激光超聲技術(shù)下的運(yùn)動(dòng)損傷非接觸檢測(cè)方法

陳 茹，雷 旭，楊 琦

（1.西安醫(yī)學(xué)高等?？茖W(xué)校 體育工作部，陜西 西安 710309；2.西安財(cái)經(jīng)大學(xué) 體育教學(xué)部，陜西 西安 710100）

運(yùn)動(dòng)體在運(yùn)動(dòng)過程中容易產(chǎn)生磨損［1-2］，長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)后自身的疲勞、外界環(huán)境的影響多項(xiàng)因素的作用會(huì)導(dǎo)致磨損不斷累積，損傷區(qū)域不斷擴(kuò)大。假設(shè)能夠?qū)\(yùn)動(dòng)體進(jìn)行檢測(cè)，識(shí)別出損傷區(qū)域，并及時(shí)給出改善方案，能夠使損傷程度降至最小，有助于提升運(yùn)動(dòng)效果。因此，對(duì)運(yùn)動(dòng)損傷區(qū)域檢測(cè)方法的研究極其重要。鄺楚文等［3］采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)、殘差函數(shù)建立圖像特征提取模型，結(jié)合自主學(xué)習(xí)、特征金字塔識(shí)別出圖像損傷區(qū)域的特征，進(jìn)而檢測(cè)出損傷所在位置，但在損傷圖像檢測(cè)過程未將圖像上的噪聲去除，圖像信噪比較低?？荡T等［4］通過紅外、可見光原理提取圖像特征，利用深度學(xué)習(xí)算法設(shè)立損傷區(qū)域檢測(cè)模型，通過單階段檢測(cè)技術(shù)、特征金字塔求解該模型，完成損傷區(qū)域檢測(cè)，但該方法去噪效果不佳，導(dǎo)致檢測(cè)效果不佳。汪虹余等［5］根據(jù)多尺度超像素分割方式將原始圖像轉(zhuǎn)化成無(wú)向圖，利用最優(yōu)特征選擇方法去除圖像上噪聲，并提取圖像特征，結(jié)合蟻群算法提取出損傷特征，實(shí)現(xiàn)損傷區(qū)域檢測(cè)，但使用蟻群算法計(jì)算過程較為復(fù)雜，增加檢測(cè)難度且容易易將正確區(qū)域特征錯(cuò)誤識(shí)別成損傷的特征，這大大增加檢測(cè)的誤差。

為進(jìn)一步提高檢測(cè)效果，本文提出一種采用多模態(tài)融合和激光超聲技術(shù)完成運(yùn)動(dòng)損傷非接觸檢測(cè)。利用激光超聲技術(shù)對(duì)人體運(yùn)動(dòng)損傷區(qū)域進(jìn)行掃描，通過簡(jiǎn)諧振動(dòng)方法建立運(yùn)動(dòng)損傷傳輸模型采集Lamb 波信號(hào)。這種非接觸的方式避免直接接觸人體，減少對(duì)被測(cè)物體的影響。為了抑制傳輸時(shí)的干擾信號(hào)，采集到的Lamb 波信號(hào)使用連續(xù)小波變換方式進(jìn)行預(yù)處理，有效消除噪聲和干擾，提高信號(hào)質(zhì)量。采用多模態(tài)融合方法提取Lamb 波中不同模態(tài)的能量數(shù)值作為信號(hào)特征值，進(jìn)一步分析不同模態(tài)的能量數(shù)值，綜合考慮不同模態(tài)的信息，提高損傷檢測(cè)的準(zhǔn)確性。將能量數(shù)值異常的信號(hào)區(qū)域轉(zhuǎn)化為反射畸變特征的圖像區(qū)域，采用Neumann neighbor 方法求解該區(qū)域Lamb 波信號(hào)的能量異常值。通過比較每個(gè)像素點(diǎn)與其鄰近像素點(diǎn)的能量差異，確定運(yùn)動(dòng)損傷位置的成像像素點(diǎn)。

