基于MOR两相流电容层析成像图像重建

在电容层析成像系统（ECT）的研制中，普遍采用线性反投影法（LBP）进行图像重建，但LBP产生的图像模糊现象难以消除，通过引入基于模型的重建算法（MOR），利用计算机仿真的方法进行图像重建，可很好消除模糊效应，为流型辨识提供有效的途径。     

电容层析成像系统自适应电容归一化模型研究

电容层析成像(ECT)系统中,电容测量转换电路获得的数据必须经过归一化处理,才能使用重建算法进行图像重建。在并联、串联归一化模型的基础上,利用并联、串联模型的数学关系提出了自适应归一化模型函数关系。模型的自适应因子根据中心电场线(EFCL)划分的两个区域中单元到中心电场线的最小距离与最大距离的比值来计算,仿真及实验结果表明基于该模型的重建图像质量优于并联及串联模型。     

基于正则化的LANDWEBER电容层析成像图像重建算法研究

在分析电容成像基本原理和图像重建算法基础上,针对Landweber迭代算法收敛速度慢,本文提出一种基于Tikhonov正则化算法的Landweber迭代法.算法采用Tikhonov正则化算法代替LBP算法作为Landweber迭代法的起始步,并推导出相应的优化迭代步长.经仿真验证,该算法在图像重建收敛速度和抗干扰能力上要高于Landweber迭代法.     

基于电容检测方法改进的ECT图像重建算法研究

本文对现有电容层析成像系统的电容检测方法进行了改进,通过分析电容传感器敏感场的软场产生机理提出一种基于极性交换的新电容检测方法,采用新检测方法后可以使应用于图像重建的独立电容值个数增加一倍,从而改善系统数学模型的病态特性,在此基础上结合Tikhonov正则化算法进行实验仿真。仿真数据表明与传统电容检测方法相比结合极性交换电容检测方法的Tikhonov算法能够快速而又较高精度的重建出两相流断层图像,尤其是对于复杂流型,图像重建精度及形状都有了较大提高,同时还提高了电容传感器敏感场的均匀性,改善了其非线性程度。     

基于敏感场变换的电容层析成像图像重建算法研究

快速而又具有一定精度的图像重建算法是电容层析成像(ECT)技术的关键。本文采用有限元方法,通过对敏感场机理的分析,提出一种基于敏感场变换的ECT图像重建新算法,通过对敏感场进行变换来提高电容传感器在管道中心区域的灵敏程度,从而提高管道中心区域的图像重建精度。该算法应用敏感场信息的部分数据和全部数据分别进行一次图像重建,将2次重建得到的图像进行组合得到最终重建图像。仿真和实验表明该算法能够快速而又较高精度的重建出两相流断层图像,尤其是在管道中心区域,图像重建精度有了较大提高。     

基于贝叶斯理论的电容层析成像图像重建迭代算法

提出了一种基于贝叶斯理论的电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)图像重建算法。与现有的ECT图像代数重建算法不同,该算法将介质分布的先验信息和噪声信息等统计信息引入到ECT图像重建中。文中针对5种典型介质分布进行了数值仿真实验,结果表明该算法对于两相流中不同的介质分布均具有良好的适应性。迭代步数和先验概率的协方差取值对图像重建结果有较大影响。在迭代过程中,该算法所需的增益矩阵的更新不依赖于输入,因而可以离线预先计算,从而减小图像重建的计算压力,提高该算法重建速度。     

基于遗传算法电容层析成像图像重建算法的研究

采用了有限元法和归一化敏感场对传感器进行了仿真分析和计算，并提出了敏感场数值从有限元域到成像域的转换方法和一种新的基于遗传算法的ECT图像重建方法．该图像重建方法利用流型数据作为初始值在一定的范围内搜索最优解，能以较高的精度重建两相流体的断层图像，为ECT图像重建算法的研究提供了一个新的思路。     

基于改进极小范数解的电容层析成像图像重建算法

提出了一种新的电容层析成像图像重建算法。在分析极小范数解的基础上，针对电容层析成像(ECT)逆问题的特点，利用正则技巧对其进行改进，并利用奇异值分解定理分析了这种改进的数值稳定作用。在此基础上，利用加权技巧建立新的目标泛函进一步改进极小范数解，并在求解该泛函的过程中采用正则技巧确保数值解的稳定性。数值实验表明，该算法是有效的，能够有效地克服ECT图像重建的数值不稳定性；而且该算法计算直接、无需任何复杂的技巧；就该文所考察的重建对象而言，其图像重建质量好于线性反投影算法(LBP)、标准Tikhonov 正则法和投影Landweber迭代法。从而为ECT图像重建提供了一种新的有效方法。     

利用多准则Hopfield网络对ECT进行图像重建

针对电容层析成像技术中图像重建质量较差的问题,提出一种基于多准则Hopfield网络模型的电容层析成像的改进图像重建算法。首先分析了ECT图像重建和Hopfield网络的基本原理,然后根据ECT图像重建的特点确定了4种准则函数:图像熵、测量电容和估计电容的误差平方和、重建图像的局部非均匀性函数和总变差,并将这4种准则函数引入Hopfield网络的能量函数中,由此推导出Hopfield网络的动态方程,在此基础上得到ECT图像重建迭代算法,最后通过仿真实验对所提方法进行了验证。仿真实验结果表明利用此方法获得的重建图像误差和相关系数比LBP算法和Landweber迭代算法得到的相应指标要好。由此可见,该方法是一种有效的、精确度较高的ECT图像重建方法。     

