简介： 本发明提供一种基于反向传播神经网络的亚波长分辨力阵列超声成像方法，属于无损检测技术领域。针对亚波长级间距缺陷超声成像辨识问题，使用超声阵列探头采集不同中心距相邻缺陷的全矩阵数据。对全矩阵数据中每个A扫描信号进行预处理，并基于傅里叶变换和小波包变换在时域、频域和时频域实施特征提取。采用反向传播神经网络训练特征数据集并构建最优网络，用于预测未知中心距相邻缺陷散射波到达时间。然后将预测的到达时间分配给对应的原始信号，以建立新的由高分辨力阵列信号组成的全矩阵数据。最后，结合延时叠加处理的全聚焦方法，突出目标缺陷特征，实现亚波长级阵列超声成像分辨力。该方法成像分辨力高、鲁棒性强，具有较高的工程应用价值。