电磁层析成像技术（Electromagnetic tomography technology,简称EMT）是近30年来发展的一种过程检测技术,具有非侵入、价格低、实时性高、适应能力强、结构简单等优点。该技术基于电磁感应原理,能够对具有电导率或磁导率的物质进行在线检测,实现图像重建,目前已被广泛使用在工业、医学、交通、食品等领域。随着工业的快速发展,工业生产对生产效率和实时性的要求升高,所以EMT技术也被提出了更高的标准。EMT问题主要分为正问题和逆问题,通过传感器阵列获取物场在激励信号的激励下产生的感应电信号,即获取检测值的过程为正问题。逆问题是根据获取的数据,重建物场空间的过程。EMT技术逆问题中采用共轭梯度算法实现图像重建,分析和对比了此种算法的优势,设计并实现了谱参数共轭梯度算法和混合共轭梯度算法,在仿真系统中建立典型的扰动模型,通过对比算法的收敛性、图像质量和相关度等指标,得出结论:谱参数共轭梯度算法和混合共轭梯度算法的重建图像质量更高。本文利用Comsol仿真软件建立16线圈的物场空间,使线圈按照“O”型均匀地分布在物场周围,形成扇形物场。由于EMT系统内部是软场,所以该问题存在许多不适定,不稳定的情况。为了改善这种情况,文中采用了有限元方法对物场进行剖分,并通过归一化处理获得修正的灵敏度矩阵。本文重点研究EMT逆问题,介绍了不同重建算法的优缺点,给出适应EMT系统的算法公式;采用这些算法对三种扰动模型进行图像重建,经过对比得出:共轭梯度算法重建效果好,收敛速度快。从收敛速度和时间上证明了非线性共轭梯度算法更适合EMT逆问题的研究。非线性共轭梯度算法的迭代过程更稳定,重建图像的质量更高,但是图像精度略低于Tikhonov、Landweber算法。为了提高非线性共轭梯度算法的图像精度和相关度,本文提出两种修正共轭梯度算法。第一种修正算法提出了新的谱参数,该参数通过控制新旧搜索方向之间的角度对搜索方向进行改进,并根据每一步迭代的情况进行判断,寻找最优解。结果表明:在不同模型中,修正谱共轭梯度算法重建的图像质量更高,具有较好的数值表现,但收敛时间与传统的共轭梯度算法相近。第二种修正算法中,FR算法和PRP算法的共轭参数按照一定比例进行混合得到一个新的共轭参数,该种算法结合了FR算法的收敛速度快和PRP算法的数值表现好的优点。结果表明,混合共轭梯度算法的收敛速度比PRP算法快,成像质量比PRP算法和FR算法都高,结合了两种算法的优点,具有更高的适用性。两种修正后的共轭梯度算法的对比实验均证明具有更好的收敛效果和数值表现。