基于自编码器神经网络的EMT图像重建算法研究

发布时间：2024-03-04 20:40

　　电磁层析成像(Electromagnetic Tomography,EMT)技术是检测双相或多相流的重要工业检测技术,该技术的主要原理是通过电磁感应原理提取被测物体状态信息进行图像重建,获取被测物体的分布及状态信息,具有硬件结构简单、成本低廉、无需接触、无需入侵、适用范围广等优点。但目前EMT技术在实际工程应用过程中仍然存在灵敏度场性能差,重建图像质量不能满足要求等技术问题。所以对EMT图像重建算法研究具有重要意义。本文针对上述问题,在查阅国内外大量文献的基础上,结合EMT硬件系统,对EMT感应线圈进行优化提高灵敏度场性能。并在EMT图像重建的基础理论与数学模型的基础上,结合自编码器神经网络思想,提出了新的图像重建算法。本文的主要工作如下:1、首先对EMT技术的研究背景及意义和EMT系统的国内外发展现状进行分析,并针对目前广泛应用的几种传统图像重建算法进行归纳总结分类,分析比较其优缺点。2、在对EMT系统工作原理进行研究的基础上,对EMT系统的正、逆问题了进行分析。利用电磁学麦克斯韦方程推导电磁检测的数学模型,进而求解出检测电压值。最后利用comsol建立8线圈传感器几何模型进行仿真研...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-2被测区域的网格剖分Pn

第3章EMT系统的传感器结构优化研究20图3-2被测区域的网格剖分首先进行网格剖分，根据圆形管道被测区域范围将超出被测区域的部分进行剔除，剔除完成后被测区域共为n个网格。对每个网格进行编号第一个网格编号为P1从左向右进行编号,第一行最后一个网格编号为Pd。以此类推完成所有网格的编....

图3-310×10网格剖分如图3-3所示，检测区域网格剖分后，对每个小网格进行编号1-88号，在

第3章EMT系统的传感器结构优化研究21况。同时优化过程中网格的剖分工作需要手动完成并且优化过程中优化模块需要不断地调整线圈结构参数对每个网格区域进行积分计算目标函数，在这一过程中每增加一个网格就会带来巨大的计算量。所以结合灵敏度场单一数据类型以及优化过程中的计算量，根据有限元剖....

图3-4圆形线圈与方形线圈灵敏度矩阵特征值谱

第3章EMT系统的传感器结构优化研究25图3-4圆形线圈与方形线圈灵敏度矩阵特征值谱通过绘制方形线圈与圆形线圈灵敏度场特征值谱，可以看出圆形线圈建立的传感器阵列形成的灵敏度场较方形线圈建立的传感器阵列形成的灵敏度场特征值谱曲线下降较缓，所包含检测区域信息更加全面，性能更优。3.4....

图3-5线圈优化前后灵敏度场特征值谱

第3章EMT系统的传感器结构优化研究27由表3-6可知，优化后线圈较优化前线圈灵敏度场方差更小，离散程度更低，更适合传感器线圈的构造。表3-7线圈优化前后条件数线圈R=2（cm）R=1.7（cm）1-285.6090517091430581082.2082041382345221....

本文编号：3919144