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    小視場(chǎng)下基于可移動(dòng)3D-DIC 的全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量方法

    2023-11-13 16:10:20崔穎王之騰陳立偉高山
    應(yīng)用科技 2023年5期
    關(guān)鍵詞:視場(chǎng)試件誤差

    崔穎,王之騰,陳立偉,高山

    哈爾濱工程大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001

    三維數(shù)字圖像相關(guān)法(3D-digital image correlation,3D-DIC)將數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)(digital image correlation,DIC)[1]和計(jì)算機(jī)視覺相結(jié)合[2],追蹤物體表面的3D 形變。該技術(shù)由于相機(jī)定位靈活、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn),在測(cè)試材料性能、研究生物組織的力學(xué)性能等各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[3-4]。然而,在小視場(chǎng)下,存在著2 個(gè)問題影響著葉片完整應(yīng)變場(chǎng)的獲取和測(cè)量精度:一方面,相機(jī)光軸和試件表面非垂直,應(yīng)變分析受平面外運(yùn)動(dòng)的影響[5];另一方面,葉片不同區(qū)域拼接為完整區(qū)域,在重疊區(qū)域存在灰度梯度,視覺上表現(xiàn)為存在拼接縫,將導(dǎo)致巨大的應(yīng)變誤差[6]。

    近年來,許多學(xué)者對(duì)平面外運(yùn)動(dòng)[7-8]進(jìn)行了研究。Pan[9]使用雙邊遠(yuǎn)心透鏡構(gòu)建了2D-DIC 系統(tǒng),以減少應(yīng)變誤差;Zhu[10]提出了一種雙反射鏡技術(shù),并將其應(yīng)用于一維和二維光學(xué)伸長(zhǎng)儀[11],實(shí)現(xiàn)高精度應(yīng)變測(cè)量;潘兵等[12]使用一個(gè)不可變形的樣本來校正變形樣本的位移,采用所提出的補(bǔ)償方法,垂直應(yīng)變和水平應(yīng)變拉伸試驗(yàn)結(jié)果的平均誤差分別為22±31 με 和7±38 με;Wang等[13]和Malowang 等[14]提出了一種多幅圖像三角分割結(jié)合束平差法進(jìn)行三維重建的方法,降低了多幅圖像拼接過程中拼接縫的影響,提高了模型全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量的精度;Poozesh[15]提出了一種使用參考點(diǎn)的框架變換來縫合不同區(qū)域的方法,降低了每一部分區(qū)域縫合過程中拼接縫對(duì)應(yīng)變測(cè)量的影響。然而,上述提到方法在小視場(chǎng)背景下并不適用。本文提出了基于可移動(dòng)3D-DIC 全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量方法,實(shí)現(xiàn)小視場(chǎng)下試件完整應(yīng)變場(chǎng)測(cè)量。

    1 基于可移動(dòng)3D-DIC 方法原理

    為了在小視場(chǎng)下實(shí)現(xiàn)試件變形和應(yīng)變測(cè)量,本節(jié)將詳細(xì)介紹提出的基于可移動(dòng)3D-DIC 全場(chǎng)形變測(cè)量方法。

    1.1 可移動(dòng)3D-DIC 方法

    為了實(shí)現(xiàn)小視場(chǎng)下完整應(yīng)變場(chǎng)的測(cè)量,需要獲得試件全景圖像?;诖耍疚牟捎每梢苿?dòng)3D-DIC 方法[16],通過控制雙目相機(jī)移動(dòng)采集試件表面不同區(qū)域圖像,將得到的圖像縫合為全景圖像。具有穩(wěn)定滑動(dòng)臺(tái)的基于可移動(dòng)3D-DIC 方法原理如圖1 所示。雙目相機(jī)被固定在滑動(dòng)平臺(tái)的支撐板上,雙目相機(jī)采集不同區(qū)域圖像,并重建該區(qū)域的模型結(jié)構(gòu),消除2D-DIC 分析中由于相機(jī)光軸和試件表面不垂直引入的平面外運(yùn)動(dòng)。

