对陶瓷器件超声识别的算法设计及虚拟仪器实现

刘 昱，贺升平，贺西平，王 杰，周 越

(1.陕西师范大学 物理学与信息技术学院 陕西省超声重点实验室,西安 710119；2.四川省泸州市116号信箱1分箱,四川 泸州 646000)

超声波在多晶材料中传播，因晶粒而发生背向散射。背向散射实际是由单个晶体反射形成，多个无规则取向的晶粒将形成超声回波中的杂乱无章的草状信号[1-2]。因此，这些草状信号也携带了它的被反射体材料微观结构的重要信息。超声波频率衰减与多晶材料内晶粒分布密切相关，即使是平均晶粒尺寸一致的两个不同形状晶粒，他们内部超声衰减也会显著不同[3]。而超声波的另一个重要参量——声速，会因晶粒的不同径向分布而受到影响，Hirao[4]发现晶界弹性模量的不同也会引起声速的差异，超声波的声速可以有效表征多晶材料的各向异性成分特征。文献[5]构造了细长椭球形晶粒的超声波背向散射的理论模型，得到了晶粒超声背散信号的频率与晶粒平均直径的依赖关系。文献[6-7]提出了一种解释背向散射与微质构尺寸、取向关系的解析表达式，该表达式的计算结果与取向成像显微镜(orientation image micros-copy)测量得到的结果符合较好，对超声背散系数的研究工作使得晶粒与超声间复杂的相互关系更加清晰。文献[8-14]中的研究均表明多晶材料的内部微结构决定了超声波在材料内部传播的声速、衰减、背散功率等参数。反之，超声波也可以有效表征多晶材料内部微结构的差异，工业生产中的每个成品材料都有其独一无二的微结构特征，如同人类的指纹特征，利用超声指纹技术对不同材料进行防伪识别，是近年来本课题组在超声检测领域尝试提出的一个新的应用[15]。最近几年我国不断加强对外交流，一些文物、重要设备、贵重物品等也经常走出国门参与交流，为确保归还的贵重物品不被伪造替换，防伪识别就显得尤为重要。

超声指纹防伪识别的原理是利用声波在材料内传播时散射信号所携带的细节信息的差异进行识别。对超声信号及其特征分析有多种方法，如：背向散射、声参量、衰减系数，频谱分析等。这些方法有各自的优缺点。文献[16]利用超声波在物体内部传播时产生的背向散射信号信息，计算了待测陶瓷器件的背向散射信号与标准陶瓷器件的背向散射信号之间的加权欧式距离，设定标准信号中欧式加权距离最大值减最小值的差为阈值，判断待测信号减标准信号的差是否小于阈值从而完成识别。文献[17]基于金属材料散射信号衰减谱的相关系数计算方法，以相关系数最大值减最小值的差的一半为阈值，比较待测相关系数减标准相关系数的差与阈值的关系，成功地对成分相近的金属材料进行了识别。文献[18]研究了金属材料的微观组织对超声衰减的影响，并利用金属间超声衰减谱相关系数，对成份相近、热处理温度相同以及成份相同但热处理温度不同的多个金属材料进行了识别。以上方法因阈值计算方法不完善以及探头定位不准确等原因，测量结果会出现误辨。设定最大值减最小值为阈值会因操作误差或系统误差导致某几次出现偏大值，导致阈值偏大，将不同识别成相同；或因标准信号采集得到的特征量波动较小导致阈值较小，留给系统误差和偶然误差的容错率较低，待测信号稍有波动就将相同识别为不同。

本文提出了一个超声指纹的概念用来对贵重物品进行防伪防篡改识别，由于每个物品的内部微结构不同，不同的微结构会影响超声的衰减、声速、散射等声学参量，因此每个物品的超声指纹也各不相同。提取幅值比特征量，结合阈值算法得到标准超声指纹，然后采取时域频域联合决策的算法对超声指纹进行识别分析，因为时域信号反映的不同时刻的信号差异，而频域信号反映的不同频点的信号差异，二者联合判断结果更为准确。本文试验过程中，使用硬质塑料板加工成直角型定位器，粘贴在图1中的陶瓷器件表面，可以准确固定探头位置，确保每次采集的信号都是同一采样点。图1为4个形状材料完全一致的陶瓷盘样品，直径175 mm，厚3 mm。

