A multiresolution reconstructive algorithm based on network theory for electrical capacitance tomography

Electrical capacitance tomography technique reconstructs dielectric constant distribution in an object by measuring the capacitances between the eletrode pairs which are mounted around this object. Because of the limitation of measurement condition, the measured data are imcomplet. This paper describes a multiresolution reconstructive algorithm which is based on network theory for electrical capacitance tomography technique. The dielectric constant distribution of flow of two components in a pipeline is reconstructed. The algorithm is as follows: Firstly, construct a rough, first level system model, and assume the dielectric constant distribution of the region to be reconstructed. After iteration, the dielectic constant of each unit can be reconstructed. Secondly, construct a finer, second level the system model and determine the initial dielectric constant of each unit in the region to be reconstructed according to related information between two levels. After iteration, the image of the pipeline's cross section can be reconstructed. The results of simulated experiments about different kinds of medium distributions show that this algorithm is effective and can converge. Supported by the National Natural Science Foundation of China Ma Ning: born in 1970, Ph. D.     

A multiresolution reconstructive algorithm based on network theory for electrical capacitance tomography

Electrical capacitance tomography technique reconstructs dielectric constant distribution in an object by measuring the capacitances between the eletrode pairs which are mounted around this object. Because of the limitation of measurement condition, the measured data are imcomplet. This paper describes a multiresolution reconstructive algorithm which is based on network theory for electrical capacitance tomography technique. The dielectric constant distribution of flow of two components in a pipeline is reconstructed. The algorithm is as follows: Firstly, construct a rough, first level system model, and assume the dielectric constant distribution of the region to be reconstructed. After iteration, the dielectic constant of each unit can be reconstructed. Secondly, construct a finer, second level the system model and determine the initial dielectric constant of each unit in the region to be reconstructed according to related information between two levels. After iteration, the image of the pipeline's cross section can be reconstructed. The results of simulated experiments about different kinds of medium distributions show that this algorithm is effective and can converge. Supported by the National Natural Science Foundation of China Ma Ning: born in 1970, Ph. D.     

基于Kalman滤波的电容成像图像重建算法

在电容成像(E lectrica l C apac itance T om ography,ECT)中,为充分利用多次量测信息以提高电容成像图像重建质量,提出一种基于K a lm an滤波的电容成像图像重建算法。该算法重点考虑了测量噪声的影响,利用对流型一系列多次测量中获得的新息不断进行最优加权以获得重建图像的最小方差估计。针对3种典型介电常数分布进行了仿真,结果表明K a lm an滤波应用于ECT图像重建的可行性和有效性。提出了提高该算法运算速度的方案,分析和仿真结果表明通过预先计算最优滤波增益,并寻找合适的迭代次数,算法可快速地获得满意的图像重建结果。     

电容层析成像中场域的一种新剖分方法

电容层析成像传感器的敏感场受多相流介质分布的影响，即软场特性为图像重建带来很大的困难。为了提高重建图像质量，对敏感场分布进行分析是非常必要的。采用有限元法，通过对敏感场域采用两种不同剖分形式的比较，提出了一种新的场域剖分形式，对敏感场分布进行计算机仿真。实验证明有限元模型是正确的，说明利用不等间距的剖分或可以得到较好的仿真结果，具有较高的精度。     

电容成像图像重建算法原理及评价

对现有的电容成像图像重建算法进行了综述并介绍了其原理,其中包括线性反投影法(LBP)、基于奇异值分解(SVD)的直接算法、Tikhonov正则化方法、Newton-Raphson算法、最速下降法、Landweber迭代算法、代数重建技术(ART)、同步迭代重建技术(SIRT)和基于模型的重建算法。在此基础上使用仿真和实验数据对目前主要使用的线性反投影法、基于奇异值分解的直接方法、Tikhonov正则化方法、Tikhonov迭代、投影Landweber迭代等进行了评价。对它们从电容值误差、图像误差、相关系数和耗用时间几个角度进行了比较,并对今后电容成像图像重建算法的发展方向提出了一些看法。     

