基于自適應Kalman濾波的平面陣列電容成像*

張玉燕 殷東哲 溫銀堂? 羅小元

1) (燕山大學電氣工程學院， 秦皇島 066004)

2) (燕山大學， 測試計量技術及儀器河北省重點實驗室， 秦皇島 066004)

針對平面陣列電極邊緣電場和病態特性嚴重影響電容圖像重建質量的問題， 提出了一種改進的自適應Kalman濾波圖像重建算法來同時減小電容及介電常數矩陣的噪聲， 在構建引入噪聲的平面陣列電容成像狀態模型的基礎上， 利用極大似然準則來對介電常數矩陣噪聲方差陣進行在線估計及實時修正， 并且通過對系統誤差協方差矩陣進行動態加權的方法來對此算法的收斂速度進行優化.通過一種復合材料結構件進行缺陷檢測實驗， 結果表明與LBP， TR正則化及Kalman濾波算法相比， 自適應Kalman濾波算法圖像誤差最高可降低約20%， 圖像相關系數高達0.79， 收斂速度提升約15%， 說明自適應Kalman濾波算法對提升重建圖像質量的有效性.此研究對提高平面陣列電容成像的量化精度有著重要意義.

1 引 言

平面陣列電容成像(planar array electrical capacitance imaging)技術是近年來由電容層析成像(electrical capacitance tomography， ECT)技術發展而來的一種新型無損檢測技術[1]， 與傳統ECT不同， 平面陣列電極傳感器是將所有電極排列在同一平面內， 利用電極邊緣效應對被測介質敏感， 通過測量電容獲得被測空間敏感場介電常數的分布信息， 經過圖像重建得到圖像灰度值信息.

平面陣列電容成像技術具有靈敏度高、穿透性強、不受被測物幾何空間限制等特點[2]， 可以對被測物進行單面檢測[3].因此， 該可視化成像技……