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电磁层析成像中传感器阵列的优化设置

岳远里 刘泽 武建利 苗宇 刘向龙 王嘉伟

岳远里, 刘泽, 武建利, 等 . 电磁层析成像中传感器阵列的优化设置[J]. 北京航空航天大学学报, 2020, 46(2): 430-438. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0246
引用本文: 岳远里, 刘泽, 武建利, 等 . 电磁层析成像中传感器阵列的优化设置[J]. 北京航空航天大学学报, 2020, 46(2): 430-438. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0246
YUE Yuanli, LIU Ze, WU Jianli, et al. Optimization for settings of sensor array in electromagnetic tomography[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2020, 46(2): 430-438. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0246(in Chinese)
Citation: YUE Yuanli, LIU Ze, WU Jianli, et al. Optimization for settings of sensor array in electromagnetic tomography[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2020, 46(2): 430-438. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0246(in Chinese)

电磁层析成像中传感器阵列的优化设置

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0246
基金项目: 

国家自然科学基金 61771041

详细信息
    作者简介:

    岳远里  男,硕士研究生。主要研究方向:电磁层析成像

    刘泽  男,博士,教授,博士生导师。主要研究方向:过程参数检测、电磁层析成像

    苗宇  女,硕士, 讲师, 博士研究生。主要研究方向:深度学习、电磁层析成像及其应用

    通讯作者:

    苗宇. E-mail: ymiao@bjtu.edu.cn

  • 中图分类号: TP23;TP212

Optimization for settings of sensor array in electromagnetic tomography

Funds: 

National Natural Science Foundation of China 61771041

More Information
  • 摘要:

    电磁层析成像(EMT)中传感器阵列的设置决定了获得的感应电压测量值的数量,对成像的效果有着重要的影响。为了探究传感器设置对成像质量的影响规律,通过改变传感器阵列中线圈的数量及相对位置对传感器阵列进行优化。在COMSOL Multi-physics中建立不同线圈数量的传感器阵列模型,采用不同的成像算法进行成像并比较成像效果,发现适当增加传感器的个数可以提高成像质量,但增加到一定数量则成像效果下降;同时在传感器阵列固定的情况下将传感器阵列按照一定规则进行旋转,发现旋转之后叠加的复合成像效果要优于未旋转的成像效果。该结果对下一步EMT系统设计中传感器阵列的设置具有一定的指导意义。

     

  • 图 1  正问题与逆问题的关系

    Figure 1.  Relationship between forward and inverse problems

    图 2  不同数量线圈的传感器阵列模型

    Figure 2.  Sensor array models with different numbers of coils

    图 3  不同物场分布模型

    Figure 3.  Different object field distribution models

    图 4  感应电压测量值

    Figure 4.  Induced voltage measurements

    图 5  等分节点次序

    Figure 5.  Order of equant nodes

    图 6  不同激励-检测对的灵敏度矩阵

    Figure 6.  Sensitivity matrix of different excitation-detection

    图 7  传感器阵列旋转前后对比示意图

    Figure 7.  Comparison before and after rotation of sensor array

    图 8  10线圈图像重建

    Figure 8.  Reconstructed images with 10 coils

    图 9  12线圈图像重建

    Figure 9.  Reconstructed images with 12 coils

    图 10  16线圈图像重建

    Figure 10.  Reconstructed images with 16 coils

    图 11  20线圈图像重建

    Figure 11.  Reconstructed images with 20 coils

    表  1  10线圈相关系数

    Table  1.   Correlation coefficient with 10 coils

    分布 Tikhonov
    算法
    Spilt-Bregman
    算法
    CGLS
    算法
    旋转后
    Tikhonov算法
    复合
    数据
    分布1 0.356 1 0.366 1 0.371 0 0.487 6 0.491 4
    分布2 0.355 9 0.386 5 0.372 7 0.405 1 0.434 6
    分布3 0.277 8 0.277 8 0.293 4 0.416 2 0.409 5
    分布4 0.642 7 0.642 8 0.659 1 0.697 4 0.723 0
    下载: 导出CSV

    表  2  12线圈相关系数

    Table  2.   Correlation coefficient with 12 coils

    分布 Tikhonov
    算法
    Spilt-Bregman
    算法
    CGLS
    算法
    旋转后
    Tikhonov算法
    复合
    数据
    分布1 0.436 8 0.435 0 0.452 8 0.452 1 0.499 2
    分布2 0.396 5 0.400 4 0.406 3 0.455 8 0.495 3
    分布3 0.365 6 0.364 6 0.374 7 0.423 0 0.460 7
    分布4 0.736 8 0.741 4 0.750 8 0.760 9 0.770 0
    下载: 导出CSV

    表  3  16线圈相关系数

    Table  3.   Correlation coefficient with 16 coils

    分布 Tikhonov
    算法
    Spilt-Bregman
    算法
    CGLS
    算法
    旋转后
    Tikhonov算法
    复合
    数据
    分布1 0.426 1 0.426 4 0.416 3 0.440 4 0.469 6
    分布2 0.376 5 0.376 7 0.390 5 0.433 4 0.442 6
    分布3 0.376 6 0.387 3 0.397 8 0.416 0 0.448 8
    分布4 0.644 7 0.644 9 0.640 0 0.673 4 0.711 3
    下载: 导出CSV

    表  4  20线圈相关系数

    Table  4.   Correlation coefficient with 20 coils

    分布 Tikhonov
    算法
    Spilt-Bregman
    算法
    CGLS
    算法
    旋转后
    Tikhonov算法
    复合
    数据
    分布1 0.438 3 0.418 7 0.445 2 0.468 2 0.475 8
    分布2 0.433 9 0.432 3 0.427 0 0.440 6 0.484 4
    分布3 0.388 5 0.403 6 0.396 7 0.421 4 0.443 0
    分布4 0.552 5 0.550 1 0.597 2 0.594 2 0.594 9
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-05-22
  • 录用日期:  2019-08-19
  • 刊出日期:  2020-02-20

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