基于光束信息分离重叠回波与复合材料缺陷的三维太赫兹成像

《Optics and Lasers in Engineering》：Beam-informed separation of overlapping echoes and three-dimensional terahertz imaging of composite material defects

　　**摘要**- 开发了基于光束信息的先验方法来约束重叠太赫兹回波分离。- 实倒谱分析细化了飞行时间（ToF）估计，从而提高了深度精度。- 通过太赫兹成像实现了复合缺陷的高精度三维重建。**引言**陶瓷基复合材料（CMCs）具有优异的耐高温力学性能、低密度和抗氧化性，是航空发动机热端部件（包括涡轮叶片、燃烧室衬套和喷嘴）的关键候选材料[1,2]。然而，在制造和使用过程中，可能会出现局部减薄和近表面分层等缺陷。这些缺陷在长期高温氧化和热机械循环下会扩展，加速力学性能退化[[3], [4], [5]]。因此，用于定量缺陷表征的无损检测方法至关重要[6]。在现有无损检测技术中，超声检测穿透力强，但受复杂织构、散射和耦合条件影响[7]。X射线检测空间分辨率高，但涉及辐射安全问题和高设备成本[8]。红外热像能够实现快速大面积筛查，但对深层缺陷定量能力有限[9]。因此，非金属多层复合材料需要能够实现定量深度表征的非接触、高分辨率检测方法。太赫兹波位于微波和红外辐射之间，具有光子能量低、非电离性质、对许多非极性介质具有部分穿透性以及非接触检测等特点。这些特性使其能够检测非金属或弱导电材料，包括聚合物、涂层、胶接结构、玻璃纤维复合材料和陶瓷基复合材料[10]。太赫兹时域光谱（THz-TDS）可相干记录脉冲电场，通过回波延迟分析实现界面定位、厚度测量和缺陷表征。在反射模式下，不同界面的回波形成分离或部分重叠的波包，其相对延迟提供分层介质、近表面界面和局部结构异常的深度信息[11,12]。因此，THz-TDS能够实现复合材料中的缺陷定位、深度估计和三维（3D）重建。太赫兹无损检测已应用于非金属复合材料缺陷的识别和定量评估。Stoik等[13]采用反射式THz-TDS对航空航天复合材料进行无损检测，证明了太赫兹成像在复合材料损伤识别中的可行性。Dong等[14]比较了太赫兹和超声方法在玻璃纤维复合材料分层检测中的性能。Han等[15]使用太赫兹光谱和成像技术检测包含多层分层的GFRP复合材料。Ren等[16]采用THz-TDS对陶瓷基复合材料分层缺陷进行智能识别研究。Wu等[17]将太赫兹时域光谱应用于氧化物/氧化物陶瓷基复合材料的无损检测，并结合反卷积方法增强层界响应。Zhang等[18,19]进一步研究了多层陶瓷基复合材料分层缺陷的太赫兹检测和成像方法，并实现了基于多回波特征融合的CMCs分层缺陷分析。在多界面或薄层结构中，重叠回波阻碍使用传统峰值或包络方法进行准确的飞行时间（ToF）提取。为了解决重叠回波问题，反卷积、稀疏表示和深度学习已被引入太赫兹信号处理和三维重建[20]。维纳滤波尝试在频域抑制系统响应，但对高频噪声干扰非常敏感。频域迭代技术（如Richardson-Lucy（RL）算法）在一定程度上提高了信噪比，但在处理极短延迟时仍易出现振铃效应[21,22]。为进一步提升太赫兹系统的轴向分辨率极限，人们提出了基于自回归光谱外推模型的方法[23]、频域小波反卷积方法[24]以及使用快速迭代阈值收缩算法的稀疏反卷积方法[25,26]。机器学习和深度学习方法也被用于太赫兹厚度测量和缺陷表征的研究[27,28]。Li等[29]提出了一种物理约束网络，用于复合材料的缺陷识别、深度估计和三维成像。此类基于学习的方法可以通过学习太赫兹波形与缺陷特征之间的复杂关系来改进自动缺陷表征。然而，其性能取决于模型训练和代表性数据的可获得性。