图1 直角定位器和陶瓷样品Fig.1 Right angle positioner and simples

1 识别算法

采集需要防伪识别的陶瓷器皿超声反、散射信号作为标准信号。当外表一致的陶瓷器件混在一起后，

依次对每个器件样品采集超声信号，记作待测信号，虚拟机采集的信号经识别程序处理后，对每个样品的标准信号提取特征量进而计算得到标准超声指纹；对待测信号提取特征量进而计算得到待测超声指纹。将待测指纹信号和标准指纹信号进行比较即可完成识别。识别结果由时域识别和频域识别共同组成。当待测信号的时域信号和频域信号同时符合要求时判断为同个物品。

1.1 标准信号特征量提取

首先对采集到的时域信号用式(1)做归一化处理，统一信号的比较基准，且能避免外界影响导致的信号幅值整体升高或降低的误差影响，提高抗干扰能力。Xmin为信号中最小幅值，Xmax为最大幅值，Xn为每一个采样点的幅值，An为归一化后每个采样点的幅值(n=1,2,3，…，N)，N为采样点总数。

(1)

然后用式(2)计算反映每个采样点幅值特征的参量记为Pi，i为标准信号采集次数(i=1,2,3，…，20)。为了减小误差影响如操作误差和系统误差等，每次对标准样品采集20个信号作为标准信号，因此得到20个Pi。

(2)

对Pi求和取平均得到Pv，再由式(3)求出每一个标准信号所对应的幅值比Fi。

(3)

其中式(3)取对数的目的是将信号中的每个采样点的幅值的影响压到一个量级，使其权重相同。至此得到每次采集的时域信号的幅值比。

频域幅值比算法相同，区别是归一化之后增加一步傅里叶变换，得到信号频谱，之后计算Pi时的“An”则变为频谱幅度，后续计算不变。将20个标准信号的幅值比求和取平均便可得到一个时域幅值比(时域标准指纹)和一个频域幅值比(频域标准指纹)。

1.2 识别阈值计算

虽然已经得到标准超声指纹和待测超声指纹，但由于实际条件下不可避免的会有一些误差(如操作误差、系统底噪等)二者不可能完全相同，因此还需要计算出阈值，根据大数定律和中心极限定理可知[19]，每次采集信号幅值的行为符合高斯分布模型，根据高斯分布的特性，测量值出现大偏差的概率是很小的，根据拉伊达准则可由式(4)得出正常值偏差小于3倍标准差的概率P，则偏差大于3倍标准差的概率为1-P，约等于0.002 6，是小概率事件[20]。根据小概率原理，统计学将这个3倍标准差称为合理误差限，超出合理误差限的测量值即异常值。

P(μ-3σ

0.997 4

(4)

因此由式(5)计算3倍标准差

(5)

1.3 识别信号

对样品取若干次标准信号，采样次数越多信号分布越稳定，识别准确率越高，本文试验中均为20次。算出时域、频域阈值后，取若干次待测信号，同样是次数越多越能减小偶然误差的影响，本文试验每次待测取7次信号，将7次信号分别和阈值做对比，每次时域频域均小于阈值则判断是相同样品并在“同个样品”计数器增加1次次数；若时域频域均超出阈值，则在“不同样品”计数器增加1次次数；若时域频域一个低于阈值，另一个高于阈值，则判定为信号采集不准，不参加计数。最后比较同个样品次数和不同样品次数，那个次数多则判断为哪个结果，若二者相等则程序提示为信号采集不准确，需增加采集次数或重新采集信号。本文所编写的识别程序见图2，该程序识别结果一栏显示待测指纹标签的总体识别情况，若指纹标签采集自防伪保护器件，则识别程序显示“识别结果：同个器件”；若指纹标签采集自其他器件，则识别程序显示“识别结果：不同器件”。结果框下方显示详细识别情况，以便分析该次识别的结果。

