МЕТОД НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ ДЛЯ ЭЛЕКТРОЕМКОСТНОЙ ТОМОГРАФИИ НА ОСНОВЕ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ СИГНАЛОВ ОТ ВРАЩАЮЩИХСЯ ЭЛЕКТРОДОВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Электроемкостная томография (ЭЕТ) относится в визуальным методам неразрушающего контроля. Относительное распределение положения между электродами и дефектом влияет на точность восстановленного изображения. Для решения этой проблемы предлагается метод реконструкции изображения и алгоритм слияния изображений системы ЭСТ на основе вращающихся электродов. Сначала для восстановления экспериментальной модели применяются 4 алгоритма восстановления изображения, наилучшие результаты демонстрирует итерационный алгоритм Ландвебера, основанный на регуляризации Тихонова. Затем, вращая 12 электродов 4 раза, мы можем получить 5 наборов данных о емкости и получить 5 изображений. Наконец, результаты слияния могут быть получены путем выполнения адаптивного взвешенного слияния этих 5 изображений. Результаты показывают, что метод адаптивного взвешенного слияния изображений на основе вращения электродов улучшает качество реконструированных изображений и эффективно уменьшает артефакты.

Об авторах

Чжан Цянь

Научно-технологический университет Гуанси

Email: QianZhang283370482@163.com
Лючжоу, Китай

Мо Хонг

Куньминский университет науки и технологий

Куньмин, Китай

Ли Руксуэ

Научно-технологический университет Гуанси; Ключевая лаборатория Гуанси по синтезу многомерной информации для интеллектуальных транспортных средств

Лючжоу, Китай

Лян Чэньхуа

Научно-технологический университет Гуанси; Ключевая лаборатория Гуанси по синтезу многомерной информации для интеллектуальных транспортных средств

Email: chenghua.liang@gxust.edu.cn
Лючжоу, Китай

Луо Цзюньхуа

Томский политехнический университет

Томск, Россия

Список литературы

  1. Ismail I., Gamio J., Bukhari S.A., Yang W. Tomography for multi-phase flow measurement in the oil industry // Flow measurement and instrumentation. 2005. V. 16. P. 145—155.
  2. Hosseini M., Kaasinen A., Aliyari Shoorehdeli M., Link G., Lähivaara T., Vauhkonen M. System identification of conveyor belt microwave drying process of polymer foams using electrical capacitance tomography // Sensors. 2021. V. 21. P. 7170.
  3. Gunes C., Chowdhury S., Marashdeh Q.M., Teixeira F.L. Displacement-current phase tomography and electrical capacitance tomography for air-water flow systems / In Proceedings of the 2017 XXXIInd General Assembly and Scientific Symposium of the International Union of Radio Science (URSI GASS). IEEE. 2017. P. 1—3.
  4. Rimpiläinen V., Poutiainen S., Heikkinen L.M., Savolainen T., Vauhkonen M., Ketolainen J. Electrical capacitance tomography as a monitoring tool for high-shear mixing and granulation // Chemical Engineering Science. 2011. V. 66. P. 4090—4100.
  5. Wang A., Marashdeh Q., Motil B.J., Fan L.S. Electrical capacitance volume tomography for imaging of pulsating flows in a trickle bed // Chemical Engineering Science. 2014. V. 119. P. 77—87.
  6. Rasel R.K., Zuccarelli C.E., Marashdeh Q.M., Fan L.S., Teixeira F.L. Toward multiphase flow decomposition based on electrical capacitance tomography sensors // IEEE Sensors Journal. 2017. V. 17. P. 8027—8036.
  7. Rymarczyk T., Kłosowski G., Kozłowski E. A non-destructive system based on electrical tomography and machine learning to analyze the moisture of buildings // Sensors. 2018. V. 18. P. 2285.
  8. Zhang L., Dai L. Image reconstruction of electrical capacitance tomography based on an efficient sparse Bayesian learning algorithm // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2022. V. 71. P. 1—14.
  9. Lei J., Liu S., Wang X., Liu Q. An image reconstruction algorithm for electrical capacitance tomography based on robust principle component analysis // Sensors. 2013. V. 13. P. 2076—2092.
  10. Deabes W., Abdel-Hakim A.E., Bouazza K.E., Althobaiti H. Adversarial resolution enhancement for electrical capacitance tomography image reconstruction // Sensors. 2022. V. 22. P. 3142.
  11. Niderla K., Rymarczyk T., Sikora J. Manufacturing planning and control system using tomographic sensors // Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie ´Srodowiska. 2018. V. 8. P. 29—34.
  12. Peng L., Ye J., Lu G., Yang W. Evaluation of effect of number of electrodes in ECT sensors on image quality // IEEE Sensors Journal. 2011. V. 12. P. 1554—1565./
  13. Huang C.N., Yu F.M., Chung H.Y. Rotational electrical impedance tomography // Measurement Science and Technology. 2007. V. 18. P. 2958.
  14. Frounchi J., Bazzazi A. High resolution rotary capacitance tomography system / In Proceedings of the Proc. 3rd World Congress on IPT (Banff, Canada). 2003. P. 858—63.
  15. Murphy S.C., York T.A. Electrical impedance tomography with non-stationary electrodes // Measurement Science and Technology. 2006. V. 17. P. 3042.
  16. Liu Z., Babout L., Banasiak R., Sankowski D. Effectiveness of rotatable sensor to improve image accuracy of ECT system // Flow Measurement and Instrumentation. 2010. V. 21. P. 219—227.
  17. Wajman R., Banasiak R., Babout L. On the use of a rotatable ect sensor to investigate dense phase flow: A feasibility study // Sensors. 2020. V. 20. P. 4854.
  18. Guo Z. New normalization method of imaging data for electrical capacitance tomography / In Proceedings of the 2011 International Conference on Mechatronic Science, Electric Engineering and Computer (MEC). IEEE. 2011. P. 1126—1130.
  19. Mou C.H., Peng L.H., Yao D.Y., Zhang B.F., Xiao D.Y. A calculation method of sensitivity distribution with electrical capacitance tomography // Chinese Journal of Computational Physics. 2006. V. 23. P. 87.
  20. Jing L., Liu S., Zhihong L. et al. An image reconstruction algorithm based on the extended Tikhonov regularization method for electrical capacitance tomography // Measurement. 2009. V. 42. P. 368—376.
  21. Qi-Nian J., Zong-Yi H. On an a posteriori parameter choice strategy for Tikhonov regularization of nonlinear ill-posed problems // Numerische Mathematik. 1999. V. 83. P. 139—159.
  22. Yang W., Spink D., York T., McCann H. An image-reconstruction algorithm based on Landweber’s iteration method for electrical-capacitance tomography // Measurement Science and Technology. 1999. V. 10. P. 1065.
  23. Yang W., Peng L. Image reconstruction algorithms for electrical capacitance tomography // Measurement Science and Technology. 2002. V. 14. P. R1.
  24. Xie M., Yang H., Zhao K., Yuan B., Li J., Liu J., Ying J., Huang Y., Ou J. Regularization parameter optimization based on the constraint of Landweber algorithm for electrical capacitance tomography // Flow Measurement and Instrumentation. 2019. V. 69. P. 101620.

© Российская академия наук, 2024

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах