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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明涉及光学层析成像传感器发射‑接收结构最优配比方法。本发明通过设计模拟测量模型，通过ComsolMultiphysics进行几何建模；将输出的灵敏场、仿真投影信号和图像重建算法导入到Matlab中，进行图像重建；采用线性反投影算法和一种新型Landweber算法进行图像重建；对重建图像准确度的影响对多组重建图像数据进行误差分析同时建模传感器成本函数进行最优化研究并做出相应图像；确定光学层析成像最优的发射‑接收结构。本发明服了不同参数环境下，环形光学阵列传感器具体结构直接难以确定的难题。亦可应用于其他实际测量领域，对于具体测量结构的优化提供了新思路。

主权项：1.光学层析成像传感器发射-接收结构最优配比方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤一、设计模拟测量模型；环形光学阵列传感器内径为di，外径为do；发送器和接收器分别采用激光二极管和光电二极管，发送器和接收器均匀等距间隔分布在光学阵列传感器上，且激光类型为扇形激光；步骤二、初步设置激光二极管和光电二极管数目为M×N；步骤三、构建物理模型，具体如下：步骤1、首先通过ComsolMultiphysics进行几何建模，管道上存在M个激光二极管和N个光电二极管；步骤2、计算层析成像灵敏场，灵敏场采用正方形网格剖分，边长设置为b，目标区域像素个数为pn个；采用Comsol射线光学模块，依次设置区域像素点并激活单个激光器，获得光电二极管测量信号，完整的灵敏场矩阵维度为M×N×pn；步骤3、通过Comsol仿真模拟在管道中放置一个直径dc的黑色圆形遮挡物，构建几何模型；步骤4、利用Comsol射线光学模块获得投影信号，依次激活M个激光管，并利用N个光电二极管采集仿真投影信号，单次测量获得的仿真投影信号矩阵维度为M×N；步骤四、将ComsolMultiphysics输出的灵敏场、仿真投影信号和图像重建算法导入到Matlab中，进行图像重建；采用线性反投影算法和一种新型Landweber算法进行图像重建，步骤如下：步骤1、利用线性反投影算法求出图像重建的初始解：P＝DTT；公式中P表示待测参数矩阵，T表示投影数据矩阵，D表示灵敏场矩阵信息，DT能够视作投影信息到待求区域信息的一个伴随映射；步骤2、确定极小化噪声数据的均方差作为目标函数：min{fP}；公式中 步骤3、设置其下降梯度为：步骤4、带入最速下降公式可得： 公式中μ表示迭代步长，k表示迭代次数，k＝1,2,3…步骤5、利用凸投影函数Q·，将Pk投影到规定值域[0,1]内，加速算法收敛： 步骤6、设置循环终止条件，若结果满足停止条件则退出迭代，否则，重复步骤4-5；步骤五、改变步骤二中M和N的值，研究激光二极管数量和光电二极管数量对重建图像准确度的影响对多组重建图像数据进行误差分析同时建模传感器成本函数进行最优化研究并做出相应图像；其中误差分析评价指标采用相对图像误差来对重建图像质量进行评价，定义如下： 公式中γ表示相对图像误差，表示算法重建图像，x表示目标图像；传感器成本函数为：Y＝K1X1+K2X2+K3X1X22；公式中，Y表示总代价；X1,X2分别为激光二极管数量和光电二极管数量；K1,K2,K3则表示对应的价格系数；步骤六、通过步骤五中误差分析与传感器成本函数，确定光学层析成像最优的发射-接收结构。

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