平面ECT成像上位机软件设计

平面电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,ECT）技术可以基于电容的边缘效应,通过图像重建的方式,从单一方向实现对复合材料粘接缺陷的可视化检测。平面ECT成像系统主要由平面ECT传感器、电容数据采集器和成像上位机组成。文章主要介绍12极板平面ECT成像系统中成像上位机软件的设计,利用基于C++编程语言的Qt软件平台编写成像上位机软件,通过串口通信从电容数据采集器获取图像重建所需要的投影数据,然后调用一定的图像重建算法将空间介质分布的重建图像显示在界面上,实现了与下位机之间的通信、人机交互和在线成像等功能。     

电容层析成像技术的研究现状综述

详细介绍了电容层析成像（ECT）技术的近期研究进展。在简要介绍电容层析成像系统原理的基础上,重点总结了ECT技术的研究现状,包括ECT硬件、图像重建算法和应用研究等。同时,指出ECT技术发展中面临的微弱电容检测、软场特性、图像重建、标定、传感器设计、数据通信和多模态等方面的挑战,并指出了努力的方向。     

基于模糊阈值分割的ECT图像重建方法

电容层析成像(ECT)技术是近年来发展较快的过程成像技术之一,图像重建算法是其应用的关键。但由于ECT的软场特性,重建的图像往往具有边界模糊效应。提出一种基于模糊阈值的ECT图像重建方法。该方法采用Landweber法进行图像重建,引入模糊阈值法确定重建图像的最佳阈值。采用仿真实验对该方法进行了验证,结果表明:该方法重建图像精度较高,具有较大的实用价值。     

基于修正隐式Landweber方法的ECT图像重建算法

针对电容层析成像(ECT)技术中存在的软场效应及病态问题,提出一种基于修正隐式Landweber的电容层析成像算法。在分析电容层析成像系统基本原理的基础上,给出隐式Landweber方法解决ECT图像重建问题的求解公式,并对该公式进行迭代修正。同时对修正后的隐式Landweber电容层析成像算法的收敛性进行分析。仿真实验结果表明,修正隐式Landweber方法在解决ECT图像重建问题上,其精度与速度均优于经典Landerber、LBP等方法,且实现简单、稳定性好。     

基于CS-GPSR的电容层析成像图像重建算法

提出将基于压缩感知(CS)理论的稀疏梯度投影(GPSR)算法应用于电容层析成像(ECT)图像重建过程中.采用离散Fourier变换(DFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统观测矩阵,同时将测量电容向量的各行按相同顺序进行排列,得到观测投影向量;使用GPSR算法进行图像重建.仿真实验结果表明:基于CS理论的GPSR(CS-GPSR)算法重建图像质量明显优于LBP算法和Landweber迭代算法.本文所述算法可实现较高精度的图像重建,为ECT图像重建的研究提供了一种新的手段.     

基于图像融合的电容成像

为提高电容层析成像系统重建图像质量,提出基于图像融合的电容成像方法.通过电磁场有限元仿真软件COMSOL构建ECT传感器模型进行仿真研究,分别通过共轭梯度算法和奇异值分解算法重建图像,运用基于小波变换的图像融合方法对图像进行处理.仿真及实验结果表明该方法有效改进了ECT图像质量.     

电容层析成像技术中图像重建算法的发展及研究

为使电容层析成像(ECT)技术应用于多相流参数在线测量,有效提高其图像重建精度与速度是该技术的关键,也是国内外学者的研究热点。对ECT技术图像重建算法原理进行了分类叙述,在此基础上,综述了ECT技术图像重建方法近期研究成果,提出了进一步研究的方向和内容。     

基于改进FOCUSS算法的电容层析成像算法研究

针对电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)逆问题求解的病态性和不适定性,在压缩感知(compressed sensing,CS)的基础上,提出一种改进FOCUSS的ECT重建算法。采用离散余弦变换(DCT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理,在使用正则化FOCUSS算法求解的过程中引入拟牛顿法逼近求解中间稀疏变量,以提高信号重构的准确性。仿真实验结果表明,同LBP、Tikhonov和Landweber和FOCUSS算法相比,改进的FOCUSS算法能够有效区分物场中的不同介质,改善图像过度平滑的问题,减小图像误差至0.23,提高图像相关系数至0.80,具有更好的成像效果,为ECT图像重建算法的研究提供新的思路。     

基于双循环改进landweber电容层析成像图像重建

针对电容层析成像(ECT)技术中反问题(即图像重建)的不适定性,以8电极电容层析成像系统为对象,在分析Landweber算法原理的基础上,根据Frozen Landweber 迭代法,将基于权重因子的landweber算法进行内外双循环,获得一种迭代次数较少、收敛速度较快、重建图像质量较佳的改进算法,并将改进算法应用于ECT图像重建。数值仿真结果表明,对各种流型,改进算法在重建图像的客观评价指标及主观效果上均有明显改善,且对初值具有不敏感性,体现其实际应用价值。     

