Numer: 12/2020 Str. 190
Autorzy: Grzegorz Kłosowski , Tomasz Rymarczyk , Paweł Tchórzewski , Piotr Bednarczuk , Marcin Kowalski :
Tytuł: Neuronowy tomograf hybrydowy do monitorowania reaktorów przemysłowych
Streszczenie: Artykuł dotyczy badań nad metodą tomografii hybrydowej, która jednocześnie uwzględnia dwa rodzaje tomografii - ultradźwiękową (UST) i impedancyjną (EIT). Opracowano algorytm oparty na sztucznych sieciach neuronowych (ANN), którego charakterystyczną cechą jest wytrenowanie wielu regresyjnych sieci neuronowych. Każde wyjście ANN generuje jeden z 4096 pikseli zrekonstruowanego obrazu. Wejściami sieci neuronowych są wektory pomiarowe UST i EIT. Wytrenowano trzy warianty ANN: UST, EIT oraz wariant hybrydowy obejmujący pomiary UST i EIT. Następnie porównano wyniki rekonstrukcji. Co zaskakujące, wyniki przeprowadzonych eksperymentów dowodzą, że podejście hybrydowe, czyli jednoczesne zastosowanie pomiarów UST i EIT, nie zawsze daje lepsze rezultaty niż oddzielne zastosowanie metody UST lub EIT. W rozważanych przypadkach, gdy ze względu na charakter badanego obiektu występują duże różnice w jakości rekonstrukcji pomiędzy UST i EIT, system hybrydowy dąży do uśrednienia obrazu. W rezultacie rekonstrukcje z systemu hybrydowego mogą być lepsze niż czyste EIT, ale gorsze niż UST
Słowa kluczowe: tomografia przemysłowa, uczenie maszynowe, sieci neuronowe, systemy hybrydowe.