Este trabalho trata do estudo e aplicação da técnica de abertura focal sintética (SAFT) na geração de imagens por ultra-som em modo-B com transdutores matriciais lineares, para aplicação em ensaios não destrutivos. Sinais em modo-A são adquiridos e armazenados correspondentes ao meio inspecionado. Implementaram-se duas estratégias de processamento baseadas no método SAFT. A primeira consiste em um elemento central do array emitindo e todos recebendo, resultando em imagens com uma baixa energia acústica envolvida. A outra estratégia considera cada um dos elementos do array emissores e receptores gerando imagens de melhor qualidade, mas requer um maior tempo de processamento. Aplicaram-se técnicas de processamento digital de sinais como: filtragem, extração da envoltória, retificação, compressão logarítmica, interpolação e janelas de ponderação. Arquivos de dados foram gerados com um array de 128 elementos pelos pesquisadores da Universidade de Michigan e disponibilizados no site. Esses foram utilizados para a elaboração e otimização dos algoritmos no MatlabR. As imagens obtidas foram analisadas com relação a alguns parâmetros como a resolução axial e lateral, o contraste e o tempo de processamento. Foi confeccionado, no Laboratório de Ultra-Som da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, transdutor array de 16 elementos. Realizaram-se experimentos, adquirindo-se sinais que foram processados, gerando imagens referentes ao meio inspecionado. / This work deals with the study and application of the synthetic aperture focusing technique (SAFT) for generating ultrasonic images in mode-B with linear array transducers for nondestructive testing applications. Modo-A signals are acquired and stored corresponding to the inspected medium. It was implemented two processing strategies based on SAFT. The first one consists of an array emitting with the central element and receiving with all the elements, resulting in images with a low acoustic energy involved. The second considers each one of the emitting and receiving elements of the array, generating images of better quality but requiring a longer processing time. Digital signal processing techniques were applied such as: filtering, envelope detection, rectification, logarithmic compression, interpolation, and weighting windows. Data were generated with a 128-element array by researchers from the University of Michigan and made available at the institution website. These data were used for elaborating and optimizing the algorithms using MatlabR. The acquired images were analyzed regarding some parameters as axial and lateral resolution, contrast and the processing time. A 16-element array was confectioned in the Ultrasound Laboratory of the School of Engineering at the University of São Paulo. Experiments were conducted and signals were acquired and processed, resulting in images of the inspected medium.

Este trabalho trata do estudo e aplicação da técnica de abertura focal sintética (SAFT) na geração de imagens por ultra-som em modo-B com transdutores matriciais lineares, para aplicação em ensaios não destrutivos. Sinais em modo-A são adquiridos e armazenados correspondentes ao meio inspecionado. Implementaram-se duas estratégias de processamento baseadas no método SAFT. A primeira consiste em um elemento central do array emitindo e todos recebendo, resultando em imagens com uma baixa energia acústica envolvida. A outra estratégia considera cada um dos elementos do array emissores e receptores gerando imagens de melhor qualidade, mas requer um maior tempo de processamento. Aplicaram-se técnicas de processamento digital de sinais como: filtragem, extração da envoltória, retificação, compressão logarítmica, interpolação e janelas de ponderação. Arquivos de dados foram gerados com um array de 128 elementos pelos pesquisadores da Universidade de Michigan e disponibilizados no site. Esses foram utilizados para a elaboração e otimização dos algoritmos no MatlabR. As imagens obtidas foram analisadas com relação a alguns parâmetros como a resolução axial e lateral, o contraste e o tempo de processamento. Foi confeccionado, no Laboratório de Ultra-Som da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, transdutor array de 16 elementos. Realizaram-se experimentos, adquirindo-se sinais que foram processados, gerando imagens referentes ao meio inspecionado. / This work deals with the study and application of the synthetic aperture focusing technique (SAFT) for generating ultrasonic images in mode-B with linear array transducers for nondestructive testing applications. Modo-A signals are acquired and stored corresponding to the inspected medium. It was implemented two processing strategies based on SAFT. The first one consists of an array emitting with the central element and receiving with all the elements, resulting in images with a low acoustic energy involved. The second considers each one of the emitting and receiving elements of the array, generating images of better quality but requiring a longer processing time. Digital signal processing techniques were applied such as: filtering, envelope detection, rectification, logarithmic compression, interpolation, and weighting windows. Data were generated with a 128-element array by researchers from the University of Michigan and made available at the institution website. These data were used for elaborating and optimizing the algorithms using MatlabR. The acquired images were analyzed regarding some parameters as axial and lateral resolution, contrast and the processing time. A 16-element array was confectioned in the Ultrasound Laboratory of the School of Engineering at the University of São Paulo. Experiments were conducted and signals were acquired and processed, resulting in images of the inspected medium.

