一、基于Landweber迭代的图像重建算法（论文文献综述）
霍继伟[1]（2021）在《高速电磁层析成像关键技术研究及应用》文中进行了进一步梳理电磁层析成像技术作为上世纪90年代发展起来的一种基于电磁感应原理的过程层析成像技术,具有非侵入、非接触、无辐射、低成本、快速等特点,在生物医学、无损检测、多相流监测等领域得到了广泛研究。随着各应用领域生产效率的不断提升,工业现场对电磁层析成像系统的实时性提出了更高要求。轨道交通运输具有清洁、节能、高效、环保、运量大等特点,在我国的国民经济快速发展和现代化建设中占有重要地位。钢轨作为铁路轨道系统的重要组成部分,其服役状态的监控对铁路的运输安全具有重要意义。随着近年来我国铁路运营里程、速度、效率的提升,对钢轨损伤的高速、在线、准确、可视化检测有了更高标准。论文研究内容从解调算法和图像重建算法两个方面出发,对提高电磁层析成像系统的效率进行了深入研究。对电磁层析成像解调技术及图像重建技术在钢轨探伤中应用的可行性和有效性进行了研究。论文主要工作包括:（1）.研究了基于FPGA的双滤波器结构解调算法。给出算法的数学推导,分析算法的解调性能及抗噪声性能,通过MATLAB仿真验证。搭建基于FPGA的解调实验系统,对算法实验验证。实验、仿真及理论分析表明,该算法可大幅提高EMT系统在数据重用条件下的解调效率,具有一定的抗噪声性能。（2）.实验验证电磁检测方法在不同检测速度条件下钢轨探伤的有效性。给出基于电磁感应原理、电磁层析成像解调算法和现场可编程门阵列的钢轨探伤系统的实现方法,以满足高速钢轨探伤的实时性、快速性要求。钢轨损伤检测实验结果表明,方法在手动检测、20 km/h、60 km/h、120 km/h、180 km/h、240 km/h条件下均具有较好检测效果。（3）.研究了基于灵敏度矩阵降维的快速图像重建算法。算法首先通过矩阵变换降低灵敏度矩阵维度;然后采用传统图像重建算法重建媒质分布。仿真与实验结果表明,算法可在有限降低重建图像质量的基础上,降低重建图像计算量。（4）.研究了优化Landweber快速图像重建算法。算法首先对灵敏度矩阵作降维映射,减少每次迭代的计算量;然后优化降维灵敏度矩阵,提高图像重建质量。最后用Landweber迭代算法和优化后的降维灵敏度矩阵重建图像。仿真实验结果表明,算法可有效提高Landweber迭代算法重建图像质量,降低Landweber迭代算法图像重建计算量。（5）.给出平面电磁层析成像钢轨探伤方法。根据75kg/m重载钢轨的几何参数及线圈的电磁特性,设计平面传感器阵列。讨论不同灵敏度矩阵计算方法（场量提取法、扰动法）求得灵敏度矩阵的均匀性,选取最优计算方法。优化灵敏度矩阵,提高重建图像质量。仿真及实验结果表明,方法可有效重建钢轨损伤的位置与形状,对裂纹及三角坑损伤检测效果良好。
张立峰,戴力[2]（2021）在《基于极限学习机求解正问题的ECT图像重建》文中进行了进一步梳理在电容层析成像（ECT）图像重建迭代类算法中,通常采用线性正问题求解,以加快重建速度,由此产生重建误差。针对这一问题,提出了基于极限学习机（ELM）的非线性ECT正问题求解方法,ELM网络输入为介电常数分布,其输出为预测的电容测量值。将该方法与传统的Landweber迭代算法相结合构成ELM-Landweber迭代算法进行图像重建。为使样本具有较好的代表性,物体分布位置及大小均随机生成,并计算相应的归一化电容值作为ELM网络训练及测试样本,对ELM-Landweber迭代算法进行了仿真与静态实验,并与传统Landweber迭代算法进行比较。实验结果表明,相较于传统Landweber迭代算法,采用ELM-Landweber迭代算法,其算法收敛速度显着提高,重建图像质量得到明显改善。训练样本的平均图像相对误差由0.728减小至0.504,测试样本的平均图像相对误差由0.596减小至0.475。
陈阳正[3]（2021）在《气水两相流位移电流相位层析成像方法与系统研究》文中研究说明气水两相流是天然气开采及运输过程中常见的流型形式,受地质条件的影响,页岩气藏具有高矿化度的特点。当面对这类含高矿化度水的气水两相流,传统电学层析成像（Eelectrical Tomgraphy,简称ET）问题的非线性会加剧,为了解决这一局限性,本文研究了基于位移电流相位层析成像技术（Displacement Current Phase Tomography,简称DCPT）的可视化测量系统,DCPT属于ET的范畴,和ECT（Electrical Capacitance Tomography,简称ECT）同为非接触式无损检测技术,其具有全新的灵敏度理论-介质损耗因子灵敏度理论,能够适用于含高矿化度水的气水两相流的可视化测量。本文分别从理论分析,仿真建模,实验研究手段,提出了一种基于分流型成像策略的气水两相流DCPT可视化测量系统。本文的主要研究工作和阶段性成果如下:首先,结合本课题的研究背景以及ET技术的相似性,简介了ET技术,且从传感器结构、测量及采集电路、图像重建算法这三个方面对目前ET技术的研究现状进行了综述,并分析了传统ET技术的非线性问题。然后,从DCPT系统原理出发,研究了DCPT的数学物理模型和灵敏度理论,并给出了灵敏度系数的计算式。根据实验中所用到的管道和电极结构参数,在COMSOL多物理场仿真软件中建立了DCPT传感器模型。