本發(fā)明涉及電容層析成像
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體是一種平面陣列電極電容傳感器、成像系統(tǒng)及成像方法。
背景技術(shù)：
：電容層析成像技術(shù)(electricalcapacitancetomography，ect)近年來發(fā)展迅速，具有安全、非侵入等優(yōu)點在工業(yè)多相流檢測、無損探傷等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。在ect基礎(chǔ)上延伸發(fā)展而來的平面陣列電極電容成像傳感技術(shù)不僅具有ect技術(shù)的特點，而且還可以從單一平面接近被測物體，能夠克服一些常規(guī)無損檢測方法的局限，適用范圍廣，可應(yīng)用于不同性質(zhì)的被測材料，因此逐漸興起，成為近幾年無損檢測
技術(shù)領(lǐng)域：
的研究熱點。目前，針對平面陣列電極電容傳感系統(tǒng)的研究主要集中在：傳感器的設(shè)計優(yōu)化、敏感場仿真建模分析、圖像重建算法優(yōu)化等方面。對于平面陣列電極電容傳感技術(shù)，上述方面的研究一定程度上可改善被測物場的成像效果。但存在不足，在對被測材料進(jìn)行分層成像時，雖然可以得到不同深度的介電常數(shù)分布，但會導(dǎo)致信息分散，不能很好的反映出缺陷信息，從而導(dǎo)致圖像重建質(zhì)量不高。為解決介電常數(shù)信息分布不集中的問題，需要設(shè)計出針對平面陣列電容傳感器的數(shù)據(jù)融合方式來提高重建圖像質(zhì)量。在ect領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合技術(shù)最先被應(yīng)用在圓柱形傳感器中，融合方式主要包括三種：(1)將旋轉(zhuǎn)測量得到的多組電容數(shù)據(jù)進(jìn)行融合(2)將多模傳感器測量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合(3)將多模傳感器重建圖像進(jìn)行融合，上述幾種融合方式均得到不錯的效果，但并不適用于單一模式的平面陣列電容傳感器。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于提供一種平面陣列電極電容傳感器、成像系統(tǒng)及成像方法，以解決上述
背景技術(shù)：
中提出的問題。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種平面陣列電極電容傳感器，包括絕緣外殼和測量電極；所述測量電極共有十二個，且均安裝在絕緣外殼上，十二個測量電極在絕緣外殼上形成四行三列的電極陣列，相鄰兩個測量電極之間設(shè)置有極間屏蔽條，電極陣列的周邊設(shè)置有邊緣屏蔽框，電極陣列與絕緣外殼的底部之間還設(shè)置有底部屏蔽板。作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述測量電極的長度為40.7mm，寬度為29.8mm，相鄰兩個測量電極之間的間距為3mm，邊緣屏蔽框的框條寬度為10mm，極間屏蔽條的寬度為1mm，且測量電極與底部屏蔽板之間的間距為8.5mm?；谒龅钠矫骊嚵须姌O電容傳感器的成像系統(tǒng)，由平面陣列電極電容傳感器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和圖像重建系統(tǒng)組成；所述平面陣列電極電容傳感器系統(tǒng)包括平面陣列電極電容傳感器以及與平面陣列電極電容傳感器相連接的多路選通開關(guān)。作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采用its-m3c高精度電容測量儀。作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述圖像重建系統(tǒng)包括計算機(jī)，計算機(jī)內(nèi)安裝有圖像重建軟件，所述圖像重建軟件采用mathmatical，數(shù)據(jù)融合及結(jié)果展示在matlab2016b中進(jìn)行。