聲學成像儀

聲學成像（acoustic imaging）是基於傳聲器陣列測量技術，通過測量一定空間內的聲波到達各傳聲器的信號相位差異，依據相控陣原理確定聲源的位置，測量聲源的幅值，並以圖像的方式顯示聲源在空間的分布，即取得空間聲場分布雲圖－聲像圖，其中以圖像的顏色和亮度代表聲音的強弱。

採用Beamforming技術的ACOUSTIC Camera（聲學照相機）系統可以為用戶提供快速、準確的噪聲分布圖，可以進行穩態的、非穩態的、靜止的和移動物體的噪聲圖像，已經成功套用於通過噪聲，車內3D噪聲分布，零部件噪聲分布等多個領域。

基本介紹

• 中文名：聲學成像儀、聲學照相機
• 外文名：Acoustic imager、ACOUSTIC Camera

聲學成像原理：

基於麥克風陣列的噪聲源定位原理簡介

一般來說，基於麥克風陣列的聲源定位算法劃分為三類：一是基於波束形成的方法；二是基於高解析度譜估計的方法；三是基於聲達時延差（TDOA）的方法。

波束形成（Beamforming）

基於最大輸出功率的可控波束形成技術 Beamforming，它的基本思想就是將各陣元採集來的信號進行加權求和形成波束，通過搜尋聲源的可能位置來引導該波束，修改權值使得傳聲器陣列的輸出信號功率最大。這種方法既能在時域中使用，也能在頻域中使用。它在時域中的時間平移等價於在頻域中的相位延遲。在頻域處理中，首先使用一個包含自譜和互譜的矩陣，我們稱之為互譜矩陣(Cross-Spectral Matrix，CSM)。在每個感興趣頻率之處，陣列信號的處理給出了在每個給定的空間掃描格線點上或每個信號到達方向(Direction ofArrival，DOA)的能量水平。因此，陣列表示了一種與聲源分布相關聯的回響求和後的數量。這種方法適用於大型麥克風陣列，對測試環境適應性強。

基於高解析度譜估計

基於高解析度譜估計的方法包括了自回歸 AR 模型、最小方差譜估計（MV）和特徵值分解方法（如 Music 算法）等，所有這些方法都通過獲取了傳聲器陣列的信號來計算空間譜的相關矩陣。在理論上可以對聲源的方向進行有效估計，實際中若要獲得較理想的精度，就要付出很大的計算量代價，而且需要較多的假設條件，當陣列較大時這種譜估計方法的運算量很大，對環境噪聲敏感，還很容易導致定位不準確，因而在現代的大型聲源定位系統中很少採用。

聲達時間差(TDOA)

聲達時間差(TDOA)的定位技術，這類聲源定位方法一般分為二個步驟進行，先進行聲達時間差估計，並從中獲取傳聲器陣列中陣元間的聲延遲(TDOA)；再利用獲取的聲達時間差，結合已知的傳聲器陣列的空間位置進一步定出聲源的位置。

近況：

將聲像圖與陣列上配裝的攝像實所拍的視頻圖像以透明的方式疊合在一起，就形成了可直觀分析被測物產生噪聲狀態。這種利用聲學、電子學和信息處理等技術，將聲音變換成人眼可見的圖像的技術可以幫助人們直觀地認識聲場、聲波、聲源，便捷地了解機器設備產生噪聲的部位和原因，物體（機器設備）的聲像反映了其所處的狀態。

聲成像的研究開始於20世紀20年代末期。最早使用的方法是液面形變法。隨後，很多種聲成像方法相繼出現，至70年代已形成一些較為成熟的方法，並有了大量的商品化產品。聲成像方法可分為主動聲成像、掃描聲成像和聲全息。

套用：

聲學成像儀ACAM ---100

可以用在諸多產品研發、故障診斷領域：

· 車輛、家電NVH性能最佳化；
· 汽車、家電、工具機、注塑機、發電機組等設備異音異響定位；
· 聲音位置或軌跡跟蹤定位：如低空無人機預警、炮彈落點定位、爆炸定位、子彈軌跡跟蹤定位、水下目標定位等等；
· 門窗密封性檢測、管道漏氣位置定位；
· 汽車、火車、飛機的通過噪聲、駛過噪聲、或飛越噪聲成像和定位；
· 語音增強、聲源方位識別。

軟體系統

軟體全球獨創的OptiNav BF 波束形成算法

高達 98 FPSF圖像更新率 （與信號源接入方式關聯 ）

可導出 圖片 、視頻 以及 BIN格式檔案進行回放

實時Real -Time的聲音成像

可對脈衝形噪聲進行檢

全自動圖像匹配最佳化功能

可實時對分析頻率範圍

可實時對測量距離進行調整

線性 /指數圖像平均

高效的後處理（頻譜，圖譜，值列表）

圖片