1 運(yùn)動(dòng)損傷非接觸檢測(cè)

激光超聲技術(shù)屬于一種非接觸檢測(cè)技術(shù)，其傳播路徑長(zhǎng)，且信號(hào)衰減程度極小，對(duì)損傷信號(hào)敏感，被廣泛運(yùn)用在各種運(yùn)動(dòng)體的損傷檢測(cè)中［6-7］。該技術(shù)利用多模態(tài)融合、簡(jiǎn)諧振動(dòng)等方法設(shè)立非線性超聲場(chǎng)波動(dòng)函數(shù)方程，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)損傷非接觸檢測(cè)并保證運(yùn)動(dòng)損傷檢測(cè)效率。

1.1 激光超聲技術(shù)下的Lamb 波信號(hào)采集

激光超聲非接觸檢測(cè)技術(shù)的本質(zhì)是通過Lamb 波在運(yùn)動(dòng)體中傳輸采集反射的超聲波信號(hào)［8-9］。由于不同物質(zhì)區(qū)域?qū)amb 波傳輸?shù)挠绊懖煌虼瞬捎煤?jiǎn)諧振動(dòng)方法建立Lamb 波在運(yùn)動(dòng)損傷區(qū)域中的傳輸模型，采集超聲反射波信號(hào)，傳輸模型原理見圖1。

由圖1 可知，當(dāng)入射波w(x，t) 在運(yùn)動(dòng)體中順著x軸的正方向傳輸，遇到損傷部位的能量x0就會(huì)被反射至x軸負(fù)方向進(jìn)行傳播并生成反射波wb(x，t)；剩余部分的能量按照透射原理，透過損傷區(qū)域順著x軸正方向進(jìn)行傳輸，輸出為wa(x，t)［10-11］。由此，采用簡(jiǎn)諧振動(dòng)方式描述Lamb 波在運(yùn)動(dòng)損傷中傳輸后的結(jié)果wa(x，t)和wb(x，t)，即

圖1 運(yùn)動(dòng)損傷中Lamb 波的傳輸模型Fig.1 Transmission model of Lamb waves in sports injuries

式（2）中，t表示時(shí)間；ω、L分別描述Lamb 波的角頻率及波數(shù)；x、kx分別代表?yè)p傷區(qū)域的中心點(diǎn)所在的位置及寬度；χ1、χ2代表因損傷導(dǎo)致Lamb 波形相位變化的兩個(gè)參數(shù)；X、Y、Z分別為入射波、透射波及反射波的幅值大小。通過式（1）和式（2），即通過運(yùn)動(dòng)損傷的激光超聲波傳播模型，獲得傳輸后的結(jié)果w(x，t)，完成激光超聲信號(hào)傳輸后的Lamb 波采集。

1.2 Lamb 波預(yù)處理

采用連續(xù)小波變換方式［12-13］對(duì)激光超聲Lamb 波信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，即可獲得信噪比較高的運(yùn)動(dòng)損傷圖像信息。激光超聲波的信號(hào)處理方式主要有兩種，即傅里葉變換和連續(xù)小波變換。傅里葉分析方式［14-15］能夠?qū)⑿盘?hào)在時(shí)域與頻域進(jìn)行變換處理，通過不同方向的觀察與解析信號(hào)，得到更多的信號(hào)特征。但此方法的頻域表示整體平均特征且頻域中各分量是信號(hào)在整個(gè)時(shí)間定義域內(nèi)的傅里葉積分，不能對(duì)局部信號(hào)進(jìn)行分析。若采用該方法獲取運(yùn)動(dòng)損傷時(shí)信號(hào)的頻率成分特征，無(wú)法確定頻率任意一個(gè)成分在時(shí)域中的位置。為此，本文采用連續(xù)小波變換方式預(yù)處理運(yùn)動(dòng)損傷的激光超聲波信號(hào)。

