【摘 要】
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电阻抗成像（Electrical Impedance Tomography,EIT）技术是一种以电导率分布为目标的功能成像技术,若将其应用于机器人柔性皮肤,则可以实现压力的可视化检测。然而,电阻抗图像重建是一个典型的病态非线性逆问题,传统的重建方法通常对EIT逆问题进行线性近似,导致重建图像的分辨率较低。因此本文提出基于改进神经网络的电阻抗成像方法,以提高图像重建精度。在此基础上,将所提方法应用于
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电阻抗成像（Electrical Impedance Tomography,EIT）技术是一种以电导率分布为目标的功能成像技术,若将其应用于机器人柔性皮肤,则可以实现压力的可视化检测。然而,电阻抗图像重建是一个典型的病态非线性逆问题,传统的重建方法通常对EIT逆问题进行线性近似,导致重建图像的分辨率较低。因此本文提出基于改进神经网络的电阻抗成像方法,以提高图像重建精度。在此基础上,将所提方法应用于自主研发的机器人柔性皮肤,验证所提方法的有效性。主要工作内容如下:（1）针对传统电阻抗成像方法重建图像质量不高的问题,提出基于径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络的电阻抗成像方法。利用RBF神经网络优异的非线性逼近能力,直接建立边界测量电压和电导率分布的映射模型,使用混合粒子群算法优化RBF神经网络。提高了网络模型的预测精度和图像重建精度,并且进行了仿真验证。（2）针对基于浅层神经网络的电阻抗成像方法图像表达能力不足的问题,提出基于深度神经网络的电阻抗成像方法。该方法基于VGG16卷积神经网络模型,添加批量归一化层、全局平均池化层,使用Adam算法优化网络模型。提高了网络模型的鲁棒性和重建图像质量,并且进行了仿真验证。（3）为了验证所提方法的准确性,开发一款简易的机器人柔性皮肤。利用橡胶制成软通道,并且在其中填充水溶液制成柔性皮肤。通过便携式电阻抗成像系统采集柔性皮肤受压前后的边界电压数据,并且利用上述两种成像方法进行图像重建,试验结果表明了所提方法的实际应用价值。
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