Gaussian窗函数在电容成像图像重建中的应用

为降低敏感场矩阵的小奇异值给电容成像(electri-cal capacitance tomography,ECT)问题带来的不稳定性,以提高图像重建质量,该文从正则化方法的谱滤波形式出发,提出了一种基于Gaussian窗函数的ECT图像重建正则化方法。该方法利用Gaussian窗函数的滤波特性,通过选择合适的Gaussian窗函数幂次,来达到降低敏感场矩阵的小奇异值对重建结果造成不稳定的效果,从而获得较好的图像重建结果。对5种典型介电常数分布进行了数值仿真,结果表明:该算法对于两相流不同介质分布均具有良好的适应性,可获得较好的成像结果,部分分布的重建图像轮廓较Tikhonov正则化方法更为清晰。     

电容层析成像电路的研究

介绍了电容层析成像技术的成像原理及C／V转换电路,理论上提出了成像系统中检测运算放大器出现 相移问题的克服方法．     

电容层析成像系统重建图像质量评价方法探讨

提出了使用多参数即图像形心点空间位置误差和面积误差的方法，在仿真环境下对电容层析成像系统的重建图像质量进行评价，给出了图像形心点空间位置误差的计算模型．仿真结果表明，该法比目前常用的单参数评价重建的图像质量更科学合理．     

Concentration and angular velocity measurement in a cyclone separator dipleg using electrical capacitance tomography

Cyclone separator is one of the main parts of the circulating fluidized bed （CFB） boiler. The separation efficiency of the cyclone separator is very important to the whole boiler. Electrical capacitance tomography （ECT） is a unique measuring technique with great potential in multiphase flow measurement. Experimental studies are carried out on the measurement of volumetric concentration and angular velocity using ECT. The former is determined through image reconstruction method, and the latter is measured by cross-correlating the capacitance fluctuations caused by the conveyed solids. The distribution of void fraction in radial direction, the fluctuating characteristics, probability density function and the spectrum characteristics are analyzed. The feasibility and reliability of the method are verified by experimental results.     

改进的电阻抗反投影成像算法

在等位线反投影算法基础上,结合计算机断层成像中均值反投影理论,形成应用于电阻抗成像的改进反投影算法.改进算法以注入电极对中点到测量电极对中点的长度作为投影路径的近似长度,在反投影的过程中考虑投影长度的影响;计算反投影后相对电导率的正负均值;最终的相对电导率值是在反投影结果基础上根据符号减去相应的均值,如果改变符号就令相对值为0.仿真和水槽实验验证均改进电阻抗反投影算法相比于等位线反投影算法可以减小重构图像的星状伪迹.改进电阻抗反投影算法是实用有效的.     

厚管壁电容层析成像图像重建算法

探讨了适合厚管壁条件下的电容层析成像图像重建算法.针对厚管壁管道内几种不同流型,分别采用LBP算法、Landweber迭代算法和BP神经网络对8电极电容传感器进行成像重建计算.结果表明:在厚管壁情况下,LBP算法重建的图像质量很差;Landweber迭代算法在层流下的重建效果好于核心流和环状流;而BP神经网络算法可以有效重建管道内的介质分布,但对于没有训练到的任意流型,其重建效果不够理想.     

基于三维有限元的电容层析成像正问题仿真

介绍了一种基于三维有限元仿真电容层析成像正问题的方法,仿真模型更接近物理模型,基于Matlab6.1仿真平台,计算出系统空场、满场时典型检测电极电容值,为提高电容层析成像技术的可靠性、灵敏性作了有益的尝试.     

三维电阻抗成像中混合正则化算法

为解决三维电阻抗成像(electrical impedance tomography,EIT)逆问题的病态性和改善重建图像质量,在对比研究Tikhonov正则化和一步牛顿法(Newton’s one-step error reconstructor,NOSER)的基础上,提出基于这2种算法的混合正则化算法。采用归一化均方距离判据和归一化平均绝对距离判据,为判断重构图像和原始图像的差异提供一种量化的客观标准。仿真计算和物理模型实验结果表明：混合正则化算法与Tikhonov正则化、NOSER正则化相比,不仅降低了雅克比矩阵的条件数,使逆问题由病态转为良态,还提高了目标物体的空间分辨率,有效改善了图像质量。该混合正则化算法对三维EIT的图像重构是有效的、可靠的。     