相比之下，基于物理的参数化方法使用信号模型显式估计回波幅度和到达时间，提供了一种无需监督网络训练的、可解释的替代方案。太赫兹光束传播的空间效应也已在先前研究中得到探讨。Popescu等[30]开发了一种用于太赫兹成像系统的点扩散函数（PSF）估计方法，并将估计的PSF应用于图像去模糊。Recur等[31]将高斯光束传播纳入三维太赫兹计算机断层扫描中以改善图像重建。Walker等[32]研究了太赫兹反卷积以增强分层结构重叠反射的深度分辨率。Ahi等[33]通过二维卷积与高斯光束分布对太赫兹图像形成过程进行了建模。这些研究证明了光束传播建模、空间卷积和反卷积在提升太赫兹成像性能方面的重要性。尽管高斯光束建模和反卷积已得到广泛研究，但将其应用于重叠回波分离涉及不同的考量。先前的研究探索了多深度太赫兹图像的自适应融合用于分层缺陷表征，以及具有背景抑制和高斯光晕校正的结构引导稀疏成像用于定量缺陷表征[34,35]。这些研究主要关注改善空间缺陷成像和表征，而本文则针对重叠回波的时间分离以实现定量深度估计。对于局部缺陷，有限光束足迹导致测量信号包含来自缺陷底部和周围材料表面的贡献。这些反射的相对幅度取决于光束能量在缺陷区域内的空间分布。因此，将光束能量分布作为幅度比约束纳入时域双回波分离中，提供了一种应对空间光束展宽和时间回波重叠综合效应的方法，特别是在缺陷底部响应较弱时。本文提出了一种用于复合材料反射模式太赫兹成像中定量缺陷检测和三维形貌重建的基于光束信息的重叠回波分离和ToF细化方法。第2节介绍反射式THz-TDS系统和样品。第3节描述自适应缺陷分割、高斯光束先验建模、重叠回波分离和实倒谱ToF提取方法。第4节分析缺陷分割结果、光束先验的有效性、回波分离性能、深度量化误差和三维重建结果。第5节给出结论和未来方向。**章节摘要****太赫兹时域光谱**THz-TDS是一种基于超短太赫兹脉冲与材料相互作用原理的无损检测技术。飞秒激光激发太赫兹源产生宽带脉冲，其时域电场由探测器记录。所得信号提供幅度、相位和飞行时间信息，用于界面反射分析、层间结构识别和缺陷深度表征[36,37]。本文采用反射式THz-TDS检测模式，**总体处理框架**本文提出了一种基于光束信息的重叠回波分离方法，用于复合材料定量缺陷深度估计和太赫兹三维成像。为解决与有限光斑覆盖相关的双界面回波重叠问题，该方法整合了自适应缺陷分割、光束能量先验建模、约束回波分离和精确ToF估计。总体框架如图3所示。原始信号经过预处理以抑制背景波动并增强缺陷。**缺陷分割与高斯光束先验分析**在反射模式太赫兹检测中，局部减薄缺陷改变界面反射条件，减弱入射光斑内的表面回波。由于光斑尺寸有限，每个A扫描包含来自材料表面、缺陷底部和相邻区域的综合反射，而非单一点。因此，表面回波衰减用于识别高置信度缺陷核心，而高斯光束卷积则用于建模缺陷底部和**结论**本文提出了一种基于光束信息的重叠回波分离和太赫兹三维成像方法，旨在对复合材料中不同直径和深度的缺陷进行定量表征和成像。主要结论如下。基于表面回波衰减的自适应分割识别缺陷区域，用于后续光束先验建模。高斯光束卷积考虑有限光斑引起的空间能量展宽，建立了物理上**CRediT作者贡献声明****李瑞：** 撰写——初稿、验证、资源、调查、数据整理。**刘增华：** 撰写——审阅与编辑、可视化、资源、调查、获取资金、概念化。**张晨曦：** 验证、资源、形式化分析。**唐振河：** 验证、资源、获取资金、概念化。**利益冲突声明**作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。**致谢**本研究由**中国北京自然科学基金**资助（编号：3222001）。**作者：** 李瑞｜刘增华｜张晨曦｜唐振河