相比傅里葉分析方式，小波變換屬于時(shí)頻分析一種方式［16］，是一個(gè)二維的變換，能夠獲得信號(hào)在時(shí)域上分布的位置及特征，將超聲波轉(zhuǎn)換為二維圖像。首先進(jìn)行激光超聲波信號(hào)的二維轉(zhuǎn)換，假設(shè)?(w(x，t))表示傳輸后的Lamb 波母小波函數(shù)，則激光超聲波變換過程需要滿足式（3）條件，即

其中，p表示信號(hào)的時(shí)域頻率。以信號(hào)時(shí)間為軸，將式（3）進(jìn)行傅里葉變換等價(jià)計(jì)算得出

其中，?(t′)將?(w(x，t))進(jìn)行傅里葉時(shí)間等價(jià)變換后的結(jié)果。式（4）獲得傅里葉變換信號(hào)?(t′)只是變換了時(shí)頻，含有超出二維圖像頻率的超聲波信號(hào)，且該信號(hào)震蕩性極強(qiáng)。為此預(yù)處理的第二步便是對(duì)?(t′)做伸縮與平移處理，將超頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像，即得

其中，?c，d(t′)描述超頻信號(hào)預(yù)處理轉(zhuǎn)換后的二維圖像信號(hào)的小波函數(shù)，c與d都是正數(shù)，且c≠0。c描述圖像寬度因子大小，假設(shè)c<1，就需對(duì)波形進(jìn)行壓縮處理，寬度因子值越小，則波形壓縮的越?。患僭O(shè)c>1，則進(jìn)行拉伸處理，寬度因子值越大，波形拉伸越大。寬度因子c與頻率ω存在對(duì)應(yīng)關(guān)系，即c越小對(duì)應(yīng)ω值越大，c越大對(duì)應(yīng)ω值越小。d表示平移因子，即在t′上平移位置。通常?(t′)能量聚集在（0，0）點(diǎn)上，?c，d(t′)能量聚集在d點(diǎn)上。通過調(diào)整c和d完成超頻信號(hào)的伸縮與平移處理。

然后對(duì)轉(zhuǎn)換后的圖像信號(hào)進(jìn)行去噪處理，假設(shè)f(t′)表示激光超聲波可積函數(shù)，則二維圖像?c，d(t′)的小波去噪變換條件如式（6）所示，

其中，W(c，d)描述為f(t′)和?c，d(t′)的內(nèi)積情況，則?c，d(t′)′是?c，d(t′)的共軛。

根據(jù)式（6）的條件選用復(fù)值Morlet 小波當(dāng)做母小波函數(shù)，采用高斯包絡(luò)函數(shù)得出Morlet 小波的單頻率正弦函數(shù)，獲得去除噪聲的信號(hào)，即

其中，γ描述高斯窗的寬度大小；ω′描述中心角頻率大小；j表示去噪中保留的局部特征頻率。通過式（7）得到抑制噪聲且具有良好局部特征的超聲波，完成運(yùn)動(dòng)圖像上激光超聲波Lamb 波信號(hào)預(yù)處理，為后續(xù)損傷檢測(cè)奠定良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.3 運(yùn)動(dòng)損傷位置檢測(cè)

