电容层析成像技术(Electricalcapacitance Topography,ECT)是主要应用于管道内流体情况监测的一种技术,由于管道内的流体介质不同,也会具有不同的介电常数,通过在管壁内施加激励电压测量电容,然后利用电容值对管道内部流体情况进行图像重建。这种技术具有很多优点所以被广泛使用。在ECT系统图像重建方面,存在传感器数目少导致的数据测量误差问题,存在电容值和敏感度值非线性导致的“软场”效应问题。为了解决上述问题采用支持向量机算法,它具有克服非线性、分类精度高及适应性强等特点。本文介绍了ECT系统成像的基本原理和系统组成结构,给出了12电极传感器和ARM+FPGA架构的ECT系统模型,采用了KFCMSVM算法进行图像重建。在ECT系统运行过程中如果数据规模过大导致训练时间过长,或者成像的效果也不令人满意,针对以上问题提出了近似分治SVM(KFCMSVM)算法来改进上述问题。但是,在运行近似KFCM算法也会耗费大量的时间,所以在寻找有效划分这一步时采用“分”和“治”两步近似KFCM方法。“分”的步骤在于将全局问题分解为k个独立的子问题来进行求解,之后在“治”的步骤中,求出的子问题的解再逐个拼出全局问题的解,同时也证明分析了子问题的解和如何快速收敛到全局最优解。实验证明,在图像重建中使用KFCMSVM算法在时间效率上和成像精度上比原始SVM算法有着更大的优势。为了提高系统的实时性,采用ARM+FPGA的方式,即将FPGA挂载到ARM总线上,其中FPGA主要负责KFCMSVM算法的运行,ARM主要负责重建结果的显示存储和结果的上传。KFCMSVM硬件算法包括控制模块、拉格朗日乘子模块、偏置量模块、数据分类模块。采用硬件实现算法大大提高了图像重建的速度。最后进行了6组实验,其中在单块流,单滴流,环形流的图像重建中精确率达到95%以上。