图2 识别程序Fig.2 Algorithm for ultrasonic identification

2 虚拟机研制

2.1 超声检测卡

课题组与汕头超声电子股份有限公司定制开发了CTS-04PC超声检测卡(图3)。CTS-04PC超声检测卡采用标准PCI总线，可安装在工控机PCI插槽中级联使用。应用程序通过读写 PCI 超声检测卡的寄存器来控制检测卡工作，设置探伤卡的工作参数。寄存器地址采用“基地址+偏移”形式，连接 IO 板继电器输出的寄存器GPIO_ OUT基地址为0x0000，偏移为0x0020，因此控制继电器输出的读写地址为0x0000+0x0020=0x0020。该板卡具有4个独立工作通道，每个通道对应一个基地址，通过控制基地址的寄存器的读写来控制个通道的工作状态。CH1通道控制寄存器基地址为0x0200；CH2通道控制寄存器基地址为0x0300；CH3通道控制寄存器基地址为0x0400；CH4通道控制寄存器基地址为0x0500。每个通道基地址之下有11个偏移地址，分别对应11个寄存器：包括2个通道控制寄存器、6个闸门控制寄存器、AD采样校正寄存器、TCG增益值和TCG时间点寄存器。通过读写0x0008 TIMESLICE_TICKS时间单位长度设置寄存器设置发射时间单位的长度，以采样点为单位。默认值为 0xC350。此外还有控制系统中断操作的REG_INTERRUPT中断控制寄存器、控制系统状态的SYSCTRL系统控制寄存器和HIGH_VOTAGE高压调节数字电位器等。

图3 CTS-04PC超声检测卡Fig.3 CTS-04PC Ultrasonic-testing card

虽然上述寄存器已经明确了物理地址和控制功能，但是需要对各个寄存器进行读写操作才能实现各自功能，这个任务由EEPROM控制寄存器完成，CPU传来的控制字通过EEPROM控制寄存器来写控制位。“01”执行写操作，“10”执行读操作。至此系统CPU命令由HOST/PCI桥通过PIC总线的数据引脚控制超声检测卡各寄存器的工作状态从而实现超声检测卡的各种功能。

超声检测卡的软件编译语言是C++，用C++编译.h程序和.cpp等程序以及编译器得到.exe应用程序。首先编译ReadData函数读取一帧波形的数据格式，从硬件读取数据时，每通道返回1K(1024)字节数据，称为1帧，每块卡4通道返回4K字节数据。每帧数据包含了波形、闸门、旋转编码器、射频模式下的负半波波形数据等数据。由void Outd函数向PCI超声检测卡指定地址写入一个32位数据；由DWORD Ind函数从PCI超声检测卡指定地址读取一个类型为unsigned int的32位数据。通过int SetTimeSlice函数设置时间长度。重复频率发生器每隔一个时间片产生一个触发脉冲，触发某个通道发射。每个触发脉冲都有一个从0～59递增的序号。配合Pulse Sequence函数，即可设定哪个序号要触发哪个通道。经过void Pulse Type函数选择激励脉冲的如方波和尖脉冲，配合void Set Phase Type函数确定检波类型：全波；正半波；负半波和射频。再由int Gain函数设置增益。最后由编译器和GUI编程将全部函数编译为.exe可执行文件，最终得到图4所示的操作界面，图中通道4正在进行信号的检测工作。

图4 检测系统操作界面Fig.4 The control interface of virtual Instrument system

检测系统采样频率100 MHz，检波包括：全波、正半波、负半波和射频。激励电压1～300 V可调，激励波形宽度连续可调，增益范围：0～110 dB可根据实际情况灵活调节，脉冲重复频率最高10 kHz。可以实现检测通道、工作方式、测量方式、探头类型、检波方式等的切换，可以实现超声检测卡的发射电压、脉冲重复频率、激励方波宽度、阻尼、波形显示范围等参数的设置，并嵌入了三个报警闸门，便于对波形的观察和对检测结果进行快速判断。

其中，超声发射电路主要作用是为超声探头(换能器)提供高压脉冲信号。具体过程是：控制模块产生开关脉冲信号，发射电路接收到触发信号之后产生负高压脉冲，再由负高压脉冲激励探头从而产生超声波。

图5为超声电路原理结构框图，由超声波探头传回的反射回波信号在未经任何处理时为极弱的电压信号，大小在毫伏量级。故需实施回波调理，其功能单元包括回波限幅及信号衰减、信号放大、检波、门选及峰值保持几部分。A/D采样电路主要功能是将初步处理的超声回波信号转换成数字信号，由专用AD转换芯片实现，并由控制模块进行调度控制。

图5 超声电路原理结构框图Fig.5 Principle and structure of ultrasonic circuit

2.2 系统结构

虚拟仪器系统由工控机系统及超声数据采集软件组成。虚拟仪器系统(以下在正文中简称为“工控机”)原理图如图6所示。工作时需使用专用夹具固定超声波探头，在探头与被测材料之间均匀涂抹耦合剂。通过工控机界面控制超声波的发射接收，探头测得的超声信号经由超声波检测卡送入工控机，再由计算机中自编的超声识别程序实现信号预处理、特征提取和样品识别等工作。超声检测卡与工控机之间通过PCI总线控制。