其次,基于前面构建的仿真模型,对不同含率的偏心流、层流以及其他常见流型,在电导率为0.1S/m的水环境下进行了仿真分析,仿真结果表明DCPT相较于ECT具有更广泛的线性化假设区间,重建图像的位置和轮廓更加接近真实介质分布,通过采用LBP和Landweber算法对不同流型的气水两相流的重建图像对比,发现当流型为分层流（分界面连续）时,LBP算法的重建图像效果更好,而Landweber算法图像模糊无法辨识流型,但对于非分层流Landweber算法重建效果要优于LBP,因此提出了分流型成像策略,并通过仿真实验验证了该策略的有效性,提高了图像重建质量。再次,系统硬件方面,设计了稳定性好,噪声低的导纳角测量电路、多电极阵列开关控制电路和模数转换电路,软件方面设计了基于QT和MATLAB混合编程的气水两相流DCPT可视化测量系统的上位机软件。最后,通过实验评估了导纳角测量电路重复测量的稳定性,并通过模拟不同流型的气水两相流,验证了分流型成像策略的DCPT可视化测量系统的有效性。由实验结果可以得出结论:本文的气水两相流DCPT可视化测量系统能够准确反应截面介质分布。
许思琦[4]（2021）在《在电磁层析技术中不同硬件参数对重建图像的影响研究》文中研究说明电磁层析成像技术是基于电磁感应原理的一种过程层析成像技术,具有非侵入、无接触、危害小等优势,可以将EMT技术分为正问题和逆问题两大部分,其中正问题研究侧重于获取检测值和灵敏度矩阵,逆问题主要解决图像重建问题。在逆问题重建图像时,灵敏度矩阵反映微小扰动对测量值的影响,是影响图像质量的重要指标,是逆问题图像重建的重要基础。本文系统分析了EMT技术的研究意义、现状以及应用价值,介绍了EMT系统的工作原理,阐述了正问题和逆问题的研究方法,根据现阶段该技术国内外的发展状况,研究了对应的数学模型,确定了EMT技术的物理模型,以传统“O”型传感器阵列结构为基础,进行模型仿真构建,利用COMSOL有限元仿真软件构建对应的物理模型并将被测物场剖分成多个微小单元,运用有限元法求解二阶偏微分方程,获取检测值,并建立灵敏度模型。在灵敏度求解中采用模拟扰动法,探究EMT传感器中线圈数量对灵敏度的影响。利用分离变量法,对比8线圈、12线圈、16线圈、20线圈的传感器阵列的灵敏度矩阵,采用MATLAB软件对不同线圈的灵敏度矩阵进行仿真成像,得出结论,在不同数量的线圈传感器模型中,灵敏度带均为沿着激励—检测线圈之间的弧线型分布,相同位置的线圈的灵敏度带形状一致,呈中间较强趋势,向外侧逐渐减弱。相邻位置的灵敏度带逐渐减小,趋于不变。随着线圈个数的增多,相同灵敏度带加宽,但中心部分灵敏度值却略有减弱,相邻位置的灵敏度带逐渐减小,趋于不变。判断最合适的阵列结构,给出归一化模型,对最适合的线圈传感器数量阵列结构的灵敏度矩阵进行处理,得到最终的灵敏度分布。归一化后的灵敏度分布较之前更加均匀,根据这一特性,为EMT技术的实际应用和图像重建奠定一定基础。系统研究了四种图像重建算法,即线性反投影算法、Tikhonov正则化算法、Landweber迭代算法和共轭梯度算法的基本原理及相应图像评价指标。采用控制变量法,探究物场空间硬件参数包括激励电流大小、频率大小、线圈直径、匝数对图像重建效果的影响。通过四种重建算法重构图像,对比分析得出结论:激励电流越大,激励频率越高,传感器线圈匝数越多,直径越小,图像误差指数越小,相关度越高,但是在选择传感器参数上要充分考虑负荷和电磁干扰的影响,选择合适的参数。本文给出了选择传感器参数的大致范围,为硬件系统的设计提供了依据。
穆哲[5]（2021）在《电容层析成像图像重建算法研究》文中提出电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,ECT）是一种电学过程层析成像技术。该技术可根据测量所得的电容值反演出被测场域内的流体截面图像,因其具有无辐射、非侵入、成本低和可视化等特点,被国内外学者广泛关注并研究。目前,针对ECT技术的研究主要集中在电容传感器设计、数据采集系统优化和图像重建等方面。本文基于8电极电容层析成像系统,针对图像重建算法开展研究。在对比分析各类图像重建算法的基础上,针对Landweber算法在ECT图像重建中的典型问题,提出改进的梯度加速Landweber算法。为获取高质量的重建图像,将粒子群优化算法引入ECT图像重建中。本文主要工作内容包括:（1）对比分析了几种传统图像重建算法的原理及优缺点,结合ECT图像重建的原理模型对传统算法的计算公式进行推导,通过数值仿真实验对传统算法的性能进行对比分析,分析结果表明:Landweber算法在图像重建的速度和精度上取得了较好的折衷性。（2）针对Landweber算法收敛速度较慢且收敛不稳定的问题,首先对几种加速Landweber算法进行性能分析,然后依据级数理论对性能较好的梯度加速Landweber算法进行深入研究,通过构造残差矩阵并添加约束因子获得新的迭代公式,最后提出一种改进的梯度加速Landweber算法并将其应用于ECT图像重建中。数值仿真实验结果表明,所提算法可在获取稳定收敛特性的同时提高图像重建的速度与精度。（3）为获取高质量的重建图像,将粒子群优化算法用于ECT图像重建。首先在粒子群算法的基础上,采用惯性权重因子的非线性收敛策略调整粒子速度,提出非线性粒子群算法,然后利用正余弦优化算法的搜索策略对非线性粒子群算法进行改进,提出一种基于正余弦搜索策略的非线性粒子群算法并将其应用到ECT图像重建中,最后通过数值仿真实验验证了所提算法的有效性。
