No/VOL: 12/2021 Page no. 169
Authors: Tomasz Rymarczyk , Grzegorz Kłosowski , Mirosław Guzik , Konrad Niderla , Jerzy Lipski :
Title: Hybrydowe uczenie maszynowe w impedancyjnej tomografii elektrycznej
Abstract: W tomografii przemysłowej coraz większą rolę odgrywa sztuczna inteligencja. W przemyśle można stosować różne rodzaje tomografii, gdzie jednym z kryteriów podziału może być wykorzystywane zjawisko fizyczne. W ten sposób można wyróżnić tomografię komputerową, tomografię impedancyjną, tomografię ultradźwiękową, tomografię pojemnościową, obrazowanie radio-tomograficzne i inne. Opisywane w niniejszym opracowaniu badania skupiają się na metodzie EIT Wykorzystywanej do obrazowania wnętrza reaktorów i zbiorników przemysłowych. Wewnątrz badanego reaktora może znajdować się ciecz o różnej gęstości, zawierająca wtrącenia stałe lub pęcherze gazu. W prezentowanych badaniach przedstawiono koncepcję przekształcania pomiarów na obrazy tomograficzne wykorzystującą wiele znanych, homogenicznych metod jednocześnie. Przyjęto założenie, że nie istnieje jedna metoda rozwiązania problemu odwrotnego dla wszystkich możliwych przypadków pomiarowych. W zależności od specyfiki badanego przypadku różne metody generują rekonstrukcje zróżnicowane pod względem dokładności i rozdzielczości. Zaprezentowane badania udowadniają, że proponowane podejście uzasadnia wzrost złożoności obliczeniowej zapewniając wyższą jakość obrazów tomograficznych.
Key words: tomografia elektryczna; uczenie maszynowe; tomografia przemysłowa.