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基于RBF的电容层析成像系统图像重建算法研究

作　者: 李萍
导　师: 李岩
学　校: 哈尔滨理工大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 电容层析成像 图像重建 径向基函数 现场可编程门阵列
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


电容层析成像(Electrical Capacitance Topography,ECT)技术是一种基于电容敏感机理的过程成像技术,目前在解决工业两相流检测领域成为过程层析成像技术发展的主流和研究热点,有着巨大发展潜力和广阔的工业应用前景,成为目前过程层析成像技术发展的主流和研究热点。但由于在实际应用中存在着一些问题和具体的困难,目前的研究主要集中在实验室研究阶段,距离工业化的大规模应用还有很大距离,因此有待进一步作出研究。电容层析成像系统研究的关键是图像重建,因此图像重建算法直接关系着图像重建的实现,同时也是关系着改善图像重建质量的重要因素。本文针对12电极电容层析成像,提出了一种针对硬件实现的基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)的图像重建设计算法,并用硬件描述语言(Hardware Description Language,VHDL)在现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gata Array,FPGA)上进行实现,与软件实现方法相比,有效的缩短了运行时间,而且还能保持较高的分类精度。主要完成的工作如下:首先,深入探讨了电容层析成像系统的组成和结构特点,从理论上分析了ECT技术的工作原理,对目前存在的几种典型图像重建算法进行了深入研究,分析了各个算法的优点和不足,以求得更好的算法来继承优点,弥补缺点。提出了基于径向基函数神经网络图像重建算法,用改进的K-means算法训练隐层径向基函数的中心和宽度,利用Tikhnov正则化方法确定网络连接权值,建立起电容测量值与成像区域介电常数分布的非线性映射,提高了成像质量。其次,在FPGA上用硬件描述语言实现了基于RBF的图像重建算法,此算法采用串行计算-并行传输模式,并描述了硬件系统的工作流程及总体结构。利用上述硬件系统对ECT系统中归一化后的数据进行了训练和分类,同时进行了基于Matlab的软件仿真实验,最后对软件和硬件重建结果进行对比分析。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-18
  1.1 课题研究的背景  10-12
  1.2 人工神经网络  12-15
    1.2.1 人工神经网络的发展状况  12-13
    1.2.2 神经元模型  13-14
    1.2.3 神经网络的学习规则  14-15
  1.3 基于FPGA 的算法研究  15-17
  1.4 课题来源及论文主要研究内容  17-18
第2章 电容层析成像技术原理  18-26
  2.1 电容层析成像系统的结构  18-21
    2.1.1 传感器系统  19-21
    2.1.2 数据采集系统  21
    2.1.3 成像系统  21
  2.2 电容层析成像系统工作原理  21-25
  2.3 ECT 系统的关键  25
  2.4 本章小结  25-26
第3章 电容层析成像系统的图像重建算法  26-35
  3.1 几种常见图像重建算法简介  26-31
    3.1.1 线性反投影算法  26-27
    3.1.2 ART 迭代图像重建算法  27-28
    3.1.3 其他算法  28-29
    3.1.4 基于径向基的图像重建算法  29-31
  3.2 RBF 神经网络的学习参数解决策略  31-34
    3.2.1 高斯基函数中心向量和宽度的选取  32-33
    3.2.2 从隐层到输出层的各连接权值的确定  33-34
  3.3 本章小结  34-35
第4章 RBF 图像重建算法的FPGA 设计  35-44
  4.1 FPGA 设计流程  35-37
  4.2 Virtex-Ⅱ Pro 系列FPGA 简介  37-40
    4.2.1 ISE Foundation V8.2i 开发环境简介  39
    4.2.2 图像重建系统设计  39-40
  4.3 RBF 硬件化整体设计  40-43
    4.3.1 径向基函数算法实现步骤  41
    4.3.2 基于FPGA 的RBF 神经网络实现  41-43
  4.4 系统仿真  43
  4.5 本章小结  43-44
第5章 图像重建结果及分析  44-51
  5.1 样本数据选取  44-46
  5.2 静态性能测试  46-49
    5.2.1 不同模拟流型的成像实验  46-48
    5.2.2 不同介电常数实验  48-49
  5.3 动态性能测试  49-50
    5.3.1 硬件使用面积  49-50
    5.3.2 软硬件成像时间比较  50
  5.4 本章小结  50-51
结论  51-52
参考文献  52-56
攻读硕士学位期间发表的学术论文  56-57
致谢  57

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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