杨博韬[6]（2021）在《电容层析成像多层传感器设计与图像重建的研究应用》文中研究说明电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,简记ECT）是工业检测的重要手段,它的原理是通过交变激励电场从多个角度对含有导电物质的空间进行扫描,导电物质在电场的激励下产生感应电荷,对原电场产生反作用。通过在密闭的管道或容器周围均匀分布的检测电极可以从不同方向收集测得的电容数据,然后使用电容值和灵敏度矩阵来重建物质分布图像。ECT系统的关键技术包括传感器的优化设计、数据采集电路的设计、流型识别和图像重建等。ECT技术因其低成本、非侵入性与可直接获取过程参数等优势,被广泛应用于工业生产中,是一种理想的工业实时检测手段。本文针对ECT系统中传感器优化设计与图像重建算法方面分别进行了研究,主要工作如下:在传感器设计方面,采用有限元分析方法建立3层12电极的传感器,利用模型动扰法与Maxwell方法进行物理场的仿真实验,通过更改传感器电极板角度、管壁厚度和激励模式等方式,分析空、满管电容值与灵敏度矩阵的变化,得出传感器物理结构参数对测量的影响,同时在3层12电极传感器模型上,使用同层相邻双电极作为激励电极,比较在不同激励模式下多层传感器的采集精度与电容值的变化范围,并得出最优解。实验结果表明,优化后的传感器测量值增加,采集信号更强,物场内灵敏度矩阵变化更明显,图像重建精度明显提高。在图像重建方面,针对迭代类算法迭代次数多、收敛速度慢、介质分界面存在平滑效应与迭代步长难以选取等问题,提出了一种基于正则化迭代修正的图像重建算法。该算法在ECT图像重建算法中增加正则化项,采用自适应权重系数的方法,以四种典型ECT流型作为标准流型进行图像重建,实验表明,在保证图像重建时效性的同时,该算法改善了图像重建质量,提升了收敛速度,在重建速度和准确性上均优于传统的迭代算法。
何学楷[7]（2021）在《非接触式电阻抗层析成像技术及图像重建算法研究》文中指出气液两相流在日常生活和工业生产中广泛存在,由于其复杂性,对气液两相流进行状态监测和参数测量一直是相关领域内的难点。目前,电容耦合式电阻抗层析成像技术（Capacitively Coupled Electrical Impedance Tomography,简称CCEIT）是一种新型的对气液两相流进行动态监测和参数测量的技术。它具有非接触式测量和同时利用气液两相流的实部信息和虚部信息来进行相关测量等优点。但目前对CCEIT技术的研究仍不充分。一方面是其硬件系统仍需要完善,尤其是目前CCEIT技术未考虑传感器的屏蔽设计。另一方面,现有的气液两相流图像重建算法研究比较匮乏,亟需提出能充分挖掘CCEIT技术潜能的图像重建算法。本学位论文针对CCEIT技术存在的不足展开研究。主要包括:1)对三种不同的传感器构型的对比研究以及硬件系统的完善。2)将无监督聚类算法引入气液两相流图像重建中,提出了两种新型图像重建方法。本学位论文的主要工作和创新点如下:1.对比分析了三种不同的传感器构型。本文通过在CCEIT的传感器设计中引入外部屏蔽罩和径向电极,研究了三种不同的传感器构型下的电路模型、边界条件和灵敏场分布特性。根据研究结果,本文完善了 CCEIT技术的硬件系统并搭建了一套12电极非接触式电阻抗层析成像（Contactless Impedance Tomography,简称CIT）系统样机。2.基于线性反投影（Linear Back Projection,简称LBP）算法和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,简称GMM）聚类算法,本文提出了一种适用于CIT技术的图像重建算法,即LBP+GMM算法。利用上述系统样机进行的图像重建实验结果表明所提出的LBP+GMM算法是有效的。与其他传统的图像重建算法相比,LBP+GMM算法能够在较少的先验知识和人工干预的情况下,获得较高质量的重建图像,其相对图像误差不超过7.9%。3.基于LBP算法和具有噪声的基于密度的空间聚类（Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise,简称 DBSC AN）算法,本文提出了一 种新型图像重建算法,即LBP+DBSCAN算法。利用上述系统样机进行的图像重建实验结果表明所提出的LBP+DBSCAN算法是可行的,与其他图像重建算法相比,LBP+DBSCAN算法需要更少的先验知识和预设经验参数,避免了人工干预对图像重建质量的影响,且其图像重建质量较好,相对图像误差不超过6.1%。4.为了充分利用电阻抗的各部分信息,本文在LBP+DBSCAN算法的基础上,提出了一种图像融合策略。基于均方误差（Mean Square Error,简称MSE）图像评估指标,本文对LBP+DBSCAN算法获得的基于电阻抗实部和虚部信息的图像进行像素级图像加权融合。图像融合实验表明,本文提出的图像融合策略是可行的,融合图像的质量有了进一步的提升,其相对图像误差不超过4.1%。
王亚东,刘泽,霍继伟,赵鹏飞,王成飞,袁伟[8]（2020）在《基于SOA优化的电磁层析成像图像重建研究》文中研究表明电磁层析成像逆问题根据灵敏场的边界测量值,通过合适的图像重建算法重建出物场区域内具有电导率或者磁导率的物体的分布情况,是电磁层析成像技术的核心;在逆问题求解的过程中,存在严重的不适定性,导致求解结果不准确,这主要是由于在图像重建过程中灵敏度矩阵的病态性所导致的;为了改善灵敏度矩阵的病态程度,提高成像质量,文章提出将人群搜索算法引入到电磁层析成像图像重建中,利用人群搜索算法对灵敏度矩阵进行优化,降低其条件数,改善病态程度,然后采用Landweber迭代算法进行图像重建验证效果;仿真结果表明,该算法能够令原始灵敏度矩阵条件数降低87.83%,重建图像的相关系数最高提升45%,图像误差最高降低75%,从而有效提高图像重建结果。