图6 虚拟仪器系统原理结构图Fig.6 The structure diagram of virtual instrument system

2.3 虚拟仪器样机

从外部看，工控机设备包括超声波探头和工控机两部分。其中，超声波探头共包含5 MHz和10 MHz两种频率。经使用标准仪器检测，探头均能正常工作，且可以正确识别试验样品；工控机采用研华610G型，含8个PCI插槽，可视情况增加超声波检测卡的数量，具可扩充性。工控机内部结构及实物如图7，8所示,图8中显示器左侧即工控机主体，为进一步提高安全性，工控机开机键和USB接口由配有锁孔的安全门保护。目前已经实现了识别系统的一体化和安全门保护。目前已经实现了识别系统的一体化和自动化，利用dos下的.bat文件对信号采集程序和识别程序进行关联，每次开机只需一键即可启动完整识别系统，直接进行信号采集便可。

图7 工控机内部结构Fig.7 Internal structure of industrial computer

图8 工控机识别系统Fig.8 Identification system of industrial computer

3 识别试验

3.1 试验过程

首先对工控机设置参数，包括根据材料设置的声速，发射电压200 V，根据样品信号特征调节增益，不同材料样品回波幅值不同所需增益也不同,虚拟机能记录的最大幅值为250，所有高于250的幅值均按250保存，要保证峰值低于250且过大增益会放大底噪，使采集的信号失真，但也不能太小，因为反映样品差异的信息主要存在与各次回波高峰值之间的低峰值细节信号中，增益太小会导致细节信息被掩盖，影响识别。然后采集信号，须保证每次采集的信号均在同一位置同一角度，位置和角度的明显变化会导致超声扫查的位置范围变化，材料内的散射信号反射信号发生改变，会不同程度影响识别结果。

试验所用耦合剂为水，每次采集时要用胶头滴管滴相同体积的水3～5滴，重复以上操作。期间要保持样品底部干燥，防止超声通过耦合剂入射到放置样品的工作面。

3.2 结果与分析

试验样品为4个外观完全一样的陶瓷盘，分别编号为1#、2#、3#、4#，标准信号取20次，待测信号取7次，表1为以1#样品为例计算出的20个标准信号的幅值比求得均值F=4.120 3，进一步求得标准差σ=0.676 0故时域阈值Q=6.148 3，同理可求得频域阈值，1#样品待测信号幅值比见表2。

表1 样品1#的标准信号幅值比Tab.1 Amplitude ratio of standard signals of sample 1#

从表2可以看出1#样品在识别1#样品时有6次待测信号识别为同个样品，1次无法识别，即第3次时域幅值比超出阈值，频域幅值比低于阈值，说明第3次待测信号采集不够准确，但由于其他6次采集正确，故最终结果为同个样品。

表2 样品1#待测信号幅值比Tab.2 Amplitude ratio of signal to be identified of sample 1#

图9为1#样品的标准指纹信号识别2#样品的待测指纹信号的识别结果。其他样品间互相识别试验结果与本次相似，由于数据过多便不一一列出。图7中待测指纹信号的时域和频域幅值比均远高于各自阈值，可以看出一个样品在识别另一个样品时，待测信号幅值比远高于阈值，尤其是频域部分差异巨大，进一步印证了文献[5]中超声背散频率与晶粒尺寸的关系。

图9 样品2#待测指纹标签Fig.9 The fingerprint label to be tested of 2# sample

从表3中可看出4个样品均能正确完成互相识别，其中有3个待测信号结果为时域、频域幅值比一个高于阈值一个低于阈值，因此这3个数据被识别程序剔除，不参与决策，故误辨次数仍然为0。

表3 样品互相识别结果Tab.3 Results of mutual identification of samples

识别信号精度较高，在进行自识别时如果待测信号的采集不够准确会导致信号幅值出现差异，超出阈值就会判断为不同样品，若一次待测信号所得幅值比明显高于其他几次，则可以说明测量不准确，该次信号应舍弃并重新采集一次。

