットワーク）、従来型電話サービス（ＰＯＴＳ）ネットワーク、およびワイヤレスデータネットワーク（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）として知られる規格の米国電気電子学会（ＩＥＥＥ）８０２．２２ファミリー、ＷｉＭａｘ（登録商標）として知られるＩＥＥＥ８０２．２６規格ファミリー）、ＩＥＥＥ８０２．２５．４規格ファミリー、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）ネットワークなどを含み得る。一例では、ネットワークインターフェースデバイス９２０は、通信ネットワーク９２６に接続するための１つ以上の物理的ジャック（例えば、イーサネット、同軸、または電話ジャック）または１つ以上のアンテナを含んでもよい。一例では、ネットワークインターフェースデバイス９２０は、単一入力多重出力（ＳＩＭＯ）、多重入力多重出力（ＭＩＭＯ）、または多重入力単一出力（ＭＩＳＯ）技術のうちの少なくとも１つを使用して無線通信する複数のアンテナを含んでもよい。「伝送媒体」という用語は、マシン９００による実行のための命令を記憶、符号化または保持することが可能な任意の無形の媒体を含み、そのようなソフトウェアの通信を容易にするためのデジタルまたはアナログ通信信号または他の無形の媒体を含むものと理解されなければならない。
様々なメモ
上記の非限定的な態様の各々は、単独で成立し得るか、または本明細書に記載される他の態様もしくは他の主題のうちの１つ以上との様々な順列もしくは組み合わせで組み合わせられ得る。
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付の図面への参照を含む。図面は、例示として、本発明が実施され得る特定の実施形態を示す。これらの実施形態は、一般に「例」とも称される。そのような例は、示されるまたは記載されるものに加えて要素を含み得る。しかしながら、本発明者らは、示されるまたは説明される要素のみが提供される実施例も企図する。さらに、本発明者は、特定の例（またはその１つ以上の態様）に関して、または本明細書に示されるもしくは記載される他の例（またはその１つ以上の態様）に関して、示されるまたは記載される（またはその１つ以上の態様）それらの要素の任意の組み合わせまたは順列を使用する例も企図する。
本文書と、このように参照により組み込まれた任意の文書との間で使用法が矛盾する場合、本文書の使用法が支配する。
本文書において、「ａ」または「ａｎ」という用語は、特許文献において一般的であるように、「少なくとも１つ」または「１つ以上」の任意の他の事例または使用法とは無関係に、１つまたは２つ以上を含むために使用される。本文書において、「または」という用語は、別段の指示がない限り、「ＡまたはＢ」が「ＡであるがＢではない」、「ＢであるがＡではない」、および「ＡおよびＢ」を含むように、非排他的論理和を指すために使用される。本文書において、「含む」および「それに」という用語は、それぞれの「有する」および「そこで」という用語の平易な英語の等価物として使用される。また、以下の特許請求の範囲において、「含む」および「有する」という用語は、限定されておらず、すなわち、特許請求の範囲のそのような用語の後に列挙される要素に加えて要素を含むシステム、デバイス、アーティクル、組成物、製剤、またはプロセスは、依然として、その特許請求の範囲の範囲内にあると見なされる。さらに、以下の特許請求の範囲では、「第１」、「第２」、および「第３」という用語等は、単にラベルとして使用され、それらの目的語に数値的要件を課すことを意図するものではない。
本明細書に記載される方法の例は、少なくとも一部がマシンまたはコンピュータによって実装され得る。いくつかの例は、電子デバイスを構成して上記の例で説明される方法を実行するよう動作可能な命令で符号化されたコンピュータ可読媒体またはマシン可読媒体を含むことができる。そのような方法の実装は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、より高レベルの言語コードなどのコードを含むことができる。そのようなコードは、様々な方法を実行するためのコンピュータ可読命令を含むことができる。コードは、コンピュータプログラム製品の一部を形成し得る。さらに、一例では、コードは、実行中または他の時間などに、１つ以上の揮発性、非一時的、または不揮発性の有形コンピュータ可読媒体に有形に記憶され得る。これらの有形のコンピュータ可読媒体の例としては、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、リムーバブル光ディスク（例えば、コンパクトディスクおよびデジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカードまたはスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）などが挙げられるが、これらに限定されない。
上記の説明は、例示的であり、限定的ではないことが意図される。例えば、上述の例（またはその１つ以上の態様）は、互いに組み合わせて使用されてもよい。上記の説明を検討した当業者などによって、他の実施形態が使用され得る。要約書は、読者が技術開示の性質を迅速に確認できるように提供される。特許請求の範囲の範囲または意味を解釈または限定するために使用されないことを理解して提出される。また、上記の詳細な説明では、様々な特徴を一緒にグループ化して、開示を合理化することができる。これは、請求されていない開示された特徴が任意の特許請求の範囲に不可欠であることを意図するものと解釈されるべきではない。むしろ、本発明の主題が、特定の開示された実施形態のすべての特徴よりも少ない特徴にあり得る。このため、以下の特許請求の範囲は、例または実施形態として詳細な説明に組み込まれ、各請求項は、別個の実施形態として単独で存在し、そのような実施形態は、様々な組み合わせまたは順列で互いと組み合わせられ得ることが企図される。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照して、そのような特許請求の範囲が権利を有する等価物の全範囲と共に決定されるべきである。
１００ システム
１０２ プロセッサ回路
１１０ ディスプレイ
１１２ 入力デバイス
１２０ 有線または無線通信インターフェース
１２２ フロントエンド回路
１３０ インターコネクト
１３２ ラップトップ
１４０ 試験器具
１５０ プローブアセンブリ
１５２ トランスデューサアレイ
１５４Ａ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｂ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｃ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｄ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｅ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｆ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｇ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｈ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｉ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｊ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｋ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｌ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｍ それぞれのトランスデューサ
１５４Ｎ それぞれのトランスデューサ
１５６ 結合媒体
１５８ ターゲット
１６０ 欠陥
２００ プロセス
３００ プロセス
９００ マシン
９０２ ハードウェアプロセッサ
９０４ メインメモリ
９０６ スタティックメモリ
９０８ インターリンク
９０９ スタティックメモリ
９２０ ネットワークインターフェースデバイス
９２２ 入力デバイス
９２６ 通信ネットワーク
９２８ 出力コントローラ

