[pt] Sinais ultrassônicos são amplamente utilizados na indústria para detecção de defeitos e caracterização de materiais. Neste âmbito, o método de focalização total (TFM) é comumente aplicado no pós-processamento dos dados ultrassônicos. Estes dados são adquiridos por transdutores multielementos do tipo phased array pela técnica de Captura de Matriz Completa (FMC). Embora a técnica FMC-TFM seja amplamente empregada, a energia da onda transmitida ao material é limitada pela utilização de um único elemento do transdutor, podendo fornecer uma baixa relação sinal-ruído (SNR) na imagem reconstruída. Para superar essa limitação e melhorar a qualidade das imagens TFM, propõese neste trabalho o uso da técnica Fontes Virtuais combinada com dois métodos diferentes de melhoria do SNR: Decomposição do Operador de Reversão Temporal (DORT) e Correlação Espacial de Sub-abertura (SASACI). Neste último, foram ainda propostas alterações para tornar a abordagem original mais robusta. Ambas as propostas de combinação foram aplicadas e avaliadas para melhorar as imagens de caracterização de múltiplos defeitos. Tais propostas foram avaliadas por meio de simulações e experimentos. As simulações consideraram um modelo de elementos finitos de um bloco de aço contendo quatro furos simulando defeitos volumétricos no material. Vários níveis de ruído foram adicionados aos sinais simulados para se avaliar o desempenho das combinações propostas em um ambiente com alto nível de ruído não-correlacionado. As combinações propostas nos dados de FMC simulados mostraram que o uso da técnica Fontes Virtuais combinada com a técnica DORT foi capaz de aumentar o SNR em 21.5 dB, enquanto a combinação de Fontes Virtuais com o SASACI foi capaz de aumentar o SNR em 76.2 dB. Este último resultado está 16.3 dB acima da soma dos ganhos individuais de cada técnica, enquanto o primeiro está 7.4 dB acima. Isso indica um efeito sinérgico no aumento da qualidade da imagem para ambas as combinações. Além disso, o uso das Fontes Virtuais mostrou-se capaz de melhorar a imagem reconstruída, onde inicialmente não é possível distinguir o ruído do sinal de interesse. A avaliação experimental foi realizada sobre o bloco de aço de quatro furos com as mesmas propriedades do bloco simulado. Ao contrário da simulação, os dados coletados não estão sujeitos à altos níveis de ruído não-correlacionado. Portanto, em ambas as combinações, o emprego da técnica Fontes Virtuais não resultaram em ganhos significativamente superiores aos ganhos individuais de cada técnica. Os métodos DORT e SASACI sem Fontes Virtuais aumentaram o SNR em 7.5 dB e 75.0 dB, respectivamente, enquanto que, com o seu uso, esse aumento foi de 9.2 dB e 74.1 dB. Os resultados do SASACI, quando comparados ao DORT, se mostraram evidentemente superiores tanto na simulação quanto na avaliação experimental. Ambos os métodos proporcionaram melhoria da qualidade de imagens TFM e, portanto, promissores para serem aplicados em ensaios não destrutivos. / [en] Ultrasonic signals are widely utilized in the industry for detecting defects and material characterization. In this context, the Total Focusing Method (TFM) is commonly applied for post-processing of ultrasonic data. Those are acquired by phased array transducers through the Full Matrix Capture (FMC) technique. Although the FMC-TFM technique is widely employed, the energy of the wave transmitted to the material is limited by the utilization of a single element of the transducer, which can provide a low Signal-Noise Ratio (SNR) of the reconstructed image. To circumvent this limitation and enhance TFM image quality, this work proposes the use of the Virtual Sources technique combined with two different methods for SNR improvement: Decomposition of the Time Reversal Operator (DORT) and Spatially Averaged Sub-Aperture Correlation Imaging (SASACI). In the latter, we also propose modifications to make the original approach more robust. Both combinations were implemented, applied and evaluated for the enhancement of images for characterization of multiple defects. These proposals were all assessed through simulations and experiments. The simulations considered a finite element model of a steel block containing four holes emulating volumetric defects on the material. Several noise levels were added to the simulated signals aiming for performance assessment in an environment with high levels of non-correlated noise. The proposed combinations in the simulated FMC data showed that the utilization of the Virtual Sources technique combined with DORT increased the SNR up to 21.5 dB, while the combination of Virtual Sources with SASACI was capable of increasing SNR up to 76.2 dB. The second combination is 16.3 dB above the sum of the individual gains for each technique applied separately, while the first combination is 7.4 dB above. This implies a synergistic effect in the improvement of image quality for both proposed combinations. Moreover, the utilization of the Virtual Sources technique was capable of enhancing the reconstructed image, where it is not possible to initially distinguish the noise of the signal of interest. The experimental evaluation was realized on the four-hole steel block with the same properties of the simulated block. Unlike the simulation, the collected data were not subjected to high levels of noncorrelated noise. Thus, for both combinations, the utilization of the Virtual Sources technique did not result in significantly superior gains when compared to the individual gains obtained from each technique individually applied. The use of DORT and SASACI without Virtual Sources caused an SNR increase of 7.5 dB and 75.0 dB, respectively, while this increase was of 9.2 dB and 74.1 dB when the Virtual Sources was used in combination. The results obtained from SASACI, when compared to DORT, were evidently superior for both simulation and experimental evaluation. Both methods showed potential for improvement of TFM image quality, and thus, are promising for application in nondestructive evaluation.

