平面陣列電容成像技術(shù)是近代以來(lái)發(fā)展的一種極具創(chuàng)新性的無(wú)損檢測(cè)方法,其不僅具有電容層析技術(shù)(Electrical Capacitance Tomography,ECT)的非接觸性、響應(yīng)快速、測(cè)量精度高等特點(diǎn),并且不會(huì)受到被測(cè)物材料特性和使用空間的限制,能夠在不需要任何耦合介質(zhì)的條件下實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)物的無(wú)損檢測(cè),極大地拓展了此技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域,為工業(yè)方面的缺陷檢測(cè)提供了一種新的技術(shù)手段。為了提高平面陣列電容成像技術(shù)的檢測(cè)精度,本文重點(diǎn)在圖像重建算法方面做了深入研究,其主要研究?jī)?nèi)容在以下幾個(gè)方面開展:首先,針對(duì)平面陣列電容成像系統(tǒng)易受到外界環(huán)境以及硬件條件限制的影響致使電容值出現(xiàn)誤差的問(wèn)題,本文提出了一種預(yù)先將電容數(shù)據(jù)模糊聚類優(yōu)化的成像方法。根據(jù)平面陣列電極電容數(shù)據(jù)的特點(diǎn),利用模糊聚類優(yōu)化算法對(duì)測(cè)量電容值的收斂性以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化的作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:圖像重建結(jié)果所提優(yōu)化算法可獲得更加精確、有效的電容數(shù)據(jù),最終圖像重建精度與數(shù)據(jù)優(yōu)化前相比具有較大提升。其次,為進(jìn)一步降低外界環(huán)境對(duì)測(cè)量電容值的干擾,本文提出了一種改進(jìn)的小波濾波成像方法,在這種方法中,首先改進(jìn)了閾值選取方式,然后用改進(jìn)閾值選取方式的小波濾...

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 常用復(fù)合材料缺陷無(wú)損檢測(cè)方法發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 電容層析成像技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.3.1 電容層析成像技術(shù)的發(fā)展
        1.3.2 平面電容成像技術(shù)國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
    1.4 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第2章 平面陣列電容成像系統(tǒng)圖像重建原理
    2.1 引言
    2.2 平面陣列電容成像系統(tǒng)方案
        2.2.1 平面陣列傳感器設(shè)計(jì)及工作原理
        2.2.2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
    2.3 平面陣列電容成像系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型
        2.3.1 平面陣列電容成像系統(tǒng)的正問(wèn)題分析
        2.3.2 平面陣列電容成像系統(tǒng)的逆問(wèn)題分析
    2.4 平面陣列電容成像系統(tǒng)檢測(cè)原理
        2.4.1 平面陣列電容傳感器感應(yīng)原理
        2.4.2 平面陣列電容成像系統(tǒng)缺陷檢測(cè)原理
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于數(shù)據(jù)預(yù)處理的圖像重建算法
    3.1 引言
    3.2 基礎(chǔ)圖像重建算法分析
        3.2.1 Landweber算法
        3.2.2 Tikhonov正則化法
        3.2.3 卡爾曼濾波成像法
    3.3 模糊聚類優(yōu)化算法在平面陣列電容成像中的應(yīng)用
        3.3.1 模糊聚類優(yōu)化算法數(shù)學(xué)模型
        3.3.2 模糊聚類優(yōu)化算法對(duì)電容數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    3.4 小波濾波算法在平面陣列電容成像中的應(yīng)用
        3.4.1 小波濾波算法基本原理
        3.4.2 改進(jìn)閾值選取方式的小波濾波算法
        3.4.3 改進(jìn)的小波濾波算法對(duì)電容數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    3.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)材料說(shuō)明
        3.5.2 針對(duì)模糊聚類優(yōu)化算法的仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        3.5.3 針對(duì)小波濾波算法的仿真實(shí)驗(yàn)與分析
        3.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)及對(duì)比分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 一種基于小波融合的圖像重建算法
    4.1 引言
    4.2 小波融合算法基本原理
    4.3 小波融合算法數(shù)學(xué)模型
    4.4 改進(jìn)的小波融合規(guī)則
    4.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析
        4.5.1 實(shí)驗(yàn)材料樣件說(shuō)明
        4.5.2 缺陷樣件模擬實(shí)驗(yàn)
        4.5.3 重建圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
    4.6 基于小波變換的圖像重建方法
        4.6.1 小波變換成像算法在平面陣列電容成像系統(tǒng)中的應(yīng)用
        4.6.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析
    4.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要研究成果
致謝



本文編號(hào)：3832155