基于所述的平面陣列電極電容成像系統(tǒng)的成像方法，步驟如下：1)數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)控制平面陣列電極電容傳感器系統(tǒng)進(jìn)行測量，獲取多個測量電容值；2)圖像重建，根據(jù)獲得的各個電極對之間的電容值，獲取介電常數(shù)分布矩陣g，得到介電常數(shù)分布圖；3)數(shù)據(jù)融合，采用主成分分析法對8層介電常數(shù)分布圖進(jìn)行融合。作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：步驟1)的具體操作為：首先對1號測量電極(3)施加交流激勵，其它測量電極(3)虛地，經(jīng)多路選通開關(guān)輪流與激勵電極構(gòu)成電極對，依次測量得到1-2、1-3、…、1-12電極對之間的電容值，之后，將激勵電壓加到2號測量電極(3)上，依次測量2-3、2-4、…、2-12電極對之間的電容值，依次循環(huán)，共得到66個有效的測量電容值。作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：步驟2)中，采用landwerber迭代法獲得介電常數(shù)分布矩陣g，相應(yīng)的迭代公式為：g(k+1)＝g(k)+ast(c-sg(k))，式中：α為正的標(biāo)量，s∈rm×n為歸一化的靈敏度矩陣，c∈rm為歸一化后的電容值，g∈rn為介電常數(shù)分布矩陣，m為測量得到的電容值個數(shù)，n為成像區(qū)域內(nèi)像素個數(shù)，靈敏度矩陣s由ansys仿真得來，在計算靈敏度矩陣s時將被測材料分成8層，并將每層再次劃分成32×32等份，所以n為8×32×32，當(dāng)k＝0時，g(0)＝stc，計算得到的g(k+1)為整個材料的介電常數(shù)分布矩陣灰度圖，在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合之前將g(k+1)分成8塊，其中，每塊代表一層介電常數(shù)分布圖。作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：步驟3)中，所述主成分分析法的具體操作為：設(shè)有n個樣本，其中每個樣本中含有p個變量，構(gòu)成的n×p階數(shù)據(jù)矩陣x為：其中，xi1，xi2，…，xip為每層物場分布圖中的灰度值；對數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換：其中，i＝1、2、…、n；j＝1、2、…、p；標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣為z：對標(biāo)準(zhǔn)化矩陣z求其協(xié)方差矩陣：其中cij的計算公式為：協(xié)方差矩陣為對稱陣，求出c的各個特征根λj(j＝1，2，3，…，p)，并將特征根按λ1≥λ2≥λ3≥…≥λp的順序排序，求得各個特征值對應(yīng)的特征向量：寫出主成分：fi＝a1ix1+a2ix2+a3ix3+，…，apixp(i＝1，2，…，p)計算出每個主成分的貢獻(xiàn)率和累計貢獻(xiàn)率：貢獻(xiàn)率：累計貢獻(xiàn)率：當(dāng)累計貢獻(xiàn)率達(dá)到90％以上時，λ1，λ2，λ3，…，λi(i≤p)，所對應(yīng)的主成分f1，f2，…，fi(i≤p)就為原始數(shù)據(jù)的i個主成分；根據(jù)每個主成分的貢獻(xiàn)率計算出數(shù)據(jù)融合之后的結(jié)果：df＝cr1f1+cr2f2，…，crifi，式中，df為融合之后的結(jié)果。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明公開的平面陣列電極電容傳感器通過設(shè)置底部屏蔽板、邊緣屏蔽框和極間屏蔽條，大大降低了環(huán)境噪音對測量結(jié)果的影響，有利于提高測量精度。