王成飞[9]（2020）在《高速列车空心轴电磁层析成像缺陷检测技术研究》文中研究指明铁路运输是我国交通运输领域最重要的组成部分之一,对我国国民经济的发展起到了巨大的推动作用。近年来,我国铁路运营里程不断增加,列车运行速度得到了大幅提升,与此同时列车运行的安全问题也备受关注。为了保证列车的安全运行,尽量减少或避免铁路事故的发生,铁路相关部门对铁路及列车的检修工作提出了更高的标准和更严格的要求。空心轴作为承载列车重量、支持列车运行的核心部件,其生产质量存在问题或在役期间造成损伤都会给列车的运行安全带来重大隐患。当前对空心轴缺陷检测技术的研究多种多样,其中大多数存在操作复杂、效率较低、检测结果不直观等缺点或不足。本文采用电磁层析成像技术（Electromagnetic Tomography,EMT）对空心轴缺陷检测展开研究,该技术基于电磁感应原理,具有非接触、非介入、低成本、高效率等优点,还可实现空心轴缺陷的可视化检测。本文主要工作内容如下:（1）详细介绍了空心轴结构特点及缺陷类型,对多种空心轴检测方法进行了分析和比较,提出了基于电磁层析成像技术的空心轴缺陷检测方法,并分析了EMT技术的基本原理和应用价值。（2）基于高速列车空心轴的结构特点和EMT技术原理,设计了空心轴模型和用于空心轴缺陷检测的新型EMT传感器阵列。根据空心轴模型设计了传感器的结构,并通过分析线圈大小对激励磁场的影响确定了线圈尺寸。（3）基于所设计的空心轴模型和传感器阵列,在电磁仿真软件中建立了空心轴缺陷检测仿真系统,并利用该系统进行了仿真计算。研究了激励信号相关参数对空心轴模型内部磁场的作用规律,同时还对空心轴检测的灵敏度进行了分析。（4）研究了LBP、Tikhonov、Landweber三种图像重建算法的原理,利用三种算法对空心轴缺陷的仿真数据进行了图像重建,得到了良好的图像重建结果。另外,还利用图像重建质量评价标准对各图像重建算法的成像效果进行了分析和比较,结果表明Landweber算法具有最佳的检测效果。（5）基于仿真分析,搭建了空心轴缺陷检测EMT实验系统,在一定程度上提高了系统集成度,增强了抗干扰能力,并通过对实验系统的控制完成了实验数据的采集。由实验数据结合三种图像重建算法计算得到的重建图像与仿真结果基本一致,进一步验证了EMT技术在空心轴缺陷检测中的有效性。
杜宇宁[10]（2020）在《基于智能算法的电容层析成像系统图像重建技术》文中研究说明电容层析成像技术（Electrical Capacitance Tomography,简称ECT）是一种工业过程层析成像技术,主要用于对两相流和多相流进行测量和成像。该技术根据被测物质各相之间具有不同的介电常数的性质,通过测量排列在管道周围电极对之间的电容值,采用合适的图像重建算法,来获取管道内的介质分布情况。与其它过程层析成像检测技术相比,ECT具有非侵入、无辐射、成本低、安全性能好和成像速度快的特点。电容层析成像技术在两相流或多相流检测上有广泛的应用,例如石油的开采与运输、流化床气固两相浓度分布可视化和气力运输等。本文主要针对电容层析成像系统图像的重建过程,提出了一种基于智能算法的图像重建算法,并通过自主搭建的电容层析成像系统实验环境,对该算法的实际成像效果与传统成像算法进行对比分析,完成理论中算法改良效果的验证。首先对电容传感器中敏感场的物理意义以及灵敏度矩阵求解过程进行了阐述,利用COMSOL Multiphysics多物理场耦合软件将8电极电容传感器进行建模,根据有限元分析的方法对传感器内部场域进行网络分割,对三种流型进行仿真,为后面的实验环境的搭建提供理论基础;然后对经典的Landweber成像算法的原理进行了详细论述,说明了该算法在收敛性上的不稳定的问题,利用遗传算法和蚁群算法在全局搜索和寻找最优解的优点,设计了基于这两种智能算法的图像重建算法;最后,介绍了微小电容检测的原理和两种基本测量电路,针对本文所用电容传感器,设计了电容测量和电极转换电路,搭建了最终的电容层析成像系统实验环境。利用搭建的电容层析成像系统实验环境,进行了气液两相流成像实验,对被测实物分别用传统Landweber算法和本文提出的成像算法,利用获取的电容数据进行图像重建,并将得到的图像进行对比分析,结果表明本文提出的成像算法在流型的辨识准确性和成像的精度上都有所提高,对改进算法的实用性进行的验证。
二、基于Landweber迭代的图像重建算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Landweber迭代的图像重建算法（论文提纲范文）
（1）高速电磁层析成像关键技术研究及应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 ET技术概述 |
| 1.2 电磁层析成像技术 |
| 1.2.1 EMT系统结构 |
| 1.2.2 EMT数学模型 |
| 1.2.3 EMT技术发展概况 |
| 1.3 钢轨探伤概述 |
| 1.3.1 钢轨探伤的意义 |
| 1.3.2 钢轨探伤技术现状 |
| 1.4 课题来源与研究意义 |
| 1.5 论文主要研究内容及创新 |
| 1.6 论文各章节安排 |
