两次工业革命推动了社会生产力的提高,加速了工业化进程的步伐。工业化过程中对金属材料的需求量巨大,钢、铁、铝、铜等金属材料产量增长的同时缺陷问题日益突出,金属缺陷检测技术应运而生。电磁层析成像(Electromagnetic Tomography,EMT)技术是近几十年出现的可视化电磁无损检测技术,该技术具有无辐射、非侵入、响应快、传感器位置灵活、结构简单以及成本低廉等优点,适合于金属缺陷的可视化检测。传感器是EMT系统的核心部分。传统的圆形平面传感器存在灵敏度不均匀的问题,即离线圈近的位置图像重建效果好,中间位置成像效果差。为解决上述问题,本文设计出由9个线圈呈矩阵式排列的传感器,并被用于构建基于EMT成像的金属缺陷检测系统。为提高成像质量,针对缺陷稀疏分布的特点,采用基于总变差(Total Variation,TV)的稀疏正则化成像算法进行成像,与Tikhonov正则化算法对比,并对重建图像进行误差分析。由于三维成像技术工业生产中有很大的应用前景,本文基于二维灵敏度构建方法推导三维灵敏度矩阵,利用TV正则化算法分层重建不同深度值对应的缺陷图像。将缺陷图像按照深度的顺序叠加并通过插值的方式构建三维图像。仿真和实验结果表明:矩阵式分布的方形传感器可有效克服圆形传感器灵敏度不均匀的问题。TV正则化算法重建的缺陷图像比Tikhonov算法效果好、误差小。TV正则化算法对金属缺陷的三维成像结果验证了 EMT三维成像模型的正确性,为今后EMT三维重建提供了一个可行的方案。