超声相控阵作为无损检测领域的一项重要检测技术,被广泛应用于工业无损检测中。在超声相控阵系统中采用全聚焦成像算法,可使声束在成像区域的各个像素点内形成虚拟聚焦,能有效提高成像的质量,有利于对缺陷的分辨和检测,因而在超声相控阵扫查中占有重要地位。论文设计了基于FPGA平台全聚焦成像及降噪的实现方案,采用16×64超声相控阵系统验证实际成像效果和信噪比。针对全聚焦成像算法适宜并行计算和流水线处理的特点,设计了基于FPGA计算合成图像的实现方案,采用模块化设计的思想,将全聚焦成像划分为A扫数据合成模块、去基线模块和包络检波模块。A扫数据合成模块由声程计算和叠加合成两部分组成,通过计算声程,转化为RAM的地址索引,对全矩阵数据集进行叠加合成;去基线模块采用滑动均值去基线算法,对叠加合成得到的原始全聚焦图像进行初步滤波和去除基线;包络检波模块基于FFT实现希尔伯特变换取包络算法,有效提高了对于缺陷信息的分辨能力。针对全聚焦成像的噪声来源及特点,采用小波阈值降噪法对成像进行降噪,通过仿真对比验证不同小波基、阈值算法和分解级数等对于成像质量的影响,并设计了基于FPGA平台的LWT阈值降噪实现方案,将全聚焦成像降噪划分为阈值计算处理模块、LWT分解模块和LWT重构模块。阈值计算处理模块通过统计法求中位数近似值,进而得到阈值的估计,对小波高频系数进行降噪处理;LWT分解和重构模块采用流水线架构,对信号进行4级分解、降噪以及重构,得到降噪后的全聚焦成像图像。论文基于16×64超声相控阵系统,验证了全聚焦成像算法的成像效果及降噪效果。测试结果表明,全聚焦成像模块合成图像能够较好地反映缺陷的轮廓、尺寸、位置等信息,缺陷处的成像较为饱满、圆润;经由LWT阈值降噪模块降噪后图像信噪比提升在6 dB以上。