数字图像相关法及其关键参数 | |
下图是利用DIC技术测量试样表面三维位移的示意图.首先在左相机拍摄的参考图像中确定分析区域(AreaofInterest,AOI).由于单一像素点的灰度值不具有唯一性,通常不可能在变形图像中识别出与参考图像相同的单个像素点.因此,为了精确辨识测试点P(x0,y0,z0)的空间位置,软件建立了一个以该点为中心并包含(2M +1)×(2M +1)像素的正方形子区(Subset),通过相关性计算可追踪右相机参考图像中的对应子区.根据预先标定的相机内外部参数可获得P 点的三维坐标.同样地,在变形后左、右相机拍摄的数字图像中也可追踪出该图像子区的相应位置,从而确定变形后中心点的三维坐标P1(x1,y1,z1).二者坐标之差即为所求的三维位移(u,v,w ),其中u 和v 表示面内位移,w 表示离面位移.最后对位移场采用有限应变方程进行差分计算,求得物体表面相应的应变场,即横向应变εxx 、纵向应变εyy 以及剪切应变εx 在数字图像匹配过程中,DIC技术采用空域迭代的非线性优化算法,如NewtonGRaphson算法和效率更高的GaussGNewton算法,结合高精度亚像素插值格式,求解相关函数中用来描述变形子区精确位置和形貌特征的位移向量及位移梯度.DIC技术是全场全过程追踪试样表面变形信息的光学测试方法. 当采集数量较多的变形图像时,如疲劳试验,图像匹配算法将重复运行上百万次,这就对DIC的运行效率提出了相当高的要求.为此,通过设定步长(Step)大小,人为控制子区相关性计算所间隔的像素点数量,可以在一定程度上缩短算法运行时间.由此可知,子区和步长的取值将直接影响DIC测试精度. | |
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