【摘要】：數(shù)字圖像相關(guān)方法作為一種非接觸、非干涉的全場(chǎng)光學(xué)測(cè)量技術(shù),業(yè)已廣泛應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)力學(xué)領(lǐng)域形貌、運(yùn)動(dòng)和變形的測(cè)量,并由于其簡(jiǎn)單實(shí)用性獲得越來(lái)越廣泛的關(guān)注。數(shù)字圖像相關(guān)方法如今非常成熟,己涌現(xiàn)出諸多界面友好、功能強(qiáng)大的商業(yè)軟件。由于數(shù)字圖像相關(guān)方法是基于跟蹤測(cè)量試件表面的紋理特征,故而散斑圖案對(duì)數(shù)字圖像相關(guān)方法至關(guān)重要。遺憾的是,當(dāng)前實(shí)驗(yàn)采用的散斑仍缺乏統(tǒng)一的制作規(guī)范,不同學(xué)者采用的散斑不同,不同商業(yè)公司推薦的散斑也不同,一線實(shí)驗(yàn)人員莫衷一是、難以抉擇甚至無(wú)法判定哪種散斑效果更好。該現(xiàn)象的產(chǎn)生原因在于完備散斑標(biāo)準(zhǔn)的缺失。因?yàn)樽顑?yōu)化的散斑應(yīng)對(duì)應(yīng)著最小化的計(jì)算誤差,所以完備的散斑質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的提出應(yīng)基于對(duì)數(shù)字圖像相關(guān)計(jì)算誤差的深入理解。雖然經(jīng)過(guò)了十幾年的研究,對(duì)數(shù)字圖像相關(guān)中插值誤差導(dǎo)致的系統(tǒng)誤差的深層物理機(jī)制仍然不明,理論分析遇到相當(dāng)大的阻力,插值偏差的簡(jiǎn)單有效的估計(jì)算法仍不存在,插值偏差是提出完備散斑質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的瓶頸。對(duì)于同樣是系統(tǒng)誤差的噪聲引入偏差,現(xiàn)有的評(píng)價(jià)算法也存在諸多不足,根本無(wú)法適用于當(dāng)前廣泛采用的B樣條、O-MOMS等高精度的廣義型插值算法。本人博士期間工作的目標(biāo)在于攻克插值偏差問(wèn)題,提出適用于廣義型插值算法的噪聲引入偏差估計(jì)公式,綜合考慮隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差提出一種完備的散斑質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。本文取得的主要成果如下：(1)在插值偏差方面,推導(dǎo)了連續(xù)和離散信號(hào)插值偏差的解析表達(dá)式,揭示了插值偏差的深層物理本質(zhì),提出插值偏差核的概念,表明插值偏差由插值偏差核與圖像功率譜乘積的積分決定,提出了一種簡(jiǎn)單、快速、有效的插值偏差估計(jì)算法。在數(shù)字圖像相關(guān)領(lǐng)域首次引入隨機(jī)積分法,將插值偏差降低1個(gè)數(shù)量級(jí)。(2)在噪聲引入偏差方面,提出了更廣義、更簡(jiǎn)潔、更優(yōu)美的噪聲引入偏差理論體系,提出一種簡(jiǎn)單有效的噪聲引入偏差估計(jì)算法,直觀解釋了噪聲引入偏差的產(chǎn)生原因。(3)在隨機(jī)誤差方面,推導(dǎo)了非均勻噪聲情況下數(shù)字圖像相關(guān)隨機(jī)誤差的解析表達(dá)式,并通過(guò)真實(shí)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。(4)在散斑質(zhì)量評(píng)價(jià)方面,綜合插值偏差、噪聲引入偏差和隨機(jī)誤差的理論結(jié)果,推導(dǎo)了數(shù)字圖像相關(guān)總誤差的解析表達(dá)形式,提出了完備的散斑質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
[Abstract]:As a non-contact, non-interference all-field optical measurement technique, digital image correlation method has been widely used in the measurement of morphology, motion and deformation in the field of experimental mechanics, and has been paid more and more attention because of its simplicity and practicability. Digital image correlation methods are now very mature, has emerged a number of user-friendly, powerful commercial software. Because the digital image correlation method is based on tracking and measuring the texture features of the specimen surface, speckle pattern is very important to the digital image correlation method. Unfortunately, the speckle used in the current experiment still lacks a unified production standard, different scholars adopt different speckles, and different commercial companies recommend different specks, and there is no agreement among the front-line experimenters. It is difficult to decide even which speckle works better. The reason for this phenomenon lies in the lack of complete speckle criteria. Because the optimal speckle should correspond to the minimized calculation error, the complete speckle quality evaluation standard should be based on the deep understanding of the digital image correlation calculation error. Although after more than ten years of research, the deep physical mechanism of the system error caused by interpolation error in digital image correlation is still unknown, the theoretical analysis encountered considerable resistance, and the simple and effective estimation algorithm of interpolation error still does not exist. Interpolation deviation is the bottleneck to put forward complete speckle quality evaluation standard. For the error introduced by the noise which is also the systematic error, the existing evaluation algorithms also have many shortcomings, so they can not be applied to the high-precision generalized interpolation algorithms such as B-spline, O-MOMS and so on, which are widely used at present. The purpose of my doctor's work is to solve the problem of interpolation deviation, and to propose a noise-introduced error estimation formula which is suitable for generalized interpolation algorithms. A complete speckle quality evaluation standard is put forward considering random errors and systematic errors. The main results obtained in this paper are as follows: (1) in respect of interpolation deviation, the analytical expressions of interpolation deviation of continuous and discrete signals are derived, the deep physical essence of interpolation deviation is revealed, and the concept of interpolation deviation kernel is put forward. It is shown that the interpolation deviation is determined by the integral of the product of the interpolation deviation kernel and the power spectrum of the image. A simple, fast and effective interpolation deviation estimation algorithm is proposed. The random integration method is introduced for the first time in the field of digital image correlation, which reduces the interpolation deviation by one order of magnitude. (2) in the aspect of noise introduction deviation, a more generalized, concise and graceful noise introduction deviation theory system is proposed. In this paper, a simple and effective error estimation algorithm for noise introduction is proposed, which can directly explain the cause of noise error. (3) in the case of random error, the analytic expression of correlation random error for digital image is derived in the case of non-uniform noise. Finally, it is verified by real experiments. (4) in speckle quality evaluation, the theoretical results of interpolation deviation, noise introduced deviation and random error are integrated, and the analytical expression of total error related to digital image is deduced. A complete speckle quality evaluation standard is proposed.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O348.1

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本文編號(hào)：2442252