基于遗传蚁群算法的电容层析成像边缘补偿技术研究

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5、ｐＤａ化ｏｆＯｒａｌＥｘａｍｉｎａｔｉｏｎ：Ｊｕｎｅ５２０１６，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ：ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｉｍ摘要ｅｃｔｒｃａａａｃｔａｎｃｅＴｏｍｏｒａ电容层析成像化ｌｉｌＣｐｉｇｐｈｙ）技术不仅在工业生产中可控制到很低的实现成本，该技术的系统结构也非常简单，同时其又具有很强的可靠性，很高，而特别是其非侵入式的特点，也使得该技术有了更为广泛的使用空间的安全性。但是该技术的图像重建工作属于反问题的求解，其过程是通过管道外布置的电极测得各电极一之间的电容值，即观测数据，再利用研究的图

6、像重建算法将管道内某个横截面内各相流的介质元素分布重建成灰度图像，因此得到的。但是管道外布置的电极数量是有限的电容值也是有限的，相比较于所需要的电容值的数量是远远不够的，通过如此少量的电一，这样的求解问题是种病态问题容值来反算管道内部各相流的介质分布，所求得的解一二并不是独无的，这就是病态问题的解的不适定型，这也是电容层析成像图像重建最难解决的问题所在，所为了可Ｗ使得重建的灰度图像，更加接近实际生产环境中的真正图像，需要对重建的灰度图像各介质边界进行边缘补偿，本文的主要内容有：１组成和基本工作原理，分析了电容层析成．详细介绍了电容层析成像技

7、术的系统像技术反问趣的不适定性，针对该问题介绍了几种常用的优化算法，包括Ｌａｎｄｗｅｂｅｒ选代法、多项式加速算法及共妮梯度算法。２．针对电容层析成像技术不适定性的问题，通过对渐进最优阶理论的阐述，证明了电容层析成像进行边缘补偿技术的必要性，同时本文又利用几何凸包的方法解决了如确定进行边缘补偿的范围，这也证明了电容层析成像边缘补偿技术的可行性。在此基（ＧＡＡＣ０）ＥＣＴ础上，本文提出了基于遗传蚁群算法的边界灰度补偿算法。通过对进行边缘补偿和未进行边缘补偿的实验结果进行比对表明，进行边缘补偿可Ｗ改善图像重建