【摘要】：數(shù)字圖像相關(guān)方法(Digital Image Correlation Method,DICM)是一種非接觸式的,用于測量全場位移和應(yīng)變的光學(xué)測量方法,它以光學(xué)基本理論為主要依據(jù),以力學(xué)實驗為主要手段,結(jié)合了多學(xué)科交叉的一門技術(shù)。伴隨著近三十多年迅速發(fā)展,數(shù)字圖像相關(guān)方法毫無疑問已經(jīng)成為現(xiàn)代實驗力學(xué)中必不可少、應(yīng)用廣泛的光測方法之一。國內(nèi)外研究學(xué)者從計算原理著手,不斷對該方法進行創(chuàng)新和優(yōu)化,其計算效率、計算精度及魯棒性逐步得到完善,應(yīng)用領(lǐng)域上也變得越來越廣泛,處于越來越重要的地位。本文針對數(shù)字圖像相關(guān)方法的自身特點,對其進行系統(tǒng)分析,首先整理幾種常用的相關(guān)系數(shù)函數(shù),通過對比分析得出零均值歸一化相關(guān)函數(shù)對光強變化及光偏移均不敏感,具有較高的可靠性和抗干擾性。同時介紹了幾種常見的整像素搜索算法的計算原理和基于位移場局部最小二乘擬合法來求解應(yīng)變場的方法。其次,比較了曲面擬合法、�；叶饶Ｊ教荻确ê蚇-R法的計算精度、計算時間及抗噪能力,總結(jié)了各算法的性能和特點。針對實驗環(huán)境光照波動變化的情況,提出了基于線性灰度變化梯度法,相比�；叶忍荻确�,對光照等環(huán)境條件要求較低,具有較高的魯棒性。再次,優(yōu)化零均值歸一化相關(guān)函數(shù),優(yōu)化后計算效率提升明顯。提出了基于相關(guān)系數(shù)的路徑搜索方法,具有更高的可靠性。結(jié)合基于線性灰度變化梯度法和曲面擬合法各自的特點,提出基于線性灰度變化模式的亞像素混合搜索算法,實驗結(jié)果表明,該算法計算精度達到0.01pixel級別,具有較高的降噪能力,更適合于實際測量中。同時對改進算法進行插值運算過程優(yōu)化,提升其計算效率。最后,通過準靜態(tài)壓縮實驗對改進算法的可行性和精確性進行檢驗,實驗結(jié)果表明,改進算法的計算結(jié)果是可靠的。同時采用DIC技術(shù)對影響多胞材料結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的設(shè)計參數(shù)進行了分析。
【圖文】：

數(shù)字圖像處理技術(shù)、攝影技術(shù)以及相關(guān)識別分析技術(shù)的迅速發(fā)展，從數(shù)字圖像相關(guān)方法得到很多研究學(xué)者的重視，其理論研究越來越完善，際工程中。本章從基本理論出發(fā)，首先通過簡單的實例講解二維數(shù)字本原理，接著整理了常見的相關(guān)函數(shù)，常見的整像素位移搜索算法和，最后介紹計算機模擬散斑圖的生成原理及誤差分析理論。數(shù)字圖像相關(guān)方法原理概述像相關(guān)（DIC）方法的基本原理是利用物體表面隨機分布的散斑點作對比分析被測物體表面變形前后的散斑圖像，根據(jù)一定的相關(guān)原則匹子集的位置，從而獲取被測物體表面位移信息。原理示意圖如圖 2-1

方法為試件表面添加具有隨機性的人工散斑，增加其灰度梯度特征用于數(shù)字圖像相關(guān)方法的識別。如圖2-2所示，二維數(shù)字圖像相關(guān)方法的測量系統(tǒng)由主要由五部分組成，被測試件、圖像采集系統(tǒng)（CCD 攝相機或光學(xué)顯微鏡等）、穩(wěn)定光源（白光光源）、加載系統(tǒng)以及計算機系統(tǒng)（內(nèi)含數(shù)字圖像相關(guān)方法分析處理軟件）。在進行數(shù)字圖像相關(guān)測量時，應(yīng)將CCD 攝像機的光軸垂直對準待測區(qū)域的中心同時確保在整個實驗過程中位置保持不變，調(diào)節(jié)焦距使采集到的散斑圖像能夠清晰完整的顯示在計算機相應(yīng)窗口中，最后，利用數(shù)字圖像相關(guān)方法的分析軟件對散斑圖像進行數(shù)據(jù)處理。圖 2-2 二維數(shù)字圖像相關(guān)方法測量系統(tǒng)示意圖在進行數(shù)字圖像相關(guān)測量實驗時，采集得到物體變形前的散斑圖像被稱為參考圖像，變形后的散斑圖像被稱為目標圖像，，為了計算被測試件表面任意一點0 0P ( x , y )，假設(shè)參考圖像和目標圖像的灰度信息函數(shù)分別為 f ( x, y )和 g ( x ', y ')
【學(xué)位授予單位】：廣州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2632307