Claims (11)

  1. 方法であって、
    感知素子のマトリックスを使用して受信された１つ以上の音響波を表す信号を取得することであって、Ｎ個のサンプルが、前記信号の全マトリックス表現を定義し、前記全マトリックス表現はＮ個の要素を含む、取得することと、
    前記取得された信号をサブセットＭ個のサンプルだけアンダーサンプリングすることであって、Ｎ個がＭ個よりも大きい、アンダーサンプリングすることと、
    前記Ｍ個のサンプルから画像を再構成することと、を含み、
    前記画像を再構成することが、
    前記Ｍ個のサンプルに重み付けを適用することと、
    前記信号のＮ個のサンプルの逆疎マトリックスを得ることと、
    前記重みづけ及び前記逆疎マトリックスに基づいて全マトリックス表現のモデルを確立することと、
    前記モデルに基づいて、前記Ｍ個のサンプルを前記信号の再構成された全マトリックス表現に変換することと、
    前記再構成された全マトリックス表現に基づいて前記画像を再構成することと、を含む
    方法。
  2. 前記Ｍ個のサンプルが、ランダムに選択される、請求項１に記載の方法。
  3. 前記逆疎マトリックスの係数が、感知素子の前記マトリックスの特性に基づいている、請求項１又は２に記載の方法。
  4. 前記逆疎マトリックスの係数が、試験下の対象物の特性に基づいている、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記試験下の対象物の特性が、前記対象物に含まれる欠陥である、請求項４に記載の方法。
  6. マシン記憶媒体であって、前記マシン記憶媒体が命令を収容し、前記命令がマシンによって実行されると、前記マシンに請求項１～５のいずれか一項に記載の方法を実行させる、マシン記憶媒体。
  7. システムであって、
    マシンの１つ以上のプロセッサと、
    メモリと、を備え、前記メモリが、命令を記憶し、前記命令が、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記マシンに、
    感知素子のマトリックスを使用して受信された１つ以上の音響波を表す信号を取得することであって、Ｎ個のサンプルが、前記信号の全マトリックス表現を定義し、前記全マトリックス表現はＮ個の要素を含む、取得することと、
    前記取得された信号をサブセットＭ個のサンプルだけアンダーサンプリングすることであって、Ｎ個がＭ個よりも大きい、アンダーサンプリングすることと、
    前記Ｍ個のサンプルから画像を再構成することと、を含む動作を実行させ、
    前記画像を再構成することが、
    前記Ｍ個のサンプルに重み付けを適用することと、
    前記信号のＮ個のサンプルの逆疎マトリックスを得ることと、
    前記重みづけ及び前記逆疎マトリックスに基づいて全マトリックス表現のモデルを確立することと、
    前記モデルに基づいて、前記Ｍ個のサンプルを前記信号の再構成された全マトリックス表現に変換することと、
    前記再構成された全マトリックス表現に基づいて前記画像を再構成することと、を含む
    システム。
  8. 前記Ｍ個のサンプルが、ランダムに選択される、請求項７に記載のシステム。
  9. 前記逆疎マトリックスの係数が、感知素子の前記マトリックスの特性に基づいている、請求項７又は８に記載のシステム。
  10. 前記逆疎マトリックスの係数が、試験下の対象物の特性に基づいている、請求項７から９のいずれか一項に記載のシステム。
  11. 前記試験下の対象物の特性が、前記対象物に含まれる欠陥である、請求項１０に記載のシステム。
JP2022557932A 2020-03-24 2021-03-17 全マトリックス取り込みのための圧縮感知 Active JP7475478B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US202062993849P 2020-03-24 2020-03-24
US62/993,849 2020-03-24
PCT/CA2021/050354 WO2021189130A1 (en) 2020-03-24 2021-03-17 Compressive sensing for full matrix capture