Nas últimas décadas, a poluição sonora tornou-se um grande problema para a sociedade. É por esta razão que a indústria tem aumentado seus esforços para reduzir a emissão de ruído. Para fazer isso, é importante localizar quais partes das fontes sonoras são as que emitem maior energia acústica. Conhecer os pontos de emissão é necessário para ter o controle das mesmas e assim poder reduzir o impacto acústico-ambiental. Técnicas como \"beamforming\" e \"Near-Field Acoustic Holography\" (NAH) permitem a obtenção de imagens acústicas. Essas imagens são obtidas usando um arranjo de microfones localizado a uma distância relativa de uma fonte emissora de ruído. Uma vez adquiridos os dados experimentais pode-se obter a localização e magnitude dos principais pontos de emissão de ruído. Do mesmo modo, ajudam a localizar fontes aeroacústicas e vibro acústicas porque são ferramentas de propósito geral. Usualmente, estes tipos de fontes trabalham em diferentes faixas de frequência de emissão. Recentemente, foi desenvolvida a transformada de Kronecker para arranjos de microfones, a qual fornece uma redução significativa do custo computacional quando aplicada a diversos métodos de reconstrução de imagens, desde que os microfones estejam distribuídos em um arranjo separável. Este trabalho de mestrado propõe realizar medições com sinais reais, usando diversos algoritmos desenvolvidos anteriormente em uma tese de doutorado, quanto à qualidade do resultado obtido e à complexidade computacional, e o desenvolvimento de alternativas para tratamento de dados quando alguns microfones do arranjo apresentarem defeito. Para reduzir o impacto de falhas em microfones e manter a condição de que o arranjo seja separável, foi desenvolvida uma alternativa para utilizar os algoritmos rápidos, eliminando-se apenas os microfones com defeito, de maneira que os resultados finais serão obtidos levando-se em conta todos os microfones do arranjo. / In recent decades, noise pollution has become a major problem for society. It is for this reason that the industry has increased its efforts to reduce the emission of noise. To do this, it is important to find out which parts of the sound sources are emitting greater acoustic energy. Knowing the emission points is required to keep track of them and thus be able to reduce acoustic and environmental impact. Techniques such as \"beamforming\" and \"Near-Field Acoustic Holography\" (NAH) allow obtaining acoustic images. These images are obtained using an array of microphones located at a relative distance from a noise source. Once acquired experimental data, one can obtain the location and the magnitude of the main points of noise emission. Similarly, we can find aeroacoustic and vibroacoustic sources, because they are general-purpose tools. Usually, these types of sources work in different frequency bands of the emission. Recently, a Kronecker Array Transform (KAT) was developed to microphone arrays, which provides a significant reduction in computational cost when applied to various image reconstruction methods, provided that the microphones are distributed in a separable array. This thesis proposes perform measurements with real signals using different algorithms previously developed in a dissertation about the quality of the obtained results and computational complexity, and the development of alternatives for data processing when some microphones of the array are defective. To reduce the impact of failures in microphones and maintain the condition that the array is separable, one alternative has been developed to use the fast algorithms by removing only the defective microphones, so that the final results will be obtained taking into account every microphone of the array.

