电容层析成像技术是上世纪80年代末由英国曼彻斯特大学研究人员提出的一种计算机层析成像技术。它是通过在物体表面设置几组电极,并通过对电极之间的电容值来计算物体内部节点常数的空间分布。主要用于工业管道内的多相流检测。这种技术可提供常规仪器无法探测的封闭管道及容器中多相介质的浓度、分布、运动状态等可视化信息。与其他技术相比,电容层析成像技术具有适用范围广、非侵入式、安全性能好等优点,适用于多种工业生产的过程中常见的多相流检测,并且成本低廉。本文以12电极电容层析成像系统为研究对象,主要探讨电容层析成像技术中图像重建和流型辨的问题,主要完成了以下工作:电容层析成像系统技术原理分析。从理论上分析了电容层析成像技术的工作原理,建立了电容敏感场的数学模型,并以此为图像重建和流型辨识的理论基础。图像算法的分析与改进。对ECT图像重建算法主要的线性反投影算法、MOR法、迭代法、查表法、神经网络法和正则化方法进行了简要介绍和比较分析。通过对Tikhonov正则化的分析,针对标准Tikhonov泛函的过度光滑,导致重建图像的细节信息丢失,重建的图像质量不理想的问题。本文以标准的Tikhonov算法为基础,给出了一种新的迭代算子,利用该算子可以使重建的图像细节进行一定的修正,通过仿真实验证明其在不损失效率的情况下,图像重建准确度上得到了提高。流型辨识的分析与改进。介绍了流型辨识的几种主要的方法:最近邻法、K近邻算法、神经网络法和特征提取法。并对其优缺点进行了分析和比较。仿真实验则针对以往流型辨识方法像素数据较少的问题,尝试用一般的图像重建剖分方法代替以往流型辨识方法的剖分方式。以较大的像素数量为流型辨识算法提供数据,从而使辨识结果更加精确。