先看一个超声检测的基本概念，就是现在的数字仪器是如何实现将原始的模拟信号转换为数字信号的呢？

上面是仪器内部的基本构造，其中的A/D模数转换器就是用来将模拟信号转换成数字信号的元件，它的转换原理是这样的：

通过在模拟信号上面选取多个采样点，之后在仪器上使用这些采样点来还原出原来的模拟信号。

采样定律(Nyquist定律）提出要使信号采样后能够不失真还原，采样频率(fs)必须大于信号最高频率(f)的两倍。而采样点信息包括：幅值、位置、相位。

因而采样率越高，失真就越小，但采样点数量越大，所需存储空间也越大。

由下图可知，实际使用时，合理的采样率为每个信号周期采集5个以上样本，即采样率为探头频率的5倍以上，才认为是能够基本还原出原来的模拟信号。

而模数转换器的位数则决定了波幅的精确性，所谓的位数就是波形纵向切分的份数，比如8位仪器能区分28 =256个不同等级的电平，以屏幕中心为0点，则饱和值为127或-128。也就是100%的波高可以被分成127份。位数越高，可以分的份数越多，这样波幅的精度也就越高。

这样大家就比较清楚了A扫图像的形成过程。

下面咱们再来看一下B扫视图是如何形成的。

首先看一下下面B扫视图的坐标系构成，B扫的横坐标是扫查轴，一般以mm为单位，而纵坐标是传输时间轴，一般以μs为单位。

所以如下图所示，当探头沿着焊缝进行扫查时，每个B扫的采集位置对应一个A扫信号。而如之前所述，A扫正向为白色，负向为黑色，所有黑白色条的组合，就形成了上面的B扫视图。

所以不知道大家有没有注意到，B扫的纵坐标并不是深度轴，而是时间轴，也就是从发射探头发出声波到接收探头接收到声波的时间间隔，也就是所谓的TOF（Time of Flight，飞行时间，也叫声时）。这也是TOFD技术的由来。

那大家考虑一下，以声时为纵坐标，所有扫查位置上，相同声时的位置，代表的深度也是相同的吗？换句话说，下面TOFD的B扫视图上的假设的红色缺陷1和红色缺陷2一定在同一深度上吗？