電容層析成像系統優(yōu)化及圖像重建算法研究.pdf

1、電容層析成像技術 ECT(Electrical Capacitance Tomography)是一種多相流在線檢測成像技術，它具有成本低、適用范圍廣、響應速度快、非侵入式、操作簡單和無放射性等特點，被廣泛應用在工業(yè)管道內等多相流檢測領域。ECT是根據電容傳感器內被測多相流各相有不同的介電常數，當各相的分布發(fā)生變化，引起多相流的等價介電常數也發(fā)生變化，傳感器極板對之間電容值也隨之變化，再利用一定的圖像重建算法對被測管道內橫截面各相介質的空

2、間分布進行重構。
　　本文主要以12電極ECT系統為研究對象，在對ECT系統的組成、工作機理、ECT系統數學模型、ECT正問題求解方法和傳感器的敏感場分布特性等分析的基礎上，開展了傳感器優(yōu)化設計、圖像重建與融合、流型特征提取和數據采集系統等關鍵技術問題展開研究，主要研究內容如下。
　　針對電容傳感器各結構參數對ECT系統性能的影響，建立了傳感器場域的數學模型，采用有限元方法分析了傳感器的敏感場分布、“軟場”特性和影響敏感場均

3、勻性的結構參數，確定了傳感器優(yōu)化設計函數，并采用粒子蟻群優(yōu)化算法尋優(yōu)求解出多條備選路徑，初始化備選路徑中的信息素，根據初始化信息素快速收斂的特性求出最優(yōu)解，完成了ECT系統傳感器的優(yōu)化設計。
　　針對ECT采集系統模擬濾波計算精度低和延時長等問題，提出了一種串并結合的分布式與WALLACE TREE相結合的改進濾波算法，設計了ECT數字采集系統，該系統以FPGA為核心，控制激勵信號產生，調整各電極狀態(tài)、進行通道之間切換，在FPGA

4、內部對經A/D轉換器轉換后的數字信號進行數字解調濾波，提高了采集系統的精度和速度。
　　針對ECT系統圖像重建精度問題，在分析 ECT系統各類圖像重建算法特點的基礎上，提出了一種基于小波變換的圖像融合算法，該算法以不同算法重建的源圖像作為融合的基本信息，根據圖像高頻和低頻部分包含信息不同的特點，采用局部能量和梯度融合方法對高頻部分進行融合，采用相對誤差線性加權方法對低頻部分進行融合，融合后的圖像能夠最大限度減小重建圖像的誤差，為E

5、CT圖像重建的質量提升提供了一種有效方法。
　　針對ECT系統流型特征提取和識別問題，分析了不同流型的電容值分布特性，根據分布規(guī)律定義了11個特征參數，特征參數組合可覆蓋各種流型的特征信息。提出了一種基于特征提取和Elman神經網絡 ECT系統流型識別算法，該算法將11項特征參數輸入 Elman神經網絡輸入層進行訓練，經特征參數提取后提高了流型識別的效率。仿真實驗結果表明，對典型的層流、滿管、環(huán)形流、均勻流，采用Elman神經網絡