本文是基于多传感器信息融合的电容层析成像技术(Electric Capacitance Tomography,ECT)的相关研究。ECT技术是由过程层析成像(Process Tomography,PT)技术发展而来,其目的是根据测量的电容数据,利用重建算法以重构出被测场域内的介质分布图。此方法因具有响应速度快、安全性能好及设备经济性高且对被测空间无干扰等优点,得到国内外科研人员的充分重视,并且广泛应用于工业实践中。ECT技术在实际应用中仍然存在大量不足,被测区域的复杂性以及敏感场矩阵的明显不均匀性往往会对图像重建产生严重的影响,尤其是在被测工质是三维的情况下。为了探索这种现象的影响,本文作者采用了理论和实验相结合的方法,提出了一种研究思路。该方法搭建了多组电容传感器的仿真模型,利用平面传感器和圆柱传感器这两组传感器分别完成对被测空间的测量,将计算得到的两组重建图像进行融合,以得到效果更好的重建图像。随后,本文讨论了两组传感器在进行融合时,其权重因子对成像结果的影响。在算法研究上,进一步建立了与敏感场强度相关的权重函数,并与使用固定权重因子的图像融合模型相比,显示出明显的优越性。本文的仿真结果表明,图像融合的方法有效地保留了两组传感器的优势,弥补了两组传感器各自的不足,显著提高了重建质量;并且,将图像融合的权重因子改进为与高度有关的函数,能充分利用各组传感器的有效信息,进一步改善成像效果、降低重建图像的误差。通过本文的实验可以验证,采用图像融合的方法可以在很大程度上弥补由敏感场矩阵的不均匀所造成的ECT技术缺陷,本文提出的方法具有实用性。