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2023520664A JP2023520664A (ja) 2023-05-18
JP7475478B2 true JP7475478B2 (ja) 2024-04-26

Family

ID=77889898

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022557932A Active JP7475478B2 (ja) 2020-03-24 2021-03-17 全マトリックス取り込みのための圧縮感知

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20230098406A1 (ja)
EP (1) EP4127702A4 (ja)
JP (1) JP7475478B2 (ja)
CN (1) CN115362367A (ja)
CA (1) CA3175711A1 (ja)
WO (1) WO2021189130A1 (ja)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11933765B2 (en) * 2021-02-05 2024-03-19 Evident Canada, Inc. Ultrasound inspection techniques for detecting a flaw in a test object
GB2617404A (en) * 2022-04-08 2023-10-11 Darkvision Tech Inc Industrial ultrasonic inspection with sparse receive

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170281013A1 (en) 2016-04-02 2017-10-05 Intel Corporation Compressive sensing sparse sampling photoplethysmogram (ppg) measurement
US20190213761A1 (en) 2016-09-01 2019-07-11 The General Hospital Corporation System and method for automated transform by manifold approximation
WO2019162485A1 (en) 2018-02-23 2019-08-29 Katholieke Universiteit Leuven Reconstruction system and method
WO2019166332A1 (en) 2018-02-27 2019-09-06 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound system with a neural network for producing images from undersampled ultrasound data

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018127498A1 (en) * 2017-01-05 2018-07-12 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound imaging system with a neural network for image formation and tissue characterization

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170281013A1 (en) 2016-04-02 2017-10-05 Intel Corporation Compressive sensing sparse sampling photoplethysmogram (ppg) measurement
US20190213761A1 (en) 2016-09-01 2019-07-11 The General Hospital Corporation System and method for automated transform by manifold approximation
WO2019162485A1 (en) 2018-02-23 2019-08-29 Katholieke Universiteit Leuven Reconstruction system and method
WO2019166332A1 (en) 2018-02-27 2019-09-06 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound system with a neural network for producing images from undersampled ultrasound data

Also Published As

Publication number Publication date
EP4127702A1 (en) 2023-02-08
CN115362367A (zh) 2022-11-18
EP4127702A4 (en) 2024-04-10
US20230098406A1 (en) 2023-03-30
JP2023520664A (ja) 2023-05-18
WO2021189130A1 (en) 2021-09-30
CA3175711A1 (en) 2021-09-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20230127374A1 (en) Phase-based approach for ultrasonic inspection
JP7475478B2 (ja) 全マトリックス取り込みのための圧縮感知
US20160123943A1 (en) Gas recognition method based on compressive sensing theory
US20230304968A1 (en) Acoustic imaging techniques using machine learning
WO2023065023A1 (en) Estimation of acoustic inspection measurement accuracy
JP2023544866A (ja) 自動化されたｔｆｍグリッド解像度設定ツール
US11359918B2 (en) Ultrasonic testing with single shot processing
US20240077455A1 (en) Small-footprint acquisition scheme for acoustic inspection
US20220230265A1 (en) Digital watermarking of acoustic data
JP7518281B2 (ja) シングルショット処理による超音波試験
US20230003695A1 (en) Compression using peak detection for acoustic full matrix capture (fmc)
US20240192179A1 (en) Probe position encoding by ultrasound image correlation
US20220163665A1 (en) Techniques to reconstruct data from acoustically constructed images using machine learning
JP2024502142A (ja) 音響影響マップベースの欠陥サイズ撮像
Pyle et al. Compression for ultrasonic phased array imaging: compressive sensing and wavelet thresholding
JP2024515864A (ja) 体積欠陥に対する適応型超音波検査
Park et al. Per-sensor measurements behavior of compressive sensing system for multiple measurements
Hao et al. Adaptive threshold backtracking matching pursuit for compressive sensing
WO2023065022A1 (en) Color representation of complex-valued ndt data
Gu et al. Cooperative wideband spectrum sensing based on sequential compressed sensing
Zhang et al. SAR RAW data processing approach based on a combination of LBG algorithm and compressed sensing

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220922

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220922

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230718

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20231012

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20231120

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240219

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240318

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240416

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7475478

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150