| 2 数据复用条件下基于FPGA的 EMT快速解调方法 |
| 2.1 解调概述 |
| 2.1.1 正交序列解调 |
| 2.1.2 FFT解调 |
| 2.1.3 半周期解调 |
| 2.1.4 非整周期解调 |
| 2.2 数据解调中的问题 |
| 2.2.1 采样频率较低 |
| 2.2.2 物体移动较快 |
| 2.3 数据复用技术 |
| 2.4 数据复用条件下基于FPGA的快速解调方法 |
| 2.5 MATLAB仿真分析 |
| 2.5.1 无噪情况下解调分析 |
| 2.5.2 含噪情况下解调分析 |
| 2.6 实验 |
| 2.6.1 实验设计 |
| 2.6.2 实验系统信噪比 |
| 2.6.3 实验结果及分析 |
| 2.6.4 算法耗时比较 |
| 2.7 小节 |
| 3 基于EMT解调技术的高速钢轨探伤 |
| 3.1 电磁钢轨探伤原理 |
| 3.2 电磁钢轨探伤传感器结构 |
| 3.2.1 双线圈结构 |
| 3.2.2 三线圈结构 |
| 3.3 电磁钢轨探伤系统 |
| 3.3.1 硬件系统结构 |
| 3.3.2 系统软件设计 |
| 3.4 实验 |
| 3.4.1 低速实验 |
| 3.4.2 高速实验 |
| 3.5 小节 |
| 4 快速电磁层析成像图像重建算法 |
| 4.1 图像重建算法概述 |
| 4.1.1 LBP算法 |
| 4.1.2 Tikhonov正则化算法 |
| 4.1.3 SVD算法 |
| 4.1.4 TSVD算法 |
| 4.1.5 Landweber迭代算法 |
| 4.2 灵敏度矩阵计算 |
| 4.2.1 实测法 |
| 4.2.2 扰动法 |
| 4.2.3 场量提取法 |
| 4.3 基于矩阵降维的快速图像重建算法 |
| 4.3.1 算法描述 |
| 4.3.2 仿真 |
| 4.3.3 实验 |
| 4.3.4 算法时间复杂度分析 |
| 4.4 优化LANDWEBER快速图像重建算法 |
| 4.4.1 算法描述 |
| 4.4.2 仿真 |
| 4.4.3 算法时间复杂度分析 |
| 4.5 小节 |
| 5 平面电磁层析成像钢轨探伤 |
| 5.1 检测原理分析 |
| 5.2 数学计算模型 |
| 5.3 平面传感器阵列模型 |
| 5.4 激励检测模式 |
| 5.5 灵敏度矩阵计算 |
| 5.6 灵敏度矩阵优化 |
| 5.7 仿真分析 |
| 5.7.1 仿真模型 |
| 5.7.2 仿真结果分析 |
| 5.8 实验 |
| 5.8.1 实验系统 |
| 5.8.2 实验结果 |
| 5.9 小节 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于极限学习机求解正问题的ECT图像重建（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 ECT基本原理 |
| 1.1 ECT系统构成及工作原理 |
| 1.2 ECT系统正问题 |
| 1.3 ECT系统逆问题 |
| 2 基于ELM非线性正问题求解的Landweber迭代算法 |
| 2.1 算法原理 |
| 2.2 ELM基本原理 |
| 2.3 ELM网络结构 |
| 3 实验结果及分析 |
| 3.1 仿真实验 |
| 3.2 静态实验 |
| 4 结 论 |
（3）气水两相流位移电流相位层析成像方法与系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究目的及意义 |
| 1.2 两相流电学层析成像研究现状 |
| 1.2.1 气水两相流主要测量参数 |
| 1.2.2 电学层析成像技术简介 |
| 1.2.3 电学层析成像技术国内外研究现状及存在问题 |
| 1.3 论文研究内容及结构 |
| 第二章 位移电流相位层析成像原理 |
| 2.1 DCPT系统简介 |
| 2.2 DCPT技术的正问题 |
| 2.2.1 DCPT传感器的数学物理模型 |
| 2.2.2 DCPT灵敏度理论 |
| 2.3 DCPT技术的逆问题 |
| 2.3.1 逆问题求解难点 |
| 2.3.2 图像重建算法介绍 |
| 2.4 DCPT系统测量原理 |
| 2.4.1 导纳角测量原理 |
| 2.4.2 相敏解调电路原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 DCPT仿真分析及分流型成像策略研究 |
| 3.1 DCPT技术的仿真分析 |
| 3.1.1 不同半径的偏心流仿真分析 |
| 3.1.2 不同高度的分层流仿真分析 |
| 3.1.3 其他流型的仿真分析 |
| 3.2 分流型成像策略研究 |
| 3.2.1 特征量的提取 |
| 3.2.2 BP神经网络模型 |
| 3.2.3 BP神经网络模型的训练和识别 |
| 3.2.4 分流型成像效果仿真验证 |
| 3.3 本章小节 |
| 第四章 位移电流相位层析成像系统设计 |
| 4.1 系统总体方案 |
| 4.2 DCPT传感器 |
| 4.3 位移电流相位层析成像系统的硬件设计 |
| 4.3.1 正弦信号发生器 |
| 4.3.2 移相器 |
| 4.3.3 导纳测量电路 |
| 4.3.4 多电极阵列开关控制电路 |
| 4.3.5 模数转换模块 |
| 4.4 基于QT的上位机软件设计 |