3.3 不确定度分析

测量结果不确定度一般包含几个分量，按其数值评定方法,这些分量可归为两类：A类 (多次重复测量时) 用统计学方法计算的量；B类用(非统计学)其他方法评定的分量。

A类不确定度由测量数据的试验标准偏差表征，按照国家检定规范《JJF1059—1999测量不确定度评定与表示》，A类不确定度计算方法为用式(4)即贝塞尔式计算得到的是试验标准偏差，然后由式(5)计算 A 类评定的标准不确定度。S(x)为标准差，n为测量次数，uA为A类不确定度，xi为采集的幅值比特征量。

(4)

(5)

以1#陶瓷盘为例，由表1数据代入上式可计算出其时域不确定度uA=0.151，频域不确定度uA=0.796；时域阈值6.148，频域阈值36.651，可以看出信号采集的不确定度比阈值低了至少1个数量级，同时也比幅值比低了1个数量级，说明信号采集的不确定程度对识别结果的影响很小，工控机系统采集信号较为稳定，结果可信。同理可以算出其他样品每次采集信号的不确定度，所得结果基本与1#样品一致，不确定程度相比阈值和幅值比都小一个数量级，数据采集较为稳定，试验结果可信。

3.4 其他样品及识别结果

除上文所用的陶瓷盘样品外，本文还对陶瓷盒样品、陶瓷水池样品和陶瓷罐样品进行了试验验证。样品图片见图10～11。

图10 陶瓷水池Fig.10 Ceramic cistern

图11 陶瓷盒与陶瓷罐Fig.11 Ceramic box and ceramic jar

其中各类样品尺寸为：4个陶瓷水池长约53 cm，宽约38 cm，深53 cm，壁厚约10 mm；3个陶瓷盒，长53 mm，宽53 mm，底厚度为5 mm；3个陶瓷罐，直径58 mm，底厚为3 mm。经试验验证，上述陶瓷样品均可以正确互相识别。

4 影响因素研究

根据所做试验得到的经验，每次信号采集时探头位置和角度一旦变化，回波信号将随变化程度的不同而产生不同程度的改变，对于角度考虑到实际应用难以做到每次角度都保持一致，故进行了适应性试验，结果是待测信号和标准信号采集时均随机旋转±5°后，仍能达到准确识别要求，旋转±10°后虽也能准确识别各种样品，但其幅值比变化范围很大，容易发生误辩。因此保守起见，采集信号时要提前规定一个基准方向，探头可以在此基准上旋转±5°。图12为1#样品测试探头分别旋转0°、5°和10°的时域信号图，前6个回波信号三者基本一致旋转10°的回波峰值略低于其他两个，区别主要体现在尾波细节信息，探头旋转后扫查区域也同步旋转，但实际情况下的扫查区域并非理想条件下的对称声场，因此超声在样品中的散射也会因旋转而发生微小变化，旋转10°后高次回波信号的差别更加明显。

图12 不同角度时域信号Fig.12 Time-domain signal of different angles

位置固定相比于角度固定容易，虽然探头位置可以有5 mm的偏移框量，但同样会降低识别准确度，故规定基准位置后探头应尽量准确的放在基准位置，稍微有偏差不会影响识别。

探头上方需加一重物压住使信号稳定，经试验验证，信号在200 g，250 g，300 g，400 g的压力下均一致，因此不小于200 g即可满足要求，过重的压块既不方便携带又容易损伤探头。

试验过程中发现如果物体底面有水，则信号会发生很大改变，因为水是耦合剂，平时超声达到物体底面时由于阻抗不匹配，无法穿过空气达到放置物体的桌面，而一旦底面有水就会将物体底面与桌面进行耦合，使超声穿过从而改变回波信号。为此本文做模拟了不同放置面的试验，在桌面覆盖一条干毛巾和湿毛巾，探究不同底面边界的识别效果。相对于光滑质密坚硬的桌面边界条件，干毛巾模拟的是粗糙疏松柔软的边界条件。结果表明物体在干毛巾上试验不影响识别，而在湿毛巾上的试验出现多次误辩。

5 结 论

本文介绍了在基于虚拟仪器的陶瓷器件超声指纹防伪识别技术研究方面的工作。目前实现的陶瓷器件超声防伪识别的虚拟仪器系统，由超声检测卡和超声检测虚拟仪器软件构成。试验测试表明，该虚拟机系统可以完成对外观完全相同的陶瓷器件的识别且效果稳定可靠，实现了试验系统的各项功能。因此可以认为，该技术能够实现各类型材料和结构的有效识别。同时，该系统的开发也为进一步实现超声防伪识别系统的智能化、自动化、一体化、小型化奠定了良好的基础。