本發(fā)明還公開了基于上述平面陣列電極電容傳感器的平面陣列電極電容成像系統(tǒng)以及基于上述平面陣列電極電容成像系統(tǒng)的成像方法，本發(fā)明公開的成像方法將數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用到重建圖像的圖像處理當(dāng)中。針對3×4平面陣列電容傳感器，利用ansys有限元仿真軟件將被測材料分為8層，計算出各層的靈敏度矩陣，采用landwerb迭代算法進(jìn)行圖像重建。為融合重建出的分層圖像，本發(fā)明采用主成分分析法計算重建分層圖像的主成分向量，將主成分按其貢獻(xiàn)率的百分比進(jìn)行融合，最終得到融合后的圖像，數(shù)據(jù)融合得到的圖像在圖像誤差和相關(guān)系數(shù)上較原圖像均有改善。附圖說明圖1為平面陣列電極電容傳感器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖。圖2為平面陣列電極電容傳感器的俯視結(jié)構(gòu)示意圖。圖3為基于平面陣列電極電容傳感器的平面陣列電極電容成像系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。圖4為仿真實驗中第一種缺陷類型的實物圖。圖5為仿真實驗中第二種缺陷類型的實物圖。圖6為仿真實驗中第三種缺陷類型的實物圖。圖7為仿真實驗結(jié)果圖。圖中：1-絕緣外殼、2-底部屏蔽板、3-測量電極、4-邊緣屏蔽框、5-極間屏蔽條。具體實施方式下面結(jié)合具體實施方式對本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步詳細(xì)地說明。請參閱圖1-2，一種平面陣列電極電容傳感器，包括絕緣外殼1和測量電極3；所述測量電極3共有十二個，且均安裝在絕緣外殼1上，十二個測量電極3在絕緣外殼1上形成四行三列的電極陣列，相鄰兩個測量電極3之間設(shè)置有極間屏蔽條5，電極陣列的周邊設(shè)置有邊緣屏蔽框4，電極陣列與絕緣外殼1的底部之間還設(shè)置有底部屏蔽板2，由于測量的電容值非常微弱，易受環(huán)境中噪音的印象，因此本發(fā)明通過設(shè)置底部屏蔽板2、邊緣屏蔽框4和極間屏蔽條5，大大降低了環(huán)境噪音對測量結(jié)果的影響，有利于提高測量精度。另外，在平面陣列傳感系統(tǒng)中，傳感器的性能不僅受電極個數(shù)影響，還受電極尺寸、電極間距和屏蔽尺寸的影響，為了達(dá)到較佳的傳感器性能，本實施例中，所述測量電極3的長度為40.7mm，寬度為29.8mm，相鄰兩個測量電極3之間的間距為3mm，邊緣屏蔽框4的框條寬度為10mm，極間屏蔽條5的寬度為1mm，且測量電極3與底部屏蔽板2之間的間距為8.5mm。請參閱圖3，基于上述平面陣列電極電容傳感器的平面陣列電極電容成像系統(tǒng)，由平面陣列電極電容傳感器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和圖像重建系統(tǒng)組成；所述平面陣列電極電容傳感器系統(tǒng)包括平面陣列電極電容傳感器以及與平面陣列電極電容傳感器相連接的多路選通開關(guān)，多路選通開關(guān)用于實現(xiàn)平面陣列電極電容傳感器上任意兩個測量電極3之間的連接；所述數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的型號不加限制，本實施例中，優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采用its-m3c高精度電容測量儀；所述圖像重建系統(tǒng)包括計算機(jī)，計算機(jī)內(nèi)安裝有圖像重建軟件，本實施例中，優(yōu)選的，所述圖像重建軟件選用mathmatical，數(shù)據(jù)融合及結(jié)果展示在matlab2016b中進(jìn)行?