电阻成像系统成像算法研究

电阻成像系统成像算法研究

论文摘要

近十几年来,电阻层析成像(ERT)技术逐步进入到了工业应用研究阶段,它根据物体内部介质的电阻率(或电导率)的不同,通过对物体表面电流、电压的施加、测量来获知物体内部电导率的分布,进而重建出反应物体内部结构的图像,和传统的过程参数检测技术相比,具有非侵入,无辐射,成本低等许多的优点。因此它在生产过程监测,环境监测等诸多的领域存在着巨大的潜力,成为了国内外研究的热点。电阻层析成像技术(Electrical Resistance Tomography,ERT)是基于电阻传感机理的过程成像技术。它具有非侵入性、成本低、结构简单、实时性好等优点,可获取过程参数的二维/三维图像信息。研究报告显示该项技术在工业过程检测与控制中具有广阔应用前景。本文主要以电阻层析成像技术在两相流动生产过程中的可视化监测应用和浓度测量为研究背景,对ERT图像重建算法进行了较为深入的研究。本文的主要工作总结如下:(1)对ERT系统的基本原理、系统构成、基本特点和应用范围进行了较为详尽的分析,对它的应用现状和发展前景做了较全面的总结,阐述了ERT技术独特的优点和应用前景。(2)编制了ERT仿真软件包,它支持圆形场域剖分,剖分精度可调,多种流型设置,有限元方法计算,灵敏度计算,支持多种成像算法。(3)对国内外目前常用的几种ERT图像重建算法进行深入研究,包括等位线反投影算法,灵敏度系数算法,单步基洪诺夫算法(Tikhonov Regularization),Landweber算法,牛顿拉弗逊(Newton-Raphson)算法,多元线性回归算法。比较各种成像算法的特点,为改进算法打下基础。(4)通过LBP算法和MLRR算法的仿真对比,提出了一种改进的迭代算法,即以线性回归作为迭代初值的迭代算法。(5)目前,还没有可靠的迭代终止规则,只能靠固定迭代次数来终止迭代过程。对五种典型流型按照占空比,空间图像误差不同分别进行迭代次数的优化研究,减少迭代次数意味着减少了图像重建的时间,为实时成像提供了可能。(6)用经典的Landweber迭代算法和Newton-Raphson迭代算法以及MLRR迭代算法分别进行图像重建,用空间图像误差作为重建质量的评价指标,结果表明MLRR迭代算法对流型2、流型3、流型4、流型5重建时,重建图像质量明显好于Landweber迭代算法和Newton-Raphson迭代算法,为流型辨识提供了依据和方便。(7)当测量数据施加噪声干扰时,仿真结果表明MLRR迭代算法重建质量好于Landweber迭代算法和Newton-Raphson迭代算法,但MLRR迭代算法对噪声干扰的敏感程度高于Landweber迭代算法和Newton-Raphson迭代算法。(8)用实际测量数据进行图像重建对比,结果表明MLRR迭代算法成像效果明显要于其它算法,MLRR迭代算法完全可以应用于实时成像。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 电阻层析成像 ERT技术简介
  • 1.2 ERT技术的研究概况
  • 1.2.1 发展概况
  • 1.2.2 ERT技术研究现状及应用前景展望
  • 1.2.3 重建算法研究概况
  • 1.3 ERT技术发展中要解决的问题
  • 1.4 本文的主要研究内容
  • 第2章 ERT技术正问题
  • 2.1 理论基础
  • 2.2 ERT系统模型及仿真
  • 2.3 ERT正问题的有限元解
  • 2.3.1 有限元法基本原理与编程实现
  • 2.3.2 ERT敏感场有限元方程的建立和求解
  • 第3章 图像重建算法分析
  • 3.1 图像重建模型
  • 3.2 介质分布均匀情况下的敏感场分布
  • 3.3 非迭代重建算法
  • 3.3.1 等位线反投影算法
  • 3.3.2 灵敏度系数算法
  • 3.3.3 Tikhonov正则化法
  • 3.3.4 多元线性回归建模的正则化图像重建算法(MLRR)
  • 3.3.5 人工神经元网络算法
  • 3.4 迭代算法
  • 3.4.1 Landweber迭代重建算法
  • 3.4.2 Newton-Raphson迭代重建算法
  • 3.4.3 代数重建算法(ART)和同步迭代重建算法(SIRT)
  • 3.4.4 线性回归的迭代算法
  • 3.5 图像重建算法成像质量评价参数
  • 第4章 电阻层析成像系统设计
  • 4.1 电阻层析成像软件开发环境
  • 4.2 电阻层析成像软件包设计
  • 第5章 图像成像结果分析
  • 5.1 图像重建结果分析及比较
  • 5.1.1 单步算法
  • 5.1.2 迭代算法
  • 5.2 不同占空比迭代次数和空间图像误差的关系
  • 5.3 测量数据施加噪声干扰试验
  • 5.4 硬件实测数据成像结果
  • 第6章 结论
  • 参考文献
  • 致谢
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