1.3.1 基于多模態(tài)融合的信號(hào)特征提取 采用多模態(tài)融合方法對(duì)1.2 節(jié)預(yù)處理后的Lamb 波信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到S模態(tài)、A模態(tài)波的窄帶信號(hào)。對(duì)比?(t′)中非損傷區(qū)域處相鄰兩個(gè)檢測(cè)位置和損傷區(qū)域相鄰兩個(gè)檢測(cè)位置相距2 mm 范圍內(nèi)的波信號(hào)變化。經(jīng)過對(duì)比分析可知，非損傷區(qū)域的S模態(tài)信號(hào)由于存在時(shí)延，會(huì)隨著傳輸距離的增加而減弱，而損傷區(qū)域S模態(tài)信號(hào)，因?yàn)長(zhǎng)amb 波在損傷處出現(xiàn)反射，使其幅值發(fā)生改變。而非損傷區(qū)域的A模態(tài)信號(hào)會(huì)在損傷區(qū)域發(fā)生大幅度波動(dòng)，同時(shí)非損傷區(qū)域各檢測(cè)點(diǎn)的A模態(tài)的幅值及其波形也出現(xiàn)較大波動(dòng)。這是因?yàn)長(zhǎng)amb 波在S模態(tài)傳輸速度遠(yuǎn)大于A模態(tài)傳輸速度，S模態(tài)在損傷區(qū)域的反射會(huì)和A模態(tài)混合在一起，致使非損傷區(qū)域的A模態(tài)發(fā)生波動(dòng)，盡管波動(dòng)程度小于損傷區(qū)域的A模態(tài)信號(hào)的波動(dòng)量，但會(huì)影響異常能量成像結(jié)果的信噪比，無(wú)法有效區(qū)分和檢測(cè)損傷區(qū)域信號(hào)［17］。為此，文中提取Lamb 波中的S模態(tài)數(shù)據(jù)當(dāng)做信號(hào)特征值，對(duì)損傷區(qū)域位置進(jìn)行檢測(cè)，也就是S模態(tài)出現(xiàn)反射畸變特征的信號(hào)區(qū)域即為運(yùn)動(dòng)損傷區(qū)域。

根據(jù)以上原理采用移動(dòng)時(shí)間窗提取?(t′) 中任意運(yùn)動(dòng)點(diǎn)(x，y) 連續(xù)S模態(tài)中的能量數(shù)值作為特征值［18-20］，其計(jì)算過程為

其中，t1描述Lamb 波信號(hào)S模態(tài)的起始時(shí)間；t2描述S模態(tài)的持續(xù)時(shí)間段；?S(x，y，t′)描述?(t′)中信號(hào)的連續(xù)S模態(tài)集合。通過式（8）計(jì)算各測(cè)量點(diǎn)的模態(tài)能量值及其時(shí)域信號(hào)，即可提取損傷區(qū)域的Lamb 波信號(hào)特征。

1.3.2 能量異常求解 為了能夠求解Lamb 波信號(hào)模態(tài)能量特征值中的異常值，基于式（8）以Lamb 波順著x軸傳輸為例，設(shè)定運(yùn)動(dòng)檢測(cè)區(qū)域中ES(x，y)每一個(gè)點(diǎn)的異常能量值ΔE(x，y)，

其中，Δx描述兩個(gè)檢測(cè)點(diǎn)之間的距離；Δt描述Lamb 波在鄰近兩個(gè)檢測(cè)點(diǎn)之間的傳輸所用時(shí)長(zhǎng)。因?yàn)長(zhǎng)amb 波有多種模態(tài)形式，各模態(tài)之間的傳輸速度均不同，為此按照相關(guān)函數(shù)算出鄰近兩個(gè)點(diǎn)Lamb 波信號(hào)的關(guān)聯(lián)程度，即

式（10）可知在各模態(tài)之間傳輸速度不同的情況下，r(t)的最大值即Δt。

由式（9）和式（10）算出Lamb 波傳輸方向上鄰近兩個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的能量異常，但在現(xiàn)實(shí)中運(yùn)動(dòng)損傷導(dǎo)致Lamb波的能量反射不僅順著Lamb 波傳輸方向，還會(huì)在Lamb 波垂直方向上出現(xiàn)異常。采用Neumann neighbor計(jì)算超聲波圖像中Lamb 波垂直方向上的能量異常，包括各檢測(cè)點(diǎn)及其鄰近四個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的異常情況，見圖2。

圖2 中假設(shè)kpq是運(yùn)動(dòng)檢測(cè)區(qū)域任意一檢測(cè)點(diǎn)，則其鄰近四個(gè)檢測(cè)點(diǎn)分別為k(p-1)q、kp(q-1)、kp(q+1)、k(p+1)q。這幾點(diǎn)的S模態(tài)能量按照式（9）進(jìn)行求解，得出ΔE(k(p-1)q)、ΔE(kp(q-1))、ΔE(kp(q+1))、ΔE(k(p+1)q)，則根據(jù)關(guān)聯(lián)值r（t） ，區(qū)域內(nèi)能量異常值計(jì)算過程為，