；谏鲜銎矫骊嚵须姌O電容成像系統(tǒng)的成像方法，步驟如下：1)數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)控制平面陣列電極電容傳感器系統(tǒng)進(jìn)行測量，獲取多個測量電容值，具體流程為：首先對1號測量電極3施加交流激勵，其它測量電極3虛地，經(jīng)多路選通開關(guān)輪流與激勵電極構(gòu)成電極對，依次測量得到1-2、1-3、…、1-12電極對之間的電容值，之后，將激勵電壓加到2號測量電極3上，依次測量2-3、2-4、…、2-12電極對之間的電容值，依次循環(huán)，傳感器系統(tǒng)測得的電容數(shù)據(jù)個數(shù)為：式中：m為系統(tǒng)的獨立電容個數(shù)，n為電極數(shù)，根據(jù)式(1)，本發(fā)明由12塊測量電極3組成的傳感器完成一次測量可得到66個有效的測量電容值。2)圖像重建，根據(jù)獲得的各個電極對之間的電容值，獲取介電常數(shù)分布矩陣g，得到介電常數(shù)分布圖，在求解介電常數(shù)分布矩陣g時，由于“軟場效應(yīng)”使得在求解過程中存在不適定性，為提高重建圖像質(zhì)量，在反問題求解時要采用優(yōu)化算法，常用的優(yōu)化算法有：線性反投影算法(lbp)、landweber迭代法和吉洪諾夫正則化法(tikhonov)等，本發(fā)明采用landwerber迭代法，它是由最速下降法引申而來，以最小二乘法作為主要依據(jù)，具有收斂速度快、成像精度高等優(yōu)點，相應(yīng)的迭代公式為：g(k+1)＝g(k)+ast(c-sg(k))式中：α為正的標(biāo)量，在迭代過程中起重要作用，s∈rm×n為歸一化的靈敏度矩陣，c∈rm為歸一化后的電容值，g∈rn為介電常數(shù)分布矩陣，m為測量得到的電容值個數(shù)，n為成像區(qū)域內(nèi)像素個數(shù)，本實施例中，靈敏度矩陣s由ansys仿真得來，在計算靈敏度時將被測材料分成8層，并將每層再次劃分成32×32等份，所以n為8×32×32。本公式中，當(dāng)k＝0時，g(0)＝stc，計算得到的g(k+1)為整個材料的介電常數(shù)分布矩陣灰度圖，在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合之前要將g(k+1)分成8塊，其中，每塊代表一層介電常數(shù)分布圖。3)數(shù)據(jù)融合，采用主成分分析法對8層介電常數(shù)分布圖進(jìn)行融合，利用pca變換將數(shù)據(jù)從高維的向量空間投影到低維的向量空間，降維后的數(shù)據(jù)保存了原始數(shù)據(jù)的主要信息，同時也減少了噪聲對圖像的干擾。主成分分析法的基本原理為：設(shè)有n個樣本，其中每個樣本中含有p個變量，構(gòu)成的n×p階數(shù)據(jù)矩陣x為：其中，xi1，xi2，…，xip為每層物場分布圖中的灰度值。對數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換：其中，i＝1、2、…、n；j＝1、2、…、p。標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣為z：對標(biāo)準(zhǔn)化矩陣z求其協(xié)方差矩陣：其中cij的計算公式為：上述協(xié)方差矩陣為對稱陣，求出c的各個特征根λj(j＝1，2，3，…，p)，并將特征根按λ1≥λ2≥λ3≥…≥λp的順序排序，求得各個特征值對應(yīng)的特征向量：寫出主成分：fi＝a1ix1+a2ix2+a3ix3+，…，apixp(i＝1，2，…，p)計算出每個主成分的貢獻(xiàn)率和累計貢獻(xiàn)率：貢獻(xiàn)率(contributeratio)：累計貢獻(xiàn)率：當(dāng)累計貢獻(xiàn)率達(dá)到90％以上時，λ1，λ2，λ3，…，λi(i≤p)，所對應(yīng)的主成分f1，f2，…，fi(i≤p)就為原始數(shù)據(jù)的i個主成分。根據(jù)每個主成分的貢獻(xiàn)率計算出數(shù)據(jù)融合(datafusion)之后的結(jié)果：df＝cr1f1+cr2f2，…，crifi式中，df為融合之后的結(jié)果。為了驗證本發(fā)明成像方法的圖像重建效果，進(jìn)行了仿真實驗。設(shè)計了幾種不同類型的缺陷進(jìn)行測量驗證。其中靈敏度矩陣由ansys仿真得來，圖像重建軟件選用mathmatical，最后的數(shù)據(jù)融合及結(jié)果展示在matlab2016b中進(jìn)行。