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基于电磁层析成像技术的目标物特征参数的识别与提取技术研究

作　者: 曾为伟
导　师: 顾军
学　校: 苏州大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 电磁传感 特征参数 数据采集 数据融合 LabVIEW
分类号: TP212
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


研究先进电子电磁传感技术，通过特定频率下电导率和磁导率信息，研究物质结构组分及特性等与电导率和磁导率分布的关系，实现对目标物特征参数（例如形状、内部结构及成分等）的识别与提取。研究出提取和融合目标物的特征参数的有效方法，此技术对应用于工业检测、探伤中具有重要意义。本课题采用理论分析，计算机仿真研究与实验相结合的方法来完成。探索电磁现象在电磁层析成像（EMT）技术中的表现，开发的EMT系统，根据试验和仿真中的数据，开发和研究出有效的提取和融合方法，能够同时重现目标物的多种特征。本文主要的工作如下：（1）查阅关于电磁传感技术的文献资料，研究了EMT系统的基本理论基础，包括电磁学基础和数学基础，并充分利用最新数字及集成电路技术，开发设计了8线圈结构的EMT系统。（2）针对EMT系统的特性，利用数据采集原理，基于LabVIEW软件开发完成了EMT系统的数据采集和分析软件。软件开发过程中，充分利用LabVIEW平台的图形化编程的优势，进行模块化编程。（3）在基于数据采集技术的基础上，利用数据融合技术对特征参数进行融合，取得了相应的成果。（4）EMT系统进行实验分析。对传感器阵列的空间分辨力做了实验检测，并对三种常见的图像重建算法进行了对比。

全文目录


中文摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-16
  1.1 电学层析成像技术  9
  1.2 电磁层析成像（EMT）技术  9-12
    1.2.1 EMT 的发展及现状  10-12
    1.2.2 EMT 的应用前景  12
  1.3 模式识别概论  12-13
  1.4 数据融合技术概述  13-14
    1.4.1 传感器技术  13
    1.4.2 数据融合技术的发展  13-14
  1.5 研究本课题的目的和意义  14
  1.6 本论文的结构安排  14-16
第二章 电磁层析成像技术基础  16-27
  2.1 EMT 的电磁学基础  16-18
    2.1.1 电磁检测技术  16
    2.1.2 电涡流检测原理  16-18
  2.2 EMT 技术的正问题和逆问题  18
  2.3 EMT 的数学基础与数学模型  18-22
    2.3.1 电磁场的数学模型  18-20
    2.3.2 EMT 的数学基础  20-21
    2.3.3 EMT 敏感场的数学模型  21-22
  2.4 EMT 系统的基本构成  22-26
    2.4.1 传感器阵列  23-25
    2.4.2 信号处理模拟电路  25-26
    2.4.3 上位机  26
  2.5 本章小结  26-27
第三章 数据采集与分析  27-41
  3.1 数据采集  27-28
    3.1.1 一般数据采集与处理系统  27
    3.1.2 数据采集卡  27-28
  3.2 EMT 系统数据采集系统硬件组成  28
  3.3 EMT 系统采集流程  28-30
    3.3.1 一般用途的数据采集系统流程  28-29
    3.3.2 EMT 系统的数据采集流程  29-30
  3.4 虚拟仪器与 LabVIEW  30-32
    3.4.1 虚拟仪器  30-31
    3.4.2 LabVIEW  31-32
  3.5 数据采集系统软件设计  32-40
    3.5.1 虚拟仪器前面板设计  32-34
    3.5.2 数据采集卡初始化程序  34
    3.5.3 波形发生器模块  34-36
    3.5.4 实时采集与记录模块  36-38
    3.5.5 模拟量输入增益控制模块  38-40
  3.6 本章小结  40-41
第四章 多传感器特征参数识别与融合技术  41-50
  4.1 EMT 系统的多传感器技术  41
  4.2 EMT 系统的特征参数识别  41-44
    4.2.1 模式识别系统的原理  41-43
    4.2.2 本课题需要识别的参数  43-44
  4.3 数据融合技术  44-49
    4.3.1 数据融合层次  44-46
    4.3.2 数据融合的关键问题  46-47
    4.3.3 本课题数据融合应用  47-49
  4.4 本章小结  49-50
第五章 EMT 系统的实验与分析及优化改进  50-58
  5.1 检测 EMT 传感系统的空间分辨力  50-52
  5.2 图像重建概述  52
  5.3 三种图像重建算法  52-57
    5.3.1 Tikhonov 正则化法  53-54
    5.3.2 奇异值分解（SVD）法  54-55
    5.3.3 联立迭代重建技术（SIRT）  55-56
    5.3.4 三种图像重建技术的对比实验  56-57
  5.4 本章小结  57-58
第六章 总结与展望  58-60
  6.1 全文总结  58
  6.2 存在问题及后续工作展望  58-60
参考文献  60-64
攻读学位期间公开发表的论文  64-65
致谢  65-66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化元件、部件 > 发送器（变换器）、传感器
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