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聲音的邊緣檢測概念是類似超生或者聲納這些常用技術的基礎。本質上，聲音會按照特定的頻率發出，然后由一臺設備檢測聲音何時、在什么位置與固體對象接觸。根據應用的需要，上述邊緣檢測可以用于創建實體對象的一般形狀和位置，或根據它與材料之間的交互方式仔細區分不同材料之間的區別。在實際應用中，人們經常用超聲波來監測胎兒在子宮內的發育，或者探測飛機支撐結構和鐵軌內部的細微裂縫，以及用聲納繪制海床或跟蹤海洋生物的運動。

要了解聲音的反射如何起作用，以及為什么不起作用，最重要的是要知道當聲音撞擊到一個 固體表面時到底發生了什么。當聲音與固體對象的邊緣碰撞時，它們會彈開并產生一種聲音的“損耗波”，這種“損耗波”的消散速度比原始聲波快得多。 由于這些次波衰減得很快，因此它們只能在特定情況下才能測到。目前記錄這些波的方法十分有限，而且很容易受到原始聲波的干擾。

近日，來自蘇黎世聯邦理工學院的一群研究人員找到了一種新方法能夠將這些非常微弱的短聲波與那些持續時間更長的原始聲波區別開來。將這種技術用于聲學成像，就可以過濾掉大部分的長聲波，而只檢測從對象邊緣反射的次波，這樣就可以只需要快速的掃描就可以生成對象的簡單輪廓。

“這種類型的測量方法帶來了類似于圖像處理軟件中的邊緣檢測過濾器的效果，這種圖像邊緣檢測工具使得用戶只需點擊鼠標就可以確定對象的基本輪廓。”蘇黎世理工學院力學和材料學教授Chiara Daraio解釋說。

那么，科學家們是怎么做到的呢？這要歸功于蘇黎世理工學院的Miguel Molerón開發的一種新型3D打印聚合物結構。這種3D打印的結構有屬于正確地過濾掉不同的聲音，因此只有特定的聲波會被檢測到。從外型上看，該結構是一個方形管，其被劃分成5個共鳴腔，每個部分之間由小窗連接。

下半圖是ETH標志的聲波邊緣檢測結果

當聲波穿過這些腔室時，其內部結構能夠增強短聲波，而將連續的腔室則會將較長的聲波過濾掉。在該結構的端部還安裝了4個麥克風來檢測發射的聲音。由于“損耗波”是僅靠對象的邊緣產生的，而且只能持續很短的一段時間，因此研究人員就通過這個聚合物結構放大它們，直到它能夠被挑選出來，并生成所述對象的輪廓圖像。

該研究人員指出，這個系統并不是為了產生一個對象的完整詳細掃描結果，它更適用于那種需要在盡可能短的時間里盡可能多地捕獲對象信息的情況，特別是用于掃描材料裂隙或缺陷的應用。在這些應用中對象的輪廓或邊緣是驗證結構的完整性所需的唯一信息，因此會更快更準確地得到結果。

不過，目前這種新的檢測方法還僅僅是一個概念驗證，需要更多的研究和改進，以確定它最適合哪些應用。在原來的實驗中研究人員使用的是可聽到的聲音，所以下一步他們打算使用超聲波或其他人類聽不到的聲波。