基于LabVIEW的非接触式电阻抗层析成像系统研究.pdf

西北大学学报（自然科学版）2023年8 月，第53卷第4期，Aug.,2023,Vol.53,No.4Journal of Northwest University(Natural Science Edition)JNWU可视化检测技术基于LabVIEW的非接触式电阻抗层析成像系统研究Xian Shiyou University,Xian 710065,China;王小鑫,张艳丽，白白萌,席炜，党博,胡红利?（1.西安石油大学陕西省油气井测控技术重点实验室，陕西西安7 1 0 0 6 5；2.西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室，陕西西安7 1 0 0 49）摘要非接触式电阻抗层析成像（non-contact electrical impedance tomography,NEIT）作为一种新型测试计量技术，具有无辐射、非接触和响应速度快的优点。传统电学层析成像（e l e c t r i c a l t o m o g r a p h y,ET)技术的图像重构部分通常在Matlab软件平台上进行离线成像，不利于工业现场的实时监测。针对上述问题，设计了一款基于LabVIEW的电阻抗层析成像系统，该系统可以实现数据的在线采集及实时成像。通过电阻抗测量系统提取阻抗信息的实部、虚部和相位分量，并结合LabVIEW编译的图像重构算法，分别对3种分量信息进行成像。为了提高重构精度，进一步利用主成分分析融合算法，对实部、虚部及相位成像结果进行图像融合。通过所搭建的两相流测试平台的验证，该系统可以有效用于不同介质分布下的两相流层析成像。关键词非接触式电阻抗层析成像;LabVIEW；两相流；图像融合中图分类号：TP183D0I:10.16152/ki.xdxbzr.2023-04-007Research of non-contact electrical impedance tomographysystem based on LabVIEWWANG Xiaoxin,ZHANG Yanli,BAI Meng,XI Wei,DANG Bo,HU Hongli?(1.Shaanxi Key Laboratory of Measurement and Control Technology for Oil and Gas Wells,2.State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment,Xian Jiaotong University,Xi an 710049,China)Abstract Non-contact electrical impedance tomography(NEIT),as a new type of test and measurementtechnology,has the advantages of no radiation,non-contact and fast response.The image reconstruction partof traditional electrical tomography technology is usually performed off-line imaging on the MATLAB softwareplatform,which is not conducive to real-time monitoring in industrial sites.Aiming at the above problems,thispaper will design a LabVIEW-based electrical impedance tomography system,which can realize online dataacquisition and real-time imaging.Through the impedance measurement system,the real part,imaginary partand phase component of impedance information are extracted.Combined with the image reconstruction algo-rithm compiled by LabVIEW,these three kinds of component information are imaged respectively.To improvethe reconstruction accuracy,the image fusion algorithm based on principal component analysis is adopted to收稿日期：2 0 2 2-1 0-1 8基金项目：陕西省自然科学基金（2 0 2 2 JM-314）；西安石油大学青年科研创新团队资助项目（2 0 2 2 QNKYCXTD02）；国家级大学生创新创业训练计划项目（2 0 2 2 1 0 7 0 50 1 6）；国家自然科学基金（52 1 7 7 0 0 9）第一作者：王小鑫，女，副教授，从事多相流参数检测、电学层析成像及传感器技术研究，。564fuse image of real,imaginary,and phase imaging results.By the verification of the built two-phase flow testplatform,the system can be effectively used for two-phase flow tomography under different media distributions.Keywords non-contact electrical impedance tomography(NEIT);LabVIEW;two-phase flow;image fusion两相流普遍存在于石油、化工及制药等工业现Matlab图像重建程序的调用 1 2 。为了提高程领域的开发和生产过程中。其流场分布参数演变序的执行效率,刘琳将Matlab成像算法模块打包复杂且在时间、空间上相互耦合,因此,研发能够成COM组件，供LabVIEW调用,进而降低了成像直观显示两相流流动状态的测量技术至关重的速度 1 3。要 1-2 。电学层析成像（electrical tomography，本文设计了一种基于LabVIEW的非接触电ET)技术因其无辐射、适用性强、图像成像快、检阻抗层析成像系统，图像重构算法部分在Lab-测成本低等优点，在两相流可视化测量中得到了VIEW上实现，不需要额外调用Matlab程序，实现广泛的应用。经过多年的科学研究和实践应用，了数据的实时采集及图像在线重构。该系统通过电学层析成像技术在传感器、数据采集和图像重阻抗测量电路获取输出电信号的实部、虚部和相建等方面取了大量研究成果 34。其中，传统位进行分别成像，并结合主成分分析融合算法以ERT/EIT技术在测量过程中通常需要接触待测提高重构精度。介质，容易引起传感器电极与被测流体之间发生物理和化学反应 5。电容层析成像（electrical ca-pacitance tomography，ECT)技术则通过检测场域中不同物质对应的介电常数，重建出被测场域截面的介电常数分布，该技术主要适用于非导电物体组成的两相流或者多相流检测 6 。近年来,鉴于含导电相多相流的非接触式检测需求,Wang和Xu等人将电容耦合非接触电导检测（capacitivelycoupled contactless conductivity detection，简称C4D）技术与ERT技术相结合，组成电容耦合电阻层析成像（CCERT）技术以实现非接触式等效电阻测量 7 8 ;Jiang等研究一种电容耦合相位式介电谱层析成像技术，用于含不同电导率(0.0 6 50.4S/m)的固液两相流层析成像 9 ;Gunes 等提出位移电流相位层析成像技术，相较于ECT/ERT,该技术用于连续相为有损介质（电导率为550mS/m）的混合流体时具有更宽的线性范围 1 0 传统电学层析成像的重构算法部分通常需要借助Matlab软件平台实现，不利于工业现场的实时监测及工作人员的操作。NI公司创立的Lab-VIEW是目前国际上广泛应用的虚拟仪器开发环境之一，已成为测量与测试领域的工业标准,尤其在仪器控制、数据采集、数据分析及显示等领域发挥了巨大优势。周英钢等人研发了一种基于LabVIEW的直接三维电容层析成像系统，其中，LabVIEW主要实现数据的采集 ;顾鹏同样设计一款基于LabVIEW上位机的三维电阻抗成像系统,该上位机主要负责数据的采集和预处理,并实西北大学学报（自然科学版）1非接触式电阻抗层析成像系统构架非接触式电阻抗层析成像系统主要由1 2 电极传感器、测量采集电路以及用于图像重建的PC机组成。其系统结构如图1 所示。T/U放大转换单片机多路激励12电极阵列开关测量及采集电路图1 电阻抗层析成像系统结构Fig.1 Structure of the electrical impedance tomographysystem图1 中测量及采集电路主要由激励信号发生电路、I/U(阻抗/电压)测量电路、开关控制电路、基于模拟乘法器的相敏解调电路、低通滤波器和模数转换电路组成。测量及采集电路是整个系统的核心，连接阵列电极，控制每个电极的激励、待测及接地状态，同时,将得到阻抗测量值由串口传输到PC机完成可视化测量，在测量过程中通过PC端的上位机来进行控制。1.1传感器结构及灵敏度矩阵计算本系统采用1 2 电极非接触式阵列传感器,其径向截面结构及单电极激励的电势分布如图2 所示。采用柔性电极板加工技术以保证其阵列电极的对称性和均一性,电极片贴附在PVC管道周第53卷低通A/D解调滤波器信号图像重建PC机转换第4期围，并在外部包裹上接地金属屏蔽罩，图3为传感器实物图。其中，管道内径为46 mm，外径为2mm,柔性电极的张角为2 6，电极的覆盖率为86.6%，管道与屏蔽罩外壳之间的距离为8 mm。电极11管道108Fig.2Electrode structure and potential distribution王小鑫，等：基于LabVIEW的非接触式电阻抗层析成像系统研究7屏蔽罩图2 电极结构及电势分布FPC柔性电极565EE,x?+E,E,y?+E,E,z?=-(E E,+E,E,+EiE.)本文所使用的灵敏度矩阵在空场（管道内部为空气)状态下获取，灵敏度矩阵作为解决层析成像逆问题数学建模中的权重数矩阵，反映某一单元的介质发生变化时引起的阻抗值的变化量。图4为相邻电极和相对电极加激励时的敏感场分布图。0.060.050.04-0.030.020.01-0-30(3)20100-20-10径向/mm（a）相邻电极加激励-1001020-2030轴向/mm10-386-屏蔽罩图31 2 电极传感器Fig.312 electrode sensor电学层析成像系统的灵敏度矩阵一般由Ge-selowitz灵敏度理论计算得出,基于电势分布法的灵敏度矩阵可表示为 1 41Si,(k)JAU式中：S，（k）为传感器电极i和电极j加激励时场域内第k个单元处的灵敏度；为电极i加激励信号时的场内电势；，为电极j加激励信号时的场内电势；U为第k个单元的体积；U。是激励电极的电压。第k个单元格的电势梯度(）为Vo(t)=E,x+E,y+E,z式中：x和z分别为轴方向、y轴方向和z轴方向的单位矢量；E、E，和E.分别表示轴方向、y轴方向和z轴方向的电场强度,本文借助Comsol有限元分析软件获得。进一步在激励电极和检测电极的作用下，第k个单元的灵敏度矩阵可以表示为Si,(k)=Vf.V=(Eix+Eiy+Eiz)(Ex+E,y+E,z)=420-2-430Vd;:;du(1)(2)-20-1002010（b）相对电极加激励图4灵敏场分布Fig.4SSensitive field distribution1.2测量电路本系统测量电路的激励源采用MAX038模拟信号发生器产生固定频率为2 MHz的正弦交流信号。为了实现电阻抗实部与虚部的测量，引人了模拟乘法器相敏解调电路。模拟乘法器采用AD734构成相敏解调电路，2 个乘法器分别实现同向解调和正交解调,如图5所示。正弦信号一路经过I/U转换电路调制得到包含阻抗信息的电压信号，一路通过移相器将正弦信号的相位超前或滞后9 0，得到正交信号，并将此信号作为乘法器的参考信号,用于正交解调；另一路正弦信号直接与乘法器相连，作为正交解调的参考信号，用于同向解调；最后经过乘法解调后0-10径向/mm-202010轴向mm-30 566的信号经过低通滤波器，分别得到包含阻抗的实部信息和虚部信息的直流电压。此外，相位信息可由实部和虚部值进一步计算得出。乘Vol器低通止V弦信号发生器IU转换屯路移和器图5实部、虚部测量结构图Fig.5 Structural diagram of real and virtual measurements设激励信号V为V;=Asin(wt+)式中：A为振幅;为角频率;为初始相角。则I/U转换电路输出的时谐信号V。为ARfV.(ot):sin(ot+)-RAwR,C,cos(wt+)式中：R为电极间有损介质的等效电阻;R，为放大电阻的反馈电阻；C，为电极间有损介质的等效电容。V。和V,经过第一个乘法器相乘可以得到Vol(ot):RAwR,C,sin(wt+)cos(wt+)通过低通滤波器后输出的直流信号为V.=2R.AR同理，将V。和V经过移相9 0 得到的正交信号相乘，并且经过滤波器可以得到AoR.C,V.2得到相位的计算式为=arctan2基于LabVIEW的成像算法实现2.1层析成像逆问题图像重建属于逆问题，即在已知结果的情况下,反推产生它的原因。阻抗层析的逆问题是根据测得的阻抗信息来反演成像区域内损耗因子的分布,求解逆问题的实质是求解灵敏度矩阵S的广义逆S-。类似EIT的归一化线性模型可以表示西北大学学报（自然科学版）为 1 5G=S-iz式中:G为介质分布像素列向量（N1);S-1为归一化的灵敏度矩阵的广义逆矩阵(NM);Z为归滤波器一化的阻抗向量（M1）。通常情况下 NM,因Vor此该问题的解不唯一,存在欠定性,图像重构技术可以用于解决EIT的逆问题。采法器Vo2低通滤波器Voi(4)(5)(6)(7)(8)(9)第53卷(10)本系统图像重建部分在LabVIEW软件上实现，该软件由NI公司研究开发,其优势在于Lab-VIEW使用的是图形化编辑语言G编写程序，以框图的样式完成功能实现 1 6 。