Nas últimas décadas, a poluição sonora tornou-se um grande problema para a sociedade. É por esta razão que a indústria tem aumentado seus esforços para reduzir a emissão de ruído. Para fazer isso, é importante localizar quais partes das fontes sonoras são as que emitem maior energia acústica. Conhecer os pontos de emissão é necessário para ter o controle das mesmas e assim poder reduzir o impacto acústico-ambiental. Técnicas como \"beamforming\" e \"Near-Field Acoustic Holography\" (NAH) permitem a obtenção de imagens acústicas. Essas imagens são obtidas usando um arranjo de microfones localizado a uma distância relativa de uma fonte emissora de ruído. Uma vez adquiridos os dados experimentais pode-se obter a localização e magnitude dos principais pontos de emissão de ruído. Do mesmo modo, ajudam a localizar fontes aeroacústicas e vibro acústicas porque são ferramentas de propósito geral. Usualmente, estes tipos de fontes trabalham em diferentes faixas de frequência de emissão. Recentemente, foi desenvolvida a transformada de Kronecker para arranjos de microfones, a qual fornece uma redução significativa do custo computacional quando aplicada a diversos métodos de reconstrução de imagens, desde que os microfones estejam distribuídos em um arranjo separável. Este trabalho de mestrado propõe realizar medições com sinais reais, usando diversos algoritmos desenvolvidos anteriormente em uma tese de doutorado, quanto à qualidade do resultado obtido e à complexidade computacional, e o desenvolvimento de alternativas para tratamento de dados quando alguns microfones do arranjo apresentarem defeito. Para reduzir o impacto de falhas em microfones e manter a condição de que o arranjo seja separável, foi desenvolvida uma alternativa para utilizar os algoritmos rápidos, eliminando-se apenas os microfones com defeito, de maneira que os resultados finais serão obtidos levando-se em conta todos os microfones do arranjo. / In recent decades, noise pollution has become a major problem for society. It is for this reason that the industry has increased its efforts to reduce the emission of noise. To do this, it is important to find out which parts of the sound sources are emitting greater acoustic energy. Knowing the emission points is required to keep track of them and thus be able to reduce acoustic and environmental impact. Techniques such as \"beamforming\" and \"Near-Field Acoustic Holography\" (NAH) allow obtaining acoustic images. These images are obtained using an array of microphones located at a relative distance from a noise source. Once acquired experimental data, one can obtain the location and the magnitude of the main points of noise emission. Similarly, we can find aeroacoustic and vibroacoustic sources, because they are general-purpose tools. Usually, these types of sources work in different frequency bands of the emission. Recently, a Kronecker Array Transform (KAT) was developed to microphone arrays, which provides a significant reduction in computational cost when applied to various image reconstruction methods, provided that the microphones are distributed in a separable array. This thesis proposes perform measurements with real signals using different algorithms previously developed in a dissertation about the quality of the obtained results and computational complexity, and the development of alternatives for data processing when some microphones of the array are defective. To reduce the impact of failures in microphones and maintain the condition that the array is separable, one alternative has been developed to use the fast algorithms by removing only the defective microphones, so that the final results will be obtained taking into account every microphone of the array.

