超声超构换能器的蓬勃发展

MEMS 2024-07-18 00:02

提高超声系统在原位、实时工作中的适用性的关键要求是低硬件复杂性和低功耗。这些特性在现有超声系统中尚未实现,因为超声检测通常是通过相控阵列来完成的,该阵列包含大量单独控制的压电换能器,并生成大量数据。为了最大限度地降低能耗和计算需求,可以构思出具有超越单纯转换功能的新型器件,即超构换能器(meta-transducers)。

据麦姆斯咨询报道,近日,意大利博洛尼亚大学(University of Bologna)的Luca De Marchi副教授在IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control期刊上发表了题为“The blossoming of Ultrasonic Meta-Transducers”的综述论文:介绍了近期在超声超构换能器技术方面取得的研究突破,这些突破使换能器能够高效执行诸如聚焦、能量收集、波束形成、数据通信或模式滤波等任务,并讨论了广泛采用这些解决方案所面临的挑战。

由于使用高加工温度、危险材料和昂贵的设备,压电换能器制造方法通常具有产量低和通用性差的特点。然而,新出现的增材制造和微加工解决方案可以克服这些限制,使制造工艺更省时、更经济,换能器的几何设计空间也更加灵活。

聚焦和全向换能器

在许多应用领域,必须聚焦超声以提高图像分辨率和穿透力。将聚焦超声传送到特定区域可能需要设计微米级换能器阵列,以实现更精细的空间分辨率和更高的能效。基于时间反转声学(Time Reversed Acoustics)的新技术可以解决设计具有数百个元件的超声聚焦阵列的技术难题。

重新设计换能器或使用创新的声学透镜也可以提高将多个相交超声波束集中在目标上的能力。

大量透镜解决方案基于声子晶体和声学超构材料(metamaterial)。这类超透镜(superlens)可以实现远场超分辨率成像,从而放大亚波长特征并实现远场超分辨率。


图1 聚焦子组件:(a)双曲超透镜(hyperlens);(b)超薄超振荡声透镜;(c)超构表面(metasurface);(d)全向超声换能器。

在需要大覆盖面积的应用领域,需要宽开角甚至全向性而不是聚焦。为此,可以引入仿生解决方案,如模拟蝙蝠耳蜗形状的全向换能器,可在20 kHz至80 kHz范围内以多个频率共振。

模式选择、转换和滤波

为超声检测选择合适的波形模式是一个重要的考虑因素,它直接影响到检测结果的准确性和有效性。存在多种技术解决方案可执行模式选择任务。其中一些方案已经过深入研究,例如使用角束(或楔形)换能器,可以将超声以非垂直角度传输到被检测介质的表面。楔形换能器还可用于选择性波模激发和传感。

超构材料也适用于执行模式选择、转换和滤波任务。如超构材料与楔形换能器一起使用可提供体波模式转换和更高效的波能传输。已开发的弹性超构表面可将纵波转换为横波,反之亦然。


图2 使用不同方案执行模式和偏振选择或转换

波束操控和波前整形

在体波检测中,相控阵可进行二维波束操控,通过为阵列的各个元件添加延迟来操控超声波束的方位角和仰角。

一般来说,增加元件数量可以提高相控阵系统的整体性能。但是,更多的元件数量也可能导致更高的功耗和系统复杂性,从而影响成本和实际实施。

为了实现声学成像的目的,必须能够快速重新配置转向。有源控制的超构表面能够通过可编程电子电路调整其响应,提供更快速的可重构解决方案。

有研究提出使用形状记忆(SM)合金超构单元制成的超构表面进行导波波束操控。在这种情况下,热负荷引起超构单元的弹性模量发生变化,从而实现了可重构性。

此外,还可以通过简单地控制激励脉冲的中心频率来调整和布置用于极化材料的电极,以实现超声波束的操控。


图3 通过调整激励信号的频谱内容实现波束操控的超声换能器

综上所述,这项研究综述了超声换能器如何作为多用途器件,而不仅仅是电能和机械能的转换器件。这些附加功能可通过适当设计换能器子组件的机械和几何参数实现零能量(或极低能量)解决方案,并可能影响广泛的应用领域。

尽管这些技术具有潜在的优势,但仍有一些因素可能限制其广泛使用。器件开发者面临的一个主要挑战是如何处理非常大的设计空间的复杂性。特别是对于基于超构材料的子组件,找到合适的排列序构可能需要依赖多物理场模拟的长期迭代处理。除了开发专用的快速(并且可能是开放的)模拟工具之外,解决这一问题的一个可能方法是采用基于人工智能(AI)的设计优化程序。此外,尽管可调谐超构材料技术非常有前景,但目前还不够成熟,这对实现易于重新配置的器件来说至关重要。在这种情况下,可能需要基于大面积和印刷电子的新技术集成概念。

最后,新型超构换能器的开发将意味着专用电子接口和嵌入式信号处理程序的同步发展。在这方面,压缩感知和小型机器学习可能会提高前端系统的功能、操作带宽、鲁棒性和效率,有望为新一代超声系统的发展铺平道路。

论文信息:
DOI: 10.1109/TUFFC.2024.3420158

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