本文在LabVIEW上编辑3种经典图像重构算法，分别是LBP(line-ar back projection）算法、Landweber迭代算法、ART(algebraic reconstruction technique）代数重建算法。2.2成像算法的实现2.2.1LBP算法的实现目前常用的LBP算法近似认为STS=I(I为单位矩阵），则可用ST近似代替S的广义逆S-，LBP 的表达式为 1 7 G=STz式中：G为归一化灰度向量;ST为灵敏度矩阵的转置矩阵；Z为测量的阻抗向量。在LabVIEW中利用数学线性代数矩阵AB控件搭建LBP算法，以阻抗信息的实部计算结果为例,如图6 所示。LBP算法转置的矩阵LoB实部LoB图6 LBP算法模块Fig.6LBP algorithm module2.2.2Landweber算法的实现Landweber算法是电学层析成像中较为经典的图像重建算法之一 1 8 ,Landweber 算法最终求解的目标为min(II SG-Z II)以灰度值G为自变量,则目标函数为f(G)I SG-Z II =(SG-Z)(SG-Z)T=2(GsTSG-2GsTZ+ZTZ)(11)(12)(13)第4期f(G)的梯度为f(G)=ST(SG-Z)由最优化理论可知，最速下降法选择负梯度方向为迭代方向 1 9 ,因此Landweber算法的表达式为Gh+1=G,+ST(Z-SG)式中:为增益因子,=2/max，入max为STS的最大特征值。Landweber迭代算法的实现，以实部计算为例,如图7 所示。该算法主要通过for循环和数学线性代数矩阵AB控件实现，为了实现迭代计算,需要通过移位寄存器将上一次的计算结果转变为下一次的初始值。迭代次数不同,则图像重构的显示结果也不同。同时，在Landweber图像重构算法中,计算迭代步长,计算过程见图8。5000王小鑫，等：基于LabVIEW的非接触式电阻抗层析成像系统研究(14)NP-ZWf:(k+1)=n=+入Nin结合ART数学模型公式与电学层析成像系(15)统模型可以得到ART算法迭代公式，(Z;-S,Gk-1)G.=Gr-1+sT式中：S,表示灵敏度矩阵的第k行，ART算法迭代以第个k方程为基础,即在第k步迭代中,只有第k个归一化值用于更新归一化介电常数的分布 2 1 在LabVIEW中ART算法主要通过2 个for循环实现，如图9 所示。营的车 567次送代，(17)(18)Real 2D)Arraytalpha初地化的激组Fig.7The Landweber algorithm moduleAx=x4mSFig.8Calculate the module2.2.3ART算法的实现ART算法主要是在重构范围中给定初值 2 0 ,将数据残差按照射线方向均匀地反投影，直到符合要求。首先建立重建数据和投影数据之间的线性方程,如式(1 6)所示Wifi+W2f+.+Winfn=Piw2/fi+w2fz+.+w2nf=P2Lwmfi+Wmfi+.+wmf=PM式中：M为投影射线总数;w;为权重因子,反映了像元f.对投影p；的贡献。ART迭代算法中图像重建的任务即由w和p求取f。由于NM,采用迭代的方法计算,先给定一初值f）,再按照式(1 7）逐ART实部结果Landweber实部结果2口Real2DArray回AnElem.value口图7 Landweber迭代算法模块alphaimDB最大值图8 计算值模块(16)：画回图9 ART算法模块Fig.9ART algorithm module2.3基于PCA的图像融合为了进一步提高图像精度，本文基于主成分分析方法（PCA）对实部、虚部和相位图像像素灰度值进行融合。主成分分析法是一种使用最广泛的数据降维算法 2 2 ,主要步骤如下。1)G,、G;、G,分别为归一化后实部、虚部和相位的图像灰度值向量，构建归一化后的图像数据矩阵G=G,G,G,。2）计算标准化后矩阵G的协方差矩阵。cov(G,G)cov(G,G,)cov(G,G,)C=cov(G,G,)cov(G,G,)cov(G,G,)Lcov(G,G,)cov(G,G,)cov(G,G,)式中：cov(G,G,）为向量G,和G,的协方差。3）计算C的特征值和对应的特征向量。选择主特征向量对应于最大特征值，确定主特征向量n。4）根据主特征向量计算加权系数，完成图像融合，得到最终灰度值向量。G.=1+r2+m3GG,+nl+n2+m3(19)n2G;+568ml+n2+m3Real Matrix2trealr八nimagt八四phase八西北大学学报（自然科学版）G(20)数组2回DBL回Ax=Ax口电日Real Matrix3第53卷在LabVIEW中PAC融合算法如图1 0 所示。RealMatrix回数组2图1 0PCA图像融合模块Fig.10PCA image fusion2.4图像显示本设计利用图形-三维图形-散点控件来显示图像，该控件输入的数据格式主要为矩阵，通过连接横、纵坐标值和算法的结果进行图像显示，如图11所示。结合成像系统功能需求，该系统的操作面板设计如图1 2 所示。