圖2 能量異常計(jì)算過程Fig.2 A-Energy anomaly calculation process

其中，ΔE(kpq) 表示kpq的能量異常值。

對(duì)于任意運(yùn)動(dòng)檢測(cè)區(qū)域均通過式（11）運(yùn)算得出能量異常數(shù)值Hpq。設(shè)定運(yùn)動(dòng)檢測(cè)區(qū)域總共M×N檢測(cè)點(diǎn)，因邊界上的點(diǎn)缺少對(duì)比檢測(cè)點(diǎn)，所以不進(jìn)行運(yùn)算，則總共需要計(jì)算(M-2)×(N-2)個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的能量異常值。提取圖像超聲信號(hào)能量異常值即為運(yùn)動(dòng)損傷位置成像像素點(diǎn)，確定該區(qū)域存在損傷，完成運(yùn)動(dòng)損傷非接觸檢測(cè)。

2 測(cè)試分析與研究

2.1 測(cè)試數(shù)據(jù)采集

為證實(shí)所提方法對(duì)人體運(yùn)動(dòng)損傷檢測(cè)效果，實(shí)驗(yàn)選取某體育高校 2021 屆四個(gè)運(yùn)動(dòng)專業(yè)的學(xué)生作為研究對(duì)象。根據(jù)體檢報(bào)告，這些研究對(duì)象經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)動(dòng)，部分個(gè)體具有不同程度的運(yùn)動(dòng)損傷。測(cè)試采用激光超聲無(wú)接觸檢測(cè)設(shè)備為YAG 脈沖激光器（脈寬為9 ns，脈沖能量8 MJ），負(fù)責(zé)發(fā)出激光；采用富士AE204SW 超聲發(fā)射傳感器接收Lamb 波信號(hào)；采用信號(hào)采集卡（采樣頻率為20.11 MHz）采集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在中控機(jī)中，完成超聲波可視化成像顯示。激光點(diǎn)的掃描激勵(lì)點(diǎn)數(shù)為204×318，間距為0.21 mm。利用所提方法將超聲信號(hào)轉(zhuǎn)換為運(yùn)動(dòng)損傷部位檢測(cè)圖像共4 張，檢測(cè)結(jié)果見圖3。將檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際損傷位置進(jìn)行比較，所提檢測(cè)方法可完全檢出。

2.2 檢測(cè)圖像信噪比分析

信噪比能夠反映出損傷檢測(cè)圖像品質(zhì)及其處理的效果，較高的信噪比值表示較好的圖像質(zhì)量和較低的噪聲水平。根據(jù)本次檢測(cè)所關(guān)注的具體損傷區(qū)域進(jìn)行信噪比檢測(cè)。深度卷積網(wǎng)絡(luò)方法［3］、深度學(xué)習(xí)方法［4］、蟻群方法［5］與所提方法的損傷圖像信噪比進(jìn)行分析，結(jié)果見圖4。由圖4 可知，所提技術(shù)采用連續(xù)小波變換方式抑制Lamb 波傳輸過程中存在的干擾，得到損傷圖像的信噪比最高達(dá)到42 dB；深度卷積網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)方法不具備去除Lamb 波傳輸時(shí)干擾信號(hào)的能力，得到損傷圖像信噪比較低；蟻群方法只能去掉一部分干擾，同時(shí)容易將噪聲信號(hào)錯(cuò)誤看做損傷圖像信號(hào)，獲得的圖像信噪比較差。