未知介电常数对象的ECT图像重建方法

电容层析成像技术(ECT)是近年来发展较快、较成熟的一种过程层析成像技术,电容层析成像系统敏感场分布受介质介电常数分布的影响,即敏感场具有“软场”特性,通常以已知介质介电常数的灵敏度分布作为先验知识图像重建。根据对不同介电常数被测对象的检测灵敏度分析,采用一次仿真校验法对管内测量对象分别充满高、低介电常数介质进行仿真校验,并结合滤波反投影算法实现对未知介电常数的测量对象的图像重建。     

类支集神经网络在ECT图像重建中的研究与应用

以12电极电容阵列传感器ECT系统为背景,从图像重建的稳定性和速度两方面对密闭容器中气-固两相流场的图像重建算法优化进行实验室研究。将基于新型类支集函数的神经网络算法（NSSN）,应用于ECT系统图像重建算法中,使得图像重建算法的求解过程稳定并具有良好的计算性能。针对大规模神经网络算法训练速度较慢的问题提出了划分子网络的改进方法。通过对封闭管道的气固两相流进行数据检测,并采用改进后的神经网络算法进行图像重建,实验结果验证了改进后的方法弥补了大规模神经网络运算速度慢的不足,可以简化神经网络的结构,减少神经元的规模,为电容层析成像系统图像重建提供了新的思路。     

介电常数未知条件下ECT图像重建的SVC算法

在电容层析成像(ECT)系统的实际应用中,两相流和多相流是最普遍的流体情况.不仅是由于被测介质的介电常数会随着温度等环境的变化而变化,而且还由于被测场域中存在其他介质,会使得测量时出现介质未知的情况.利用支持向量机(SVM)算法具有良好泛化性的特点,提出采用基于SVC(support vector classification)的电容层析成像图像重建算法对未知介电常数对象进行图像重建.仿真结果表明,该算法能有效适应介质多样性变化,即对于不同介质,该算法都能有较高的图像重建精度.     

改进敏感场的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像系统中敏感场的“软场”特性,提出了一种基于成像敏感场灵敏度均值滤波的Landweber图像重建算法。该算法是通过模板卷积的方式对敏感场灵敏度进行邻域平均,降低靠近极板区域的灵敏度,提高管道中心区域的灵敏度,部分消除了因敏感场不均匀对图像重建质量的影响,提高图像重建精度。仿真结果表明,该算法在图像重建精度和收敛速度上均优于传统的Landweber图像重建算法。     

RBF神经网络在ECT图像重建中的应用

对采用RBF神经网络的8电极ECT系统的图像重建的方法进行了探讨。该神经网络采用遗传算法结合传统的最近邻聚类方法进行学习。仿真实验结果表明,该方法的成像精度及成像实时性较好。     

用于两相流电容层析成像系统中的图像重建算法

图像重建算法研究和增加投影数据是改善图像重建质量的两个重要方面。由于目前在ECT系统中存在着一种基于奇异值分解（SVD）的图像重建算法,此算法中的奇异值将对应图像重建矩阵中很大的对角线元素,从而导致伪逆很不稳定。因而讨论了改进的基于奇异值分解（MSVD）的图像重建算法,该算法是用改进奇异值分解方法求出图像重建矩阵。仿真及实验结果均表明该算法是一种实时的、重建图像质量优于SVD。     

基于局部能量的电容层析成像图像融合方法

针对电容层析成像技术的"软场"效应和病态问题对重建图像精确度的影响,在分析电容层析成像基本原理和成像算法的基础上,提出了一种基于局部能量的电容层析成像图像融合方法。该方法以线性反投影、Landweber和共轭梯度算法作为图像重建的基础,利用各个图像的互补特性,经对重建的图像小波分解后,分别采用基于局部能量和加权平均算子融合规则对分解后图像的高频系数和低频系数进行图像的融合,得到准确度更高的成像结果。仿真实验结果表明,融合后成像精确度得到明显提高,缩小了误差,图像更接近原型,为ECT图像重建的研究提供了一个新的方法。     

管路堵塞的电容层析成像可视化监测

利用电容层析成像技术实现粉体输运管路堵塞的可视化检测。介绍了电容层析成像系统中两个关键技术:电容/电压转换电路和图像重建算法。电容/电压转换电路采用交流激励型设计,电路具有较好的转换性能。图像重建算法采用正则化优化修正算法,该算法具有较好的成像质量。实验结果表明,系统能很好的提供管路堵塞状况信息。     

基于SVM的ECT图像重建算法研究与实现

在ECT系统中使用支持向量机处理采集到的数据集,当数据规模非常大时训练速度缓慢,支持向量机在处理ECT系统中采集到的大规模数据集时训练速度缓慢.针对该问题提出了一种适应于硬件实现的基于SVM的串行计算-并行传输模式,并用硬件描述语言在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)上实现,同时给出了硬件系统的工作过程及总体结构.ECT图像重建实验结果表明,同软件实现相比,不仅提高了系统图像重建速度,还能保持较高的分类精度,并且表明FPGA在图像重建方面满足实时性要求,适用于图像重建系统.