横坐标纵坐标个LBP图1 1图像显示控件Fig.11 Image display control基于LabVIEW的电阻抗层析战像系统图像重构显示050.50图图12电极传感器控制电路开关电路电压转换电路PC机测量电路catt心rPlotHelper绘图帮助（矩阵）图1 3电阻抗层析成像系统实物图Fig.13 EIT system physical map实验中所使用的介质分别为气和水，共3组不同的介质分布情况。将内径1 0 mm、管壁厚度1mm、长度30 0 mm的亚克力管装满水（上下端口封闭)放入传感器中，模拟气水两相流。第1 组：放置1 根亚克力管，背景介质为空气；第2 组：放置2 根亚克力管，背景介质为空气；第3组：放置3根亚克力管，背景介质为空气。不同介质分布如图1 4所示。9400第1 组图图图1 2 系统成像面板Fig.12 Imaging panel of the system3结果分析电阻抗层析成像系统的实物如图1 3所示。第2 组图1 4不同介质分布Fig.14Different distribution对3组测量对象分别使用LabVIEW编辑的LBP、La n d w e b e r 和ART算法实现图像重构，并采用重构图像的相关系数R对重构精度进行评价 2 3,结果如表1 6 所示。表1、3、5为图像重构结果,表2、4、6 为重构图像相关系数。第3组第4期Tab.1Single rod image reconstructionLBP实部虚部相位王小鑫，等：基于LabVIEW的非接触式电阻抗层析成像系统研究表1 单根棒图像重建算法Landweber569表42 根棒图像重建相关系数Tab.4Two rod image reconstruction Rec第2 组LBPART实部虚部相位图像融合0.349 0表53根棒图像重建Tab.5Three rod image reconstructionLBPLandweber实部Landweber0.336 80.343 90.419 70.622 90.232 10.513 00.745 6算法ART0.282 40.631 20.470 20.645 6ART图像融合虚部表2 单根棒图像重建相关系数Tab.2Single rod image reconstruction Re第1 组实部0.315 5虚部0.341 1 相位0.172 9图像融合0.300 2表32 根棒图像重建Tab.3Two rod image reconstruction算法LBPLandweber0.557 20.646 80.602 40.646 6ART0.644 20.760 70.733 10.759 2相位图像融合表6 3根棒图像重建相关系数Tab.6Three rod image reconstruction ReCCLBP实部虚部相位图像融合LandweberART第3组实部0.369 8虚部0.249 1相位0.289 4图像融合0.339 9从表1、3、5可以发现，基于LabVIEW上位机软件的NEIT系统可以有效实现数据的实时采集及介质分布的图像重构，并结合相关系数综合分析不同算法及不同介质分布下的重构效果。根据重构图像及相关系数结果分析，在本文所搭建的实验条件下，ART算法在不同流型下，成像效果均不错;Landweber算法比较适合两根柱状流,在其他两种流型下,出现的伪影较多;LBP算法虽然计算方法简单，但误差最大，成像效果不佳，不能正确地反映管道内的介质分布。此外，结合表2、4、6 可以看出，无论是实部、虚部还是相位的单独LBPLandweber0.097 70.469 30.518 50.687 0ART0.219 90.548 20.581 30.744 7 570成像,其成像效果均受介质分布或重构算法影响较大。经PCA算法融合后的图像重构效果更稳定,且其相关系数普遍高于3个分量单独成像相关系数的均值,因此,该融合算法的加入可以降低成像效果受介质分布的影响，提高成像精度。4结语本文提出一种基于LabVIEW的非接触式电阻抗层析成像系统，该系统的图像重构算法(LBP、La n d w e b e r、A R T)全部由LabVIEW编译,无需额外调用Matlab。此外，引人主成分分析融合算法，综合利用输出电信号的实部、虚部和相位的成像信息，提高成像精度。通过搭建的气水两相流静态实验平台验证，该系统可以有效实现数据的实时采集及介质分布的图像重构。进一步结合相关系数分析，在成像过程中加入主成分分析图像融合算法，有助于提高介质分布重建的稳定性及精度。该上位机软件同样可以为其他电学法多相流层析成像系统的数据实时采集及在线重构提供借鉴。参考文献1栾永刚油气水多相流检测技术的应用和发展方向 J中国石油和化工标准与质量，2 0 1 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