| 4.4.1 基于QT的串口通信 |
| 4.4.2 基于QT和 MATLAB混合编程的重建算法实现方法 |
| 4.4.3 QT人机交互界面 |
| 4.4.4 上位机软件工作流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 位移电流相位层析成像系统试验 |
| 5.1 导纳测量电路的稳定性测试 |
| 5.2 气水两相流可视化测量试验平台 |
| 5.3 试验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结及展望 |
| 6.1 完成的工作 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 存在的问题和今后的工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（4）在电磁层析技术中不同硬件参数对重建图像的影响研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 一、电磁层析成像技术意义及研究现状 |
| (一)电磁层析成像的意义 |
| (二)电磁层析技术研究现状 |
| 二、论文的主要研究内容 |
| 第二章 电磁层析成像正问题的研究 |
| 一、电磁层析成像系统的工作原理 |
| 二、电磁层析成像技术 |
| (一)电磁层析技术的正问题 |
| (二)电磁层析技术的逆问题 |
| 三、两种典型的EMT激励系统 |
| (一)单线圈激励系统 |
| (二)平行场激励系统 |
| 四、EMT正问题数学模型及求解方法 |
| (一)数学模型推导 |
| (二)正问题模型的求解 |
| (三)模型仿真 |
| 第三章 灵敏度模型构建 |
| 一、灵敏度获取方法 |
| (一)场量公式提取法 |
| (二)模拟扰动法 |
| (三)灵敏度矩阵仿真 |
| 二、传感器数量优化 |
| (一)物理模型建立—传感器阵列结构 |
| (二)灵敏度矩阵分析 |
| 三、灵敏度矩阵归一化 |
| (一)归一化模型1 |
| (二)归一化模型2 |
| (三)归一化灵敏度仿真 |
| 第四章 图像重建算法 |
| 一、线性反投影算法 |
| 二、Tikhonov正则化算法 |
| 三、Landweber迭代算法 |
| 四、共轭梯度算法 |
| 五、图像重建算法重建性能评价指标 |
| 第五章 物场空间硬件参数优化设置 |
| 一、激励电流大小分析 |
| 二、激励频率大小分析 |
| 三、线圈匝数分析 |
| 四、线圈直径分析 |
| 五、图像重建仿真结果 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历及攻读硕士期间已发表的论文 |
| 致谢 |
（5）电容层析成像图像重建算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 多相流检测技术 |
| 1.1.2 过程层析成像技术 |
| 1.1.3 电容层析成像技术 |
| 1.2 ECT图像重建算法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 ECT系统结构及关键问题分析 |
| 2.1 ECT系统结构 |
| 2.1.1 电容传感器单元 |
| 2.1.2 数据采集单元 |
| 2.1.3 图像重建单元 |
| 2.2 ECT关键问题分析 |
| 2.2.1 正问题分析 |
| 2.2.2 反问题分析 |
| 2.2.3 灵敏度矩阵分析 |
| 第3章 传统电容层析成像图像重建算法及分析 |
| 3.1 LBP算法 |
| 3.2 Tikhonov正则化算法 |
| 3.3 Newton-Raphson算法 |
| 3.4 共轭梯度算法 |
| 3.5 Landweber算法 |
| 3.6 评价指标 |
| 3.7 数值仿真实验及分析 |
| 第4章 基于改进Landweber算法的ECT图像重建及分析 |
| 4.1 加速Landweber算法 |
| 4.1.1 v-Landweber算法 |
| 4.1.2 多项式加速Landweber算法 |
| 4.1.3 Nesterov-Landweber算法 |
| 4.1.4 梯度加速Landweber算法 |
| 4.2 改进的梯度加速Landweber算法 |
| 4.3 数值仿真实验及分析 |
| 第5章 基于改进粒子群优化算法的ECT图像重建及分析 |
| 5.1 粒子群优化算法 |
| 5.1.1 基本粒子群优化算法 |
| 5.1.2 标准粒子群优化算法 |
| 5.1.3 非线性粒子群优化算法 |
| 5.2 基于正余弦搜索策略的非线性粒子群优化算法 |
| 5.2.1 正余弦优化算法 |
| 5.2.2 基于正余弦搜索策略的非线性粒子群优化算法 |
| 5.3 数值仿真实验及分析 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（6）电容层析成像多层传感器设计与图像重建的研究应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 电容层析成像系统 |
| 1.2.1 PT技术概述 |
| 1.2.2 ECT技术概述 |
