传统并行计算技术依赖于专用、大型的并行计算机,其基本特征是采用内存共享方式,因此它有计算效率高的显著特点;但传统大型并行机的编程复杂、可扩展性差、价格昂贵,主要应用于诸如天气预报等专业领域。随着微处理技术和网络技术的飞速发展,可利用通用网络,如局域网(Local Area Network, LAN)将一组高性能工作站或高档PC 机,按某种结构连接起来而构建的工作站机群(Cluster of Workstations, COW)将现代网络通讯技术与传统并行计算技术结合起来,形成了一类新的并行计算技术——网络并行计算。因其具有系统性价比高、编程方便、可扩展性好、能充分利用现有资源等突出优点,而得到广泛的应用。在网络并行计算领域,并行算法(包括针对网络多机系统的并行计算流程和任务调度策略等)和软件(包括多机间数据通讯和拥塞处理等)的许多研究尚处于探索阶段,技术上还不成熟。研究一般的通用并行算法难度极大,而且在具体应用时,通常也不能直接使用。因此,针对具体体系结构的实际应用,进行并行算法的研究可望得到较大的发展。在计算机断层成像(Computerized Tomography, CT)领域,能检测大型工业构件的高能X 射线工业CT 机对航空、航天等领域有着明显的重要性。当工业CT 机检测对象为大型工业构件并且要求高分辨率时,重建图像的像素点阵巨大,计算量大大增加,从而使图像重建时间过长。另一方面,当遇到投影数据采集不全等情况时,现今在工业CT 中普遍采用的滤波反投影(Filter Back-Projection, FBP)算法重建出的图像很难达到人们对图像质量的要求;此时,一般选用诸如同时代数重建算法(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique, SART)等代数重建算法。但相对FBP 来说,SART 的重建时间大大增加,在对实时性要求较高的场合,很难得到实际应用。为此,本论文把新兴的网络并行计算技术引入工业CT 图像重建中。本论文以新兴的COW 为主要研究对象,详细讨论了并行处理技术和工业CT技术;重点讨论了并行算法、负载平衡策略和并行算法的一个设计模型――C3(Computation, Communication, Congestion)模型,以及工业CT 的理论基础和扫描检测方式。在重点研究了串行SART 算法的基础上,设计了并行SART 算法;通过详细讨论现今并行计算中最为常用的负载平衡策略,并针对本文的实际应用问题,设计了一种自适应预分配负载策略。通过讨论本论文的实际应用问题,搭建了基于局域网络的并行计算平台;在此平台上,采用主从(Master/Slave)模式设计了该应用问题的软件结构;在VC++6.0 环境下设计开发了网络并行计算可视化管理平台和并行SART 算法软件;最后,通过实际测试的数据,分析讨论了并行SART