电容层析成象系统敏感场的仿真

过程层析成象是一项新的两相流检测技术。针对十电极电容层析成象系统,介绍了电容层析成象的基本原理、电容传感器的结构以及数学模型,用有限元分析方法对传感器敏感场及不同流型对应的电容值进行了仿真计算。给出了十电极电容传感器不同极板组合之间的敏感场分布,为相关的图象重建算法提供了理论依据。最后根据敏感场仿真结果对图象重建过程中的图象失真和电容传感器的“软场”特性作了相关分析。     

同步迭代图像重建技术在电容层析成像系统中的应用

在电容层析成像 (ECT)系统中 ,为克服电容测量值数目有限以及管道内敏感场分布的“软场效应”,引入了一种同步迭代图像重建技术 (SIRT)。针对收敛速度和重建后图像的模糊效应 ,对 SIRT算法进行了改进。改进后的 SIRT算法使重建图像的速度和质量都有了明显的提高。对八电极ECT系统进行的仿真和静态实验结果表明 ,这种算法可望满足用于在线工业过程电容层析成像系统成像的要求。     

开放式电阻抗成像建模及其仿真

为克服封闭式电阻抗成像电极位置不确定性引入的图像重构误差,采用固定电极阵列的开放式电阻抗成像(open electrical impedance tomography,OEIT)模型。将求解整个开放场域电磁场边值问题,近似转化为局部的虚拟场域。通过仿真实验选取有效边界参数和电极阵列结构。利用有限元法求解OEIT的正问题,采用一步牛顿法进行图像重构。实验结果表明OEIT能够探测到目标位置、区域以及电导率的变化,重构图像较清晰。OEIT在浅层体表具有较好的分辨率和定位准确度,有一定的临床应用价值。     

基于粒子群优化算法的电阻抗图像重建

电阻抗成像的实际应用具有许多优越性,但电阻抗图像重建是一个严重病态的非线性逆问题。目前电阻抗成像的静态算法大多采用Newton-Raphson类算法,这类算法需要计算Jacobian矩阵、使用正则化技术等,算法复杂且稳定性较差。针对该问题,采用了一种新的求解逆问题的方法:粒子群优化算法(PSO)。PSO是一种基于种群搜索策略的自适应随机算法,具有算法简单、调节参数少、收敛速度快、易于实现等特点。给出了电阻抗成像的建模模型,并对粒子群优化算法做了适当的改进以适应电阻抗问题的求解。与牛顿类算法相比,它可以省去繁复的雅可比矩阵计算过程,而采用自适应搜索来求取最优解。仿真结果表明,应用PSO进行图像重构时,能够对突变区域进行准确的定位,图像分辨率较高。     

复合式成象系统用电容(电阻)/电压转换电路

提出了一种用于电容电阻复合式成象系统的转换电路，该电路具有电容／电压，电阻／电压转换功能，通过对电路转换原理的理论分析和实验结果表明，该电路适用于电容电阻复合式成象系统。     

优化Tikhonov迭代法在电容层析成像中的应用

为了提高电容层析成像的速度和质量,将收敛速度较快的Tikhonov迭代法应用于电容层析成像.Tikhonov迭代法的难点在于正则化系数的选取,通过对其正则化作用的分析,提出利用对灵敏场的奇异值分解,选取最大奇异值作为正则化系数,从而保证算法收敛的稳定性;同时为了提高收敛速度,将线性反演算法(LBP)计算所得的灰度作为迭代的初始值.结果表明:该正则化系数具有更高的稳定性和收敛速度;Tikhonov迭代法与Landweber迭代法相比具有收敛速度更快,重建图像质量更高的优点.     

基于线性元的电阻抗成像的数学模型和算法

本文讨论了电阻抗成像的数学模型，先利用有限元方法将其离散化，再把它转化为非线性优化问题，并给出了利用牛顿法求解这一问题的具体算法．最后进行了一系列数值仿真对比实验，证实了这一算法的有效性，指出了其中存在的问题．