| 1.2.3 电容式传感器 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 |
| 1.3.1 ECT系统传感器研究现状 |
| 1.3.2 图像重建算法研究现状 |
| 1.4 图像重建分析 |
| 1.4.1 非迭代类算法 |
| 1.4.2 迭代类算法 |
| 1.5 课题的来源及研究内容 |
| 1.5.1 课题来源 |
| 1.5.2 课题的主要研究内容 |
| 第2章 电容层析成像的技术原理 |
| 2.1 电容层析成像系统的组成结构 |
| 2.2 ECT数学模型 |
| 2.3 ECT数据采集系统 |
| 2.4 ECT传感器 |
| 2.5 传感器有限元分析 |
| 2.6 图像重建算法 |
| 2.6.1 Landweber迭代算法 |
| 2.6.2 ART迭代算法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 多层传感器设计 |
| 3.1 多层传感器的理论分析与设计 |
| 3.2 多层ECT传感器仿真设计 |
| 3.3 多层ECT传感器仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于正则化迭代修正的图像重建算法 |
| 4.1 传统算法图像重建 |
| 4.1.1 非迭代类算法 |
| 4.1.2 迭代类算法 |
| 4.2 基于正则化迭代修正的ART算法 |
| 4.3 仿真实验 |
| 4.4 图像重建质量评价参数 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）非接触式电阻抗层析成像技术及图像重建算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 气液两相流及相关参数 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 气液两相流参数测量方法概述 |
| 1.3.2 电学层析成像技术研究及应用现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容和章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 研究方案和技术路线 |
| 2.1 研究方案 |
| 2.2 技术路线 |
| 2.2.1 硬件系统设计技术路线 |
| 2.2.2 图像重建算法技术路线 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 非接触式电阻抗层析成像硬件系统 |
| 3.1 非接触式电阻抗层析成像技术传感器屏蔽设计方案 |
| 3.1.1 三种传感器屏蔽构型 |
| 3.1.2 三种传感器构型的电路模型 |
| 3.1.3 三种传感器构型的边界条件 |
| 3.2 三种传感器构型的灵敏场分布研究 |
| 3.2.1 三种传感器的灵敏场分布 |
| 3.2.2 灵敏场分析与讨论 |
| 3.3 非接触式电阻抗层析成像硬件系统 |
| 3.3.1 非接触式电阻抗层析成像技术原理 |
| 3.3.2 电阻抗信号的获取 |
| 3.3.3 非接触式电阻抗层析成像系统样机 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于LBP和GMM聚类算法的图像重建算法 |
| 4.1 非接触式电阻抗层析成像技术图像重建模型 |
| 4.2 LBP+GMM图像重建算法 |
| 4.2.1 GMM聚类算法 |
| 4.2.2 LBP+GMM图像重建算法流程 |
| 4.3 LBP+GMM算法图像重建实验及结果 |
| 4.4 图像重建结果分析与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于LBP和DBSCAN算法及图像融合的图像重建方法 |
| 5.1 基于LBP和DBSCAN算法及图像融合图像重建方法 |
| 5.1.1 DBSCAN聚类算法 |
| 5.1.2 图像融合 |
| 5.2 图像重建实验及结果 |
| 5.2.1 LBP+DBSCAN算法图像重建实验结果 |
| 5.2.2 图像融合实验结果 |
| 5.3 图像重建结果分析与讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士学位期间所得科研成果 |
（9）高速列车空心轴电磁层析成像缺陷检测技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 高速列车空心轴缺陷检测概述 |
| 1.2.1 常见空心轴损伤类型 |
| 1.2.2 常见空心轴检测技术 |
| 1.3 电磁层析成像技术 |
| 1.3.1 电磁层析成像概述 |
| 1.3.2 电磁层析成像发展现状 |
| 1.3.3 电磁层析成像应用前景 |
| 1.3.4 EMT技术在空心轴缺陷检测中的应用 |
| 1.4 论文内容结构及工作安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 电磁层析成像理论基础 |
| 2.1 电磁层析成像基本原理 |
| 2.1.1 EMT技术数学模型 |
| 2.1.2 EMT技术物理模型 |
| 2.1.3 EMT技术工作原理 |
| 2.2 EMT技术正问题和逆问题概述 |
