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關(guān)鍵詞：MATLAB，電學(xué)層析成像，人工智能，圖像重建，深度學(xué)習(xí)一、引言基于人工智能的電學(xué)層析成像系統(tǒng)是一種創(chuàng)新的檢測技術(shù)，結(jié)合了電學(xué)層析成像技術(shù)與人工智能算法的優(yōu)勢。電學(xué)層析成像技術(shù)，簡記為ET，是層析成像技術(shù)的一種。它基于電學(xué)傳感器提取被測區(qū)域物質(zhì)的空間分布的部分信息，以電學(xué)信號作為載體進(jìn)行處理與傳輸，并采用適當(dāng)?shù)男畔⒅貥?gòu)算法，重構(gòu)被測區(qū)域物質(zhì)的空間分布的全部信息。

</h1><p>電容層析成像 技術(shù)根據(jù)被測物質(zhì)各相具有不同的介電常數(shù)，當(dāng)各相組分分布或濃度分布發(fā)生變化時，將引起混合流體等價介電常數(shù)發(fā)生變化，從而使測量電極對間的電容值發(fā)生變化，在此基礎(chǔ)上，利用相應(yīng)的圖像重建算法重建被測物場的介電分布圖。

此結(jié)果說明，通過大量仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠準(zhǔn)確學(xué)習(xí)電壓-電導(dǎo)率的非線性映射關(guān)系，適合用于實時、高精度的電阻抗成像重建任務(wù)。專業(yè)電學(xué)層析成像服務(wù)，電阻抗EIT、電容 ECT、電磁 EMT等，仿真需求輕松搞定！1. 正問題仿真：COMSOL&Matlab2. 逆問題仿真：Eidors&Matlab求解，Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.

層析成像技術(shù)，是通過射線掃描與反演計算，重建物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的圖像，廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域。其中，電學(xué)成像技術(shù)作為層析成像的重要分支，具備無輻射、響應(yīng)快、成本低等優(yōu)勢。它通過對被測物體施加電學(xué)激勵并檢測邊界測量值變化，反演內(nèi)部電學(xué)參數(shù)分布，實現(xiàn)非侵入式成像，為科學(xué)研究和工業(yè)生產(chǎn)提供了有力支持。

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電容層析成像（electrical capacitance tomography, ECT）是一種常見的利用了兩相流體介電常數(shù)變化而實現(xiàn)測量流動規(guī)律的技術(shù)。 放射線方法利用X射線或者γ射線照射兩相流體介質(zhì)，通過建立射線衰減與輻射路徑上單位面積的有效質(zhì)量的定量模型，測定流動特性。

由于算法生成的電極微觀結(jié)構(gòu)與真實電極結(jié)構(gòu)存在較大的差異且LBM計算量龐大，Shodiev等［22］在此基礎(chǔ)上利用X射線層析成像技術(shù)三維重構(gòu)了真實的電極微觀結(jié)構(gòu)，并對LBM模型進(jìn)行了簡化，從真實電極微觀結(jié)構(gòu)出發(fā)探究了孔隙率、輥壓程度對電解液浸潤速率的影響，如圖9（d）所示，進(jìn)一步將電極微觀結(jié)構(gòu)與工藝性能緊密聯(lián)系起來。