論文の概要: Hierarchical Temperature Imaging Using Pseudo-Inversed Convolutional
Neural Network Aided TDLAS Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02901v1
- Date: Sat, 5 Jun 2021 14:14:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-08 17:25:18.169459
- Title: Hierarchical Temperature Imaging Using Pseudo-Inversed Convolutional
Neural Network Aided TDLAS Tomography
- Title（参考訳）: pseudo-inversed convolutional neural network assisted tdlas tomography による階層的温度イメージング
- Authors: Jingjing Si, Guoliang Li, Yinbo Cheng, Rui Zhang, Godwin Enemali,
Chang Liu
- Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像再構成においてより堅牢で正確であることが証明されている。
階層型温度イメージングのためのPseudo-Inversed CNN(PI-CNN)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.39189394591311
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As an in situ combustion diagnostic tool, Tunable Diode Laser Absorption
Spectroscopy (TDLAS) tomography has been widely used for imaging of
two-dimensional temperature distributions in reactive flows. Compared with the
computational tomographic algorithms, Convolutional Neural Networks (CNNs) have
been proofed to be more robust and accurate for image reconstruction,
particularly in case of limited access of laser beams in the Region of Interest
(RoI). In practice, flame in the RoI that requires to be reconstructed with
good spatial resolution is commonly surrounded by low-temperature background.
Although the background is not of high interest, spectroscopic absorption still
exists due to heat dissipation and gas convection. Therefore, we propose a
Pseudo-Inversed CNN (PI-CNN) for hierarchical temperature imaging that (a) uses
efficiently the training and learning resources for temperature imaging in the
RoI with good spatial resolution, and (b) reconstructs the less spatially
resolved background temperature by adequately addressing the integrity of the
spectroscopic absorption model. In comparison with the traditional CNN, the
newly introduced pseudo inversion of the RoI sensitivity matrix is more
penetrating for revealing the inherent correlation between the projection data
and the RoI to be reconstructed, thus prioritising the temperature imaging in
the RoI with high accuracy and high computational efficiency. In this paper,
the proposed algorithm was validated by both numerical simulation and lab-scale
experiment, indicating good agreement between the phantoms and the
high-fidelity reconstructions.
- Abstract（参考訳）: In situ燃焼診断ツールとして、TDLAS(Tunable Diode Laser absorption Spectroscopy)トモグラフィーが反応流中の2次元温度分布のイメージングに広く用いられている。
計算トモグラフィーアルゴリズムと比較すると、特に関心領域(RoI)におけるレーザービームの限られたアクセスの場合、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像再構成においてより堅牢で正確であることが証明されている。
実際には、空間分解能良く再現する必要があるRoIの火炎は、一般的に低温背景で囲まれている。
背景は注目されていないが、熱散逸とガス対流による分光吸収は今も残っている。
そこで本研究では, (a) 空間分解能の良いRoIにおける温度画像の学習資源を効率的に利用し, (b) 分光吸収モデルの整合性を適切に解決し, 背景温度を小さく再構成した,階層型温度画像用擬似逆CNN(PI-CNN)を提案する。
従来のCNNと比較して、新たに導入されたRoI感度行列の擬似反転は、投影データと再構成するRoIとの固有の相関を明らかにするためにより浸透し、RoIにおける温度イメージングを高精度かつ高い計算効率で優先する。
本稿では,提案手法を数値シミュレーションとラボスケール実験の両方で検証し,ファントムと高忠実度復元との一致性を示した。
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