一种改进的梯度加速Landweber算法及其在ECT图像重建中的应用

图像重建算法是电容层析成像技术(electrical capacitance tomography, ECT)在工业应用中的关键。Landweber迭代算法在图像重建的精度和速度上取得了较好的折衷性,但其收敛速度较慢,且迭代后期具有不稳定性,无明确的迭代停止准则。提出一种改进的梯度加速Landweber迭代算法,依据级数理论对梯度加速Landweber迭代算法进行深入分析,通过构造残差矩阵并添加约束因子获得新的迭代公式,并将其应用于ECT图像重建。数值仿真结果表明,改进算法对各流型的相对误差及相关系数均可在较少次迭代后稳定收敛于某一确定值,具有明确的迭代停止准则,且对于大多数流型的重建图像在主观质量上更接近于原始流型,从而验证了改进算法的稳定性及有效性。     

改进的ECT成像法在传送带检测上的应用研究

针对电容层析成像技术中的"软场"效应问题,在分析了样条权函数神经网络算法基本原理的基础上,指出了基于样条权函数算法的改进思想.并将改进后的算法应用在电容层析成像对传送带钢芯绳检测技术的图像重建中,同时利用仿真得到的电容值,对算法进行了成像计算.并且与神经网络算法中的BP神经网络算法和样条权函数算法的成像进行了比较.实验...     

基于小波神经网络的电容层析成像图像重建算法

电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)技术是一个复杂的非线性问题,针对图像重建问题的病态性,提出了基于小波神经网络的图像重建算法。利用主成分分析法对输入变量(电容测量值)进行降维处理,利用小波神经网络建立电容测量值与成像区域介电常数分布的非线性映射。小波神经网络的神经元激励函数由伸缩和平移因子决定的小波基函数,采用BP算法对网络进行训练,并引入学习率与动量因子的自适应调整方法以加快网络训练的收敛速度。实验结果表明,与典型的反投影及Landweber迭代算法相比,该算法所构图像质量有明显改善。     

电容层析成像系统传感器优化设计及仿真

本文以8电极油水两相流电容层析成像系统为研究对象,针对图像重建的质量依赖于电容敏感场分布这一特性, 采用有限元的方法建立敏感场的数学模型,采用不等间距的方法完成了传感器场域的自动剖分和敏感场的数值计算。对决定传感器性能的结构参数进行选取,通过仿真分析确定了传感器的优化参数,从而使设计的传感器能够在缩小测量电容值的动态变化范围,减轻数据采集电路设计难度的同时,提高电容响应的灵敏度,改善传感器敏感场的分布,提高电容层析成像系统的性能。根据此优化参数设计和研制的电容传感器获得了较为理想的重建图像。     

自适应加权的多特征融合ECT图像重建算法

为了解决电容层析成像(electrical cpacitance tomography, ECT)图像重建中电容值与介电常数这一非线性病态问题,提出一种自适应加权的多特征融合(adaptive weighted multi-feature fusion, AWMF) ECT图像重建算法,利用网络模型拟合电容张量和介电常数的非线性映射关系。首先,在网络模型中采用密集卷积网络(DenseNet),不仅缓解梯度消失现象,还融合不同通道的特征信息;添加挤压激励网络(squeeze excitation network, SENet)自适应调整特征通道的权重,用以提取不同通道的关键特征,提高重建图像的精度。其次,构建树形聚合结构（tree aggregation structure network, TASN）网络模块,扩大感受野并提取丰富的多尺度特征信息,消除普通卷积所带来的伪影现象。在COMSOL5.3软件上建模仿真后,通过MATLAB2014a对图像进行重建。实验结果表明,重建图像误差系数降低至0.0256,相关系数提高至0.9717,与传统算法和CNN算法相比,具有更高的图像重建质量。     

极限学习机在电容层析成像中的应用

针对复合材料的无损检测技术,介绍了一种基于极限学习机(ELM)的电容层析成像算法(ECT)。为保证样本的代表性,随机生成各类训练样本模型。对训练样本及测试样本模型的仿真电容值及其灰度值进行归一化处理,采用极限学习机进行训练及测试。给出了仿真结果及分析,探讨了文中方法的优缺点,该方法具有优越的泛化能力和学习速度,且成像精度得到较大提高,具有一定的参考价值。     

电容层析成像系统径向电极对传感器性能及敏感场分布的影响

电容层析成像系统传感器的敏感场分布受多相流介质分布的影响,软场特性给图像重建带来很大困难.该文以8电极油水两相流电容层析成像为研究对象,采用有限元仿真的方法,分析了径向电极及其嵌入尺寸对电容层析成像系统电容值及敏感场分布的影响.通过仿真分析,确定了径向电极的嵌入尺寸,从而能够在缩小测量电容值的动态变化范围,减轻数据采集电路设计难度的同时,提高电容响应的灵敏度,改善传感器敏感场的分布,提高电容层析成像系统的性能.     

图像融合理论在电容层析成像中的应用

针对图像重建问题,介绍了电容层析成像的系统构成及基本原理,多分辨率图像融合方法和融合规则,并对预处理投影Landweber算法和改进的Tikhonov正则算法所仿真的结果进行图像融合。结果表明:融合图像成像精确度明显地提高,去除冗余信息后的图像更接近原型,可应用于现场两相流的实时图像重建。     

基于双参数模型的ECT图像重构混合算法

为了提高电容层析成像重构图像的精度和速度,本文提出了一种基于双参数模型的电容层析成像图像重构混和算法。该算法利用Morozov偏差原理确定Tikhonov正则参数,能使正则参数的选取与初始数据的误差相匹配,同时基于Morozov偏差方程导出了一种双参数模型,并进一步与牛顿法相结合用于快速得到最优的正则参数。数值实验表明:与线形反投影算法(LBP)、Landweber迭代算法和L-曲线法相比,所提出的混合算法具有图像重构速度快、精度高的优点。