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摘要：
飞机复合材料以及各种构件开发与实际应用的快速发展，对超声无损检测技术具有严峻的挑战性。经过科研人员多年的研究，目前使用超声相控阵技术成像已成为一种成熟的无损检测方法。然而复合材料结构各种各样，使用要求也不尽相同。因此，如何处理从相控阵探头采集到的超声回波信号，既能满足快速、真实地反映被测物的主要特点，从而实现准确判伤，又能降低检测成本，是一项具有实际应用价值的研究课题。又由于使用超声相控阵成像时，波速形成计算量很大，而采用并行计算的方法可以提高其速度。所以本文提出采用信息融合（Information Fusion）技术和并行进程极多的图形处理器（GPU）来解决上述难点。仿真实验结果表明，本文提出的方法能有效改善超声相控阵探头成像的质量和缺陷表征效果，提高检测速度，具有很好的应用前景。
关键词：  超声相控阵；信息融合；图形处理器（GPU）
 
Research of Accelerating Composite Detection Algorithm Based on GPU
 
Abstract：
     Rapid development and practical applications of various aircraft composite components have put forward severe challenges to ultrasonic nondestructive testing technology. After years of researches, ultrasonic phased array (UPA) imaging technology has become a mature non-destructive testing method currently. However, composite materials have all kinds of structures, and the requirements are different too. Therefore, how to deal with ultrasound echo signals obtained from the sensors, both to meet our requirements of quickly and truly reflect the main characters of the measured object so as to realize precise judgement, but also to reduce testing costs, is a major research subject. In this paper, a method based on information fusion technology combined with GPU is proposed. The information fusion method consists of two parts, i.e. split bitmap method and Bayesian estimation. After the fusion set of valid data is achieved, the characteristic function of valid data can be obtained, so that the decision function and the risk function can be got. Then Bayesian risk of the decision function is computed and optimal estimates of parameters are obtained. As a large amount of computation of beaming forming is produced using ultrasound phased array imaging, parallel computing method is considered to improve the imaging speed. In this paper, Graphics Processor Units (GPU) is adopted to simulate for beam forming. Simulation results indicate that the proposed method can improve the imaging quality of UPA probe imaging, increase detection speed and defect characterization effect. It has good application prospect.
 
Keywords： ultrasonic phased array; sensor; information fusion; GPU
1. 前言
超声相控阵是由多个阵元组成，每个阵元都能够采集回波信号，且采集到的信号特征不完全相同，所以单个阵元采集的信息并不全面，不能完整地描述被测体。综上所述，超声相控阵回波信号处理是一个技术难点。
为解决上述技术难点，很多研究学者从硬件和软件两方面着手，提出了相应的解决办法。20世纪末，最普遍的解决方法是采用加权平均法 ^[1]。2004年，中国科学院通过提升小波包变换对超声信号进行滤波，然后利用希尔伯特变换和正交解调方法对滤波信号进行联合时频分析提取信号在不同频率段的信息特征^[2]。2008年，山东科技大学采用D一S证据理论融合算法对超声波传感器阵列得到的信息进行数据融合，对数字信号处理器DSP数据融合模块数据的特征描述更加准准确^[3]。2012年，合肥工业大学采用反向传播神经网络（BP）对相控阵各阵元采集的信息进行处理分析，高效完成凸优化处理^[4]。
本文基于上述研究，提出使用贝叶斯信息融合算法来处理超声相控阵回波信号。但是其算法很复杂，处理的数据量很大，再加上超声相控阵成像过程中的波束成形，都必须要进行大量复杂的计算。为了提高成像速度，本文提出采用GPU对贝叶斯信息融合算法进行并行计算。
2 基于GPU的超声相控阵成像理论和方法
2.1 贝叶斯信息融合方法
信息融合的基本原理就像人的大脑综合处理信息一样，能够充分利用多源信