| 2.3 EMT正问题理论模型 |
| 2.3.1 正问题物理描述 |
| 2.3.2 正问题求解方法 |
| 2.4 EMT逆问题理论模型 |
| 2.4.1 逆问题物理描述 |
| 2.4.2 逆问题求解方法 |
| 2.5 图像重建算法 |
| 2.5.1 线性反投影(LBP)算法 |
| 2.5.2 Tikhonov正则化算法 |
| 2.5.3 Landweber迭代算法 |
| 2.6 图像重建质量评价 |
| 2.6.1 图像重建质量的主要影响因素 |
| 2.6.2 图像重建质量的评价标准 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 高速列车空心轴EMT缺陷检测建模仿真 |
| 3.1 空心轴模型及缺陷设计 |
| 3.2 传感器阵列结构设计 |
| 3.2.1 传感器线圈数值分析 |
| 3.2.2 传感器结构模型 |
| 3.3 空心轴缺陷检测仿真系统建模 |
| 3.4 激励信号相关参数分析 |
| 3.4.1 激励电流大小分析 |
| 3.4.2 激励电流频率分析 |
| 3.5 灵敏度分析 |
| 3.5.1 有限元剖分 |
| 3.5.2 灵敏度矩阵 |
| 3.6 仿真结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 高速列车空心轴EMT缺陷检测实验设计与验证 |
| 4.1 空心轴缺陷检测实验系统分析 |
| 4.1.1 实验系统结构设计 |
| 4.1.2 锁相放大器基本原理 |
| 4.2 空心轴缺陷检测实验硬件设计 |
| 4.2.1 空心轴及传感器设计 |
| 4.2.2 通道切换设计 |
| 4.3 空心轴缺陷检测实验软件设计 |
| 4.4 空心轴缺陷检测图像重建实验 |
| 4.4.1 实验系统 |
| 4.4.2 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于智能算法的电容层析成像系统图像重建技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 过程层析成像技术 |
| 1.2.2 图像重建算法研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 2 电容层析成像技术原理 |
| 2.1 电容层析成像系统组成 |
| 2.2 电容层析成像技术的基本原理 |
| 2.2.1 电容层析成像技术的理论基础 |
| 2.2.2 电容层析成像技术的工作原理 |
| 2.3 图像重建算法 |
| 2.3.1 LBP算法 |
| 2.3.2 Landweber算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 电容层析成像系统的敏感场分析 |
| 3.1 电容层析成像技术的正问题与反问题 |
| 3.1.1 正问题 |
| 3.1.2 反问题 |
| 3.2 敏感场的定义与求解方法 |
| 3.3 电容传感器模型设计与仿真 |
| 3.3.1 利用COMSOL软件进行建模 |
| 3.3.2 电容传感器结构参数的选择 |
| 3.3.3 计算灵敏度矩阵 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于智能算法的图像重建算法研究 |
| 4.1 两种典型的智能算法 |
| 4.1.1 蚁群算法 |
| 4.1.2 遗传算法 |
| 4.2 基于智能算法的图像重建算法 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 信号获取与实验验证 |
| 5.1 微小电容检测方法 |
| 5.1.1 充/放电检测法 |
| 5.1.2 交流检测法 |
| 5.2 电极状态控制电路设计 |
| 5.3 对两相流进行成像 |
| 5.3.1 空满管实验 |
| 5.3.2 两相流成像实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、基于Landweber迭代的图像重建算法（论文参考文献）
- [1]高速电磁层析成像关键技术研究及应用[D]. 霍继伟. 北京交通大学, 2021
- [2]基于极限学习机求解正问题的ECT图像重建[J]. 张立峰,戴力. 仪器仪表学报, 2021(10)
- [3]气水两相流位移电流相位层析成像方法与系统研究[D]. 陈阳正. 西安石油大学, 2021(10)
- [4]在电磁层析技术中不同硬件参数对重建图像的影响研究[D]. 许思琦. 沈阳师范大学, 2021(09)
- [5]电容层析成像图像重建算法研究[D]. 穆哲. 西北师范大学, 2021(12)
- [6]电容层析成像多层传感器设计与图像重建的研究应用[D]. 杨博韬. 哈尔滨理工大学, 2021
- [7]非接触式电阻抗层析成像技术及图像重建算法研究[D]. 何学楷. 浙江大学, 2021(01)
- [8]基于SOA优化的电磁层析成像图像重建研究[J]. 王亚东,刘泽,霍继伟,赵鹏飞,王成飞,袁伟. 计算机测量与控制, 2020(12)
- [9]高速列车空心轴电磁层析成像缺陷检测技术研究[D]. 王成飞. 北京交通大学, 2020(03)
- [10]基于智能算法的电容层析成像系统图像重建技术[D]. 杜宇宁. 中北大学, 2020(12)