The objective of this research is to develop and design front-end analog circuits for Capacitive Micromachined Ultrasound Transducers (CMUTs) and optical grating MEMS microphone. This work is motivated by the fact that with micro-scaling, MEMS sense capacitance gets smaller in a CMUT array element for intravascular ultrasound imaging, which has dimensions of 70um x 70um and sub pico-farad capacitance. Smaller sensors lead to a lower active-to-parasitic ratio and thus, degrads sensitivity. Area and power requirements are also very stringent, such as the case of intravascular catheter implementations with CMOS-First CMUT fabrication approach. In this implementation, capacitive feedback charge amplifier is an alternative approach to resistive feedback amplifiers. Capacitive feedback charge amplifier provides high sensitivity, small area, low distortion and saving power. This approach of charge amplifiers is also suitable in capacitive microphones where it provides low power and high sensitivity. Another approach to overcome capacitive detection challenges is to implement optical detection. In the case of biomimetic microphone structure, optical detection overcomes capacitive detection's thermal noise issues. Also with micro-scaling, optical detection overcomes the increased parasitics without any sensitivity degradation, unlike capacitive detection. For hearing aids, along with sensitivity, battery life is another challenge. We propose the use of 1-bit front-end sigma-delta ADC for overall improved hearing aid power efficiency. Front-end interface based on envelope detection and synchronous detection schemes have also been designed. These interface circuits consume currents in microampere range from a 1.5V battery. Circuit techniques are used for maximizing linear range and signal handling with low supplies. The entire front end signal processing with Vertical Cavity Surface Emitting Laser (VCSEL) drivers, photodiodes, filters and detectors is implemented on a single chip in 0.35um CMOS process.

O interesse na medição do perfil de velocidade na área de fluidodinâmica tem crescido nos últimos anos devido a evolução das técnicas de medição. Nesse contexto, a técnica ultrassônica tem se destacado por ser não intrusiva, não invasiva e funcionar mesmo em fluidos opacos. Neste trabalho foi investigado a técnica de ultrassom Doppler para medição de perfis de velocidade, utilizando equipamentos ultrassônicos para ensaios-não-destrutivos (END). Tais equipamentos são mais acessíveis do que equipamentos convencionais de medição de velocidade por ultrassom. Também foi proposto o uso da técnica de autocorrelação estendida (EAM), para medição de velocidades além do limite de Nyquist. Essa restrição existe na grande maioria dos medidores, que utilizam a técnica convencional de autocorrelação (ACM). O EAM combina o ACM com o método da correlação cruzada (CCM), outro estimador amplamente conhecido, mas que não é muito utilizado devido a seu alto custo computacional. Desta forma, o EAM consegue medir velocidades maiores com um custo computacional intermediário, que não é tão baixo quanto o ACM e nem tão alto quanto o CCM. Para adquirir e processar os dados obtidos, foi desenvolvido um sistema para aquisição e processamento dos sinais baseado na linguagem LabView. O pulsador ultrassônico END e os estimadores de velocidade por EAM, CCM e ACM foram validados medindo o perfil de velocidade em um cilindro girante, capaz de fornecer velocidades controladas de fácil solução analítica. Os resultados mostram erros médios quadráticos abaixo de 2%, validando o equipamento e a técnica. O EAM também mediu velocidades acima no limite de Nyquist com um desempenho computacional de 9 vezes maior do que o CCM. Na segunda parte deste trabalho, a técnica ultrassônica de medição de velocidade foi aplicada para medição de escoamentos multifásicos em tubulações, tema de grande interesse da indústria de petróleo e gás. Um escoamento vertical líquido-gás-sólido foi analisado com o mesmo equipamento END. Primeiramente, o perfil de velocidade do escoamento liquido-sólido em regime laminar, foi medido e validado utilizando um equipamento Coriolis como referência. Em seguida, foram realizados testes adicionando gás ao escoamento. As velocidades superficiais de líquido e gás foram variadas para gerar os padrões de escoamento tipo bolhas dispersas, intermitente e intermitente aerado. Os resultados foram comparados