圖3 運(yùn)動(dòng)損傷的部位超聲圖像Fig.3 Ultrasound image of the site of the sports injury

2.3 檢測(cè)精度分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的檢測(cè)效果優(yōu)于深度卷積網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)方法、蟻群方法，從各運(yùn)動(dòng)損傷部位檢測(cè)精度的角度進(jìn)行對(duì)比分析，見圖5。由圖5 可知，所提方法對(duì)運(yùn)動(dòng)損傷各部位的檢測(cè)精度在95% 以上，明顯高于其他方法。這是因?yàn)樗岱椒ɡ枚嗄B(tài)融合方法、移動(dòng)的時(shí)間窗提取運(yùn)動(dòng)過程每一個(gè)點(diǎn)特征，特征提取效果較好，進(jìn)而提升運(yùn)動(dòng)損傷檢測(cè)的精度。

2.4 均方誤差對(duì)比分析

均方誤差能夠衡量運(yùn)動(dòng)損傷模態(tài)能量異常值與實(shí)際運(yùn)動(dòng)損傷值之間的誤差情況。為此，實(shí)驗(yàn)從均方誤差角度來驗(yàn)證所提方法的運(yùn)動(dòng)損傷檢測(cè)性能。由圖6 可知，所提方法的均方誤差最大值為0.05，明顯低于其他方法。因所提方法使用Neumann neighbor 方法能夠精準(zhǔn)算出運(yùn)動(dòng)區(qū)域中每一個(gè)點(diǎn)的能量異常值，并根據(jù)此異常值生成損傷圖像，并能保證生成的圖像質(zhì)量，進(jìn)而降低表征損傷檢測(cè)的均方誤差。

圖4 各方法下?lián)p傷圖像信噪比對(duì)比Fig.4 Comparison of SNR of damage images for each method

圖5 運(yùn)動(dòng)損傷各部位檢測(cè)精度對(duì)比Fig.5 Comparison of the detection accuracy of each part of the sports injury

2.5 檢測(cè)耗時(shí)對(duì)比

該部分實(shí)驗(yàn)從運(yùn)動(dòng)損傷部位圖像中隨機(jī)抽取70 張圖像作為實(shí)驗(yàn)檢測(cè)對(duì)象，并對(duì)比分析所提方法與對(duì)比方法檢測(cè)耗時(shí)情況，見圖7。由圖7 可知，蟻群方法損傷圖像檢測(cè)耗時(shí)最長(zhǎng)，該方法易將健康區(qū)域點(diǎn)識(shí)別成損傷區(qū)域點(diǎn)，增加檢測(cè)難度；深度卷積網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)方法需通過不斷訓(xùn)練才能將運(yùn)動(dòng)損傷區(qū)域檢測(cè)出來，同時(shí)計(jì)算過程較為復(fù)雜，檢測(cè)耗時(shí)較長(zhǎng)；使用可積函數(shù)、高斯包絡(luò)函數(shù)去除信號(hào)傳輸過程中的干擾，這大大降低損傷圖像檢測(cè)的難度，為此檢測(cè)耗時(shí)最短低于4 s。

圖6 各方法的均方誤差對(duì)比結(jié)果Fig.6 Comparison results of the mean-squared error for each method

圖7 運(yùn)動(dòng)損傷檢測(cè)耗時(shí)對(duì)比Fig.7 Comparison of time-consuming of sports injury detection

3 結(jié)論

為了提高運(yùn)動(dòng)損傷非接觸檢測(cè)效果，本文研究激光超聲技術(shù)的運(yùn)動(dòng)損傷非接觸檢測(cè)方法。根據(jù)激光超聲技術(shù)與簡(jiǎn)諧振動(dòng)方法建立運(yùn)動(dòng)損傷信號(hào)的傳播模型。利用小波變換、高斯包絡(luò)函數(shù)處理Lamb 波傳輸過程中的干擾信號(hào)，結(jié)合多模態(tài)融合、時(shí)間窗提取信號(hào)特征。通過Neumann neighbor 算法得出能量異常值，進(jìn)而完成運(yùn)動(dòng)損傷非接觸檢測(cè)。所提技術(shù)的檢測(cè)圖像信噪比、檢測(cè)精度、檢測(cè)均方誤差、檢測(cè)效率均較優(yōu)，提高了檢測(cè)效果。