實驗室搭建出完整的平面陣列電極電容成像系統(tǒng)，包括平面陣列電極電容傳感器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和圖像重建系統(tǒng)，其中，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采用its-m3c高精度電容測量儀。測試材料選用環(huán)氧樹脂板，用環(huán)氧樹脂小塊模擬缺陷，環(huán)氧樹脂的介電常數(shù)在3～4之間，設(shè)計出的3種不同類型缺陷，缺陷實物圖如圖4-6所示。采用本發(fā)明的成像方法進(jìn)行成像試驗，試驗結(jié)果如圖7所示。為評價本發(fā)明成像結(jié)果，采用圖像誤差(imageerror，ime)和圖像相關(guān)系數(shù)(correlationcoefficient，cor)對重建圖像進(jìn)行客觀評價。圖像誤差ime定義為：圖像相關(guān)系數(shù)cor定義為：式中：為模型的真實分布；g(k)為重建結(jié)果；和gi(k)分別為和g(k)的第i個值；和分別為和的平均值。計算融合后的圖像和8層重建圖像的圖像誤差，如表1所示：表1圖像誤差ime類型1類型2類型3第一層0.58450.52910.5435第二層0.45230.42660.4466第三層0.24920.24970.2752第四層0.19310.19660.2238第五層0.40690.24680.2111第六層0.37920.46430.4902第七層0.35790.40500.4502第八層0.31630.32910.4074融合0.14230.16320.1745從表1中可以看出，經(jīng)過數(shù)據(jù)融合后的圖像較landwerb重建的8層圖像，圖像誤差減小，說明成像質(zhì)量有所提高。為了進(jìn)一步比較成像質(zhì)量，計算各個重建圖像與原圖像的相關(guān)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)如表2所示。表2相關(guān)系數(shù)cor類型1類型2類型3第一層0.19310.13260.0446第二層0.29180.03310.0011第三層0.05910.20460.0118第四層0.28560.16910.0255第五層0.20090.01700.0061第六層0.15840.05830.0220第七層0.15780.01000.0510第八層0.01000.08890.0107融合0.31060.25450.1463從表2中可以看出，經(jīng)過數(shù)據(jù)融合后的圖像與原圖像的相關(guān)度最高，進(jìn)一步說明了數(shù)據(jù)融合在對平面陣列電極傳感器重建圖像處理的有效性。本發(fā)明公開的平面陣列電極電容傳感器通過設(shè)置底部屏蔽板2、邊緣屏蔽框4和極間屏蔽條5，大大降低了環(huán)境噪音對測量結(jié)果的影響，有利于提高測量精度。本發(fā)明還公開了基于上述平面陣列電極電容傳感器的平面陣列電極電容成像系統(tǒng)以及基于上述平面陣列電極電容成像系統(tǒng)的成像方法，本發(fā)明公開的成像方法將數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用到重建圖像的圖像處理當(dāng)中。針對3×4平面陣列電容傳感器，利用ansys有限元仿真軟件將被測材料分為8層，計算出各層的靈敏度矩陣，采用landwerb迭代算法進(jìn)行圖像重建。為融合重建出的分層圖像，本發(fā)明采用主成分分析法計算重建分層圖像的主成分向量，將主成分按其貢獻(xiàn)率的百分比進(jìn)行融合，最終得到融合后的圖像，數(shù)據(jù)融合得到的圖像在圖像誤差和相關(guān)系數(shù)上較原圖像均有改善。上面對本發(fā)明的較佳實施方式作了詳細(xì)說明，但是本發(fā)明并不限于上述實施方式，在本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員所具備的知識范圍內(nèi)，還可以在不脫離本發(fā)明宗旨的前提下作出各種變化。當(dāng)前第1頁12