a imagens de uma filmadora de alta velocidade. Foram obtidos parâmetros como perfil de velocidade das bolhas dispersas, velocidade do filme de líquido e velocidade da mistura dependendo do padrão de escoamento analisado. Assim, a medição de velocidade por ultrassom Doppler, utilizando um equipamento de END, foi aplicado com sucesso em dois problemas de fluidodinâmica. / Interest in knowing the instantaneous velocity profile in fluid dynamics has grown in recent years as new flow visualization techniques are improving. In this context, the ultrasonic Doppler velocity profiler (UVP) has desirable characteristics, as it is non-invasive, works with opaque liquids, and it is portable and easy to install if compared with other velocity profiler methods. In this work, the use of nondestructive ultrasonic devices in the UVP field is investigated. NDT systems are widely available and have lower cost if compared to traditional ultrasonic velocity profiler systems. The use of an extended autocorrelation method (EAM) for ultrasonic velocity estimation beyond Nyquist limit are also evaluated. The Nyquist limit causes a restriction on the maximum measurable velocity of the traditional autocorrelation method (ACM), present in most of ultrasonic velocity profiler systems. EAM combines the ACM technique with cross-correlation method (CCM) which is a well-established velocity estimator that does not suffer with Nyquist limit. However, the technique has a high computational cost that limits real time applications. EAM has the advantage of measure velocities beyond the Nyquist limit but with a lower computational cost than CCM. To evaluate the NDT device and the velocity estimation techniques ACM, CCM and EAM, a data acquisition system and a signal-processing unit based on LabView language were developed. The velocity profile of a rotating cylinder was used to validate all measurements. The techniques ACM, CCM and EAM successfully measured velocities within Nyquist limit with less than 2% deviation, validating the NDT system. EAM also measured velocities beyond Nyquist limit with a computational performance 9 times faster than CCM. The ultrasonic technique was also applied to measure the velocity profile of a multiphase flow in a pipeline, which are of great interest in oil and gas industry. Tests within a multiphase flow composed by different combinations of oil/sand/nylon-particles and gas were conducted in a vertical rig. A high-speed camera was used to validate the measurements. First the ultrasonic velocity profile measured was validated in a liquid-solid flow by using a Coriolis flowmeter as a reference. Next, superficial liquid and gas velocity were controlled to obtain different flow patterns such as bubbly flow and slug flow. The technique measured the bubbles velocity, the mixture velocity and the liquid film velocity depending on the flow pattern. Finally, the ultrasonic NDT system was successfully applied to investigate two different fluid engineering problems.

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / Mammographic density is an important risk factor for breast cancer, detecting and screening at an early stage could help save lives. To analyze breast density distribution, a good segmentation algorithm is needed. In this thesis, we compared two popularly used segmentation algorithms, EM-MPM and K-means Clustering. We applied them on twenty cases of synthetic phantom ultrasound tomography (UST), and nine cases of clinical mammogram and UST images. From the synthetic phantom segmentation comparison we found that EM-MPM performs better than K-means Clustering on segmentation accuracy, because the segmentation result fits the ground truth data very well (with superior Tanimoto Coefficient and Parenchyma Percentage). The EM-MPM is able to use a Bayesian prior assumption, which takes advantage of the 3D structure and finds a better localized segmentation. EM-MPM performs significantly better for the highly dense tissue scattered within low density tissue and for volumes with low contrast between high and low density tissues. For the clinical mammogram, image segmentation comparison shows again that EM-MPM outperforms K-means Clustering since it identifies the dense tissue more clearly and accurately than K-means. The superior EM-MPM results shown in this study presents a promising future application to the density proportion and potential cancer risk evaluation.