Imageamento acústico é um problema computacionalmente caro e mal-condicionado, que envolve estimar distribuições de fontes com grandes arranjos de microfones. O método clássico para imageamento acústico utiliza beamforming, e produz a distribuição de fontes de interesse convoluída com a função de espalhamento do arranjo. Esta convolução borra a imagem ideal, significativamente diminuindo sua resolução. Convoluções podem ser evitadas com técnicas de ajuste de covariância, que produzem estimativas de alta resolução. Porém, estas têm sido evitadas devido ao seu alto custo computacional. Nesta tese, admitimos um arranjo bidimensional com geometria separável, e desenvolvemos transformadas rápidas para acelerar imagens acústicas em várias ordens de grandeza. Estas transformadas são genéricas, e podem ser aplicadas para acelerar beamforming, algoritmos de deconvolução e métodos de mínimos quadrados regularizados. Assim, obtemos imagens de alta resolução com algoritmos estado-da-arte, mantendo baixo custo computacional. Mostramos que arranjos separáveis produzem estimativas competitivas com as de geometrias espirais logaritmicas, mas com enormes vantagens computacionais. Finalmente, mostramos como estender este método para incorporar calibração, um modelo para propagação em campo próximo e superfícies focais arbitrárias, abrindo novas possibilidades para imagens acústicas. / Acoustic imaging is a computationally intensive and ill-conditioned inverse problem, which involves estimating high resolution source distributions with large microphone arrays. The classical method for acoustic imaging consists of beamforming, and produces the source distribution of interest convolved with the array point spread function. This convolution smears the image of interest, significantly reducing its effective resolution. Convolutions can be avoided with covariance fitting methods, which have been known to produce robust high-resolution estimates. However, these have been avoided due to prohibitive computational costs. In this thesis, we assume a 2D separable array geometry, and develop fast transforms to accelerate acoustic imaging by several orders of magnitude with respect to previous methods. These transforms are very generic, and can be applied to accelerate beamforming, deconvolution algorithms and regularized least-squares solvers. Thus, one can obtain high-resolution images with state-of-the-art algorithms, while maintaining low computational cost. We show that separable arrays deliver accuracy competitive with multi-arm spiral geometries, while producing huge computational benefits. Finally, we show how to extend this approach with array calibration, a near-field propagation model and arbitrary focal surfaces, opening new and exciting possibilities for acoustic imaging.

Imageamento acústico é um problema computacionalmente caro e mal-condicionado, que envolve estimar distribuições de fontes com grandes arranjos de microfones. O método clássico para imageamento acústico utiliza beamforming, e produz a distribuição de fontes de interesse convoluída com a função de espalhamento do arranjo. Esta convolução borra a imagem ideal, significativamente diminuindo sua resolução. Convoluções podem ser evitadas com técnicas de ajuste de covariância, que produzem estimativas de alta resolução. Porém, estas têm sido evitadas devido ao seu alto custo computacional. Nesta tese, admitimos um arranjo bidimensional com geometria separável, e desenvolvemos transformadas rápidas para acelerar imagens acústicas em várias ordens de grandeza. Estas transformadas são genéricas, e podem ser aplicadas para acelerar beamforming, algoritmos de deconvolução e métodos de mínimos quadrados regularizados. Assim, obtemos imagens de alta resolução com algoritmos estado-da-arte, mantendo baixo custo computacional. Mostramos que arranjos separáveis produzem estimativas competitivas com as de geometrias espirais logaritmicas, mas com enormes vantagens computacionais. Finalmente, mostramos como estender este método para incorporar calibração, um modelo para propagação em campo próximo e superfícies focais arbitrárias, abrindo novas possibilidades para imagens acústicas. / Acoustic imaging is a computationally intensive and ill-conditioned inverse problem, which involves estimating high resolution source distributions with large microphone arrays. The classical method for acoustic imaging consists of beamforming, and produces the source distribution of interest convolved with the array point spread function. This convolution smears the image of interest, significantly reducing its effective resolution. Convolutions can be avoided with covariance fitting methods, which have been known to produce robust high-resolution estimates. However, these have been avoided due to prohibitive computational costs. In this thesis, we assume a 2D separable array geometry, and develop fast transforms to accelerate acoustic imaging by several orders of magnitude with respect to previous methods. These transforms are very generic, and can be applied to accelerate beamforming, deconvolution algorithms and regularized least-squares solvers. Thus, one can obtain high-resolution images with state-of-the-art algorithms, while maintaining low computational cost. We show that separable arrays deliver accuracy competitive with multi-arm spiral geometries, while producing huge computational benefits. Finally, we show how to extend this approach with array calibration, a near-field propagation model and arbitrary focal surfaces, opening new and exciting possibilities for acoustic imaging.