    圖1 基于可移動(dòng)3D-DIC 方法原理

    本文研究使用的相機(jī)分辨率為3 840×2 748,對(duì)于使用可移動(dòng)相機(jī)采集到的高分辨率圖像,使用基于散斑點(diǎn)匹配融合算法將相機(jī)在不同位置記錄的具有重疊區(qū)域的單個(gè)圖像縫合為完整圖像。

    完整圖像縫合質(zhì)量主要取決于圖像配準(zhǔn)的精確度,圖像拼接的目的是找到空間變換,從而可以對(duì)齊相鄰圖像的重疊區(qū)域的點(diǎn)。在參考文獻(xiàn)中,圖像拼接大致分為基于特征的和基于強(qiáng)度的共兩大類?;谔卣鞯钠唇硬恍枰跏蓟?,如直觀幾何特征和基于投影矩的方法,缺乏實(shí)現(xiàn)任意圖像序列可靠匹配所需的不變性?;趶?qiáng)度的方法,如窗口相關(guān)和基于灰度的方法可以提供精準(zhǔn)的拼接,但它們需要緊密的初始化。這2 種方法都對(duì)重疊區(qū)域有較高的要求,重疊區(qū)域必須足夠大,以確保成功拼接。為了在有限的空間下,獲得全景圖像,本文提出了散斑點(diǎn)匹配融合方法拼接試件不同區(qū)域圖像。

    1.2 相機(jī)標(biāo)定

    為了從不同相機(jī)拍攝的圖像中重建出試件表面結(jié)構(gòu),需要對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定以獲得相機(jī)內(nèi)外參數(shù)。內(nèi)部參數(shù)為相機(jī)本身物理特性相關(guān)的參數(shù),具體包括焦距(Fx,Fy)、光軸(Cx,Cy)和像平面的橫截面以及徑向畸變因子(k1,k2,k3)。外參涉及到三維空間中的點(diǎn)與相機(jī)之間的位置關(guān)系和運(yùn)動(dòng)關(guān)系,描述了立體DIC 設(shè)計(jì)中2 個(gè)相機(jī)之間的關(guān)系,包括3 個(gè)軸的旋轉(zhuǎn)參數(shù)(θ,γ,δ)和3 個(gè)軸的平移參數(shù)(Tx,Ty,Tz)。

    在本實(shí)驗(yàn)中,單獨(dú)校準(zhǔn)每個(gè)相機(jī)以獲得固有參數(shù)。然后,對(duì)每個(gè)傳統(tǒng)的立體DIC 系統(tǒng)進(jìn)行立體校準(zhǔn),以獲得具有每個(gè)攝像機(jī)的已知固有參數(shù)。本試驗(yàn)中3D-DIC 系統(tǒng)的校準(zhǔn)參數(shù)列于表1~4。

    表1 相機(jī)標(biāo)定焦距和光軸pixel

    表2 相機(jī)標(biāo)定畸變因子

    表3 相機(jī)標(biāo)定平移參數(shù)pixel

    表4 相機(jī)標(biāo)定旋轉(zhuǎn)參數(shù)pixel

    2 基于散斑點(diǎn)匹配融合算法的不同區(qū)域圖像拼接

    試件全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量需要將不同區(qū)域的圖像拼接為全景圖像。然而,圖像中散斑點(diǎn)數(shù)量多且結(jié)構(gòu)相似度高,傳統(tǒng)的基于相機(jī)標(biāo)定的和基于特征相關(guān)性的圖像匹配方法匹配錯(cuò)誤率高,傳統(tǒng)的漸入漸出融合算法縫合之后的全景圖像在重疊區(qū)域的邊沿存在明顯的拼接縫。為了提高散斑點(diǎn)匹配精度,本文在2.1 節(jié)中提出了散斑點(diǎn)約束算法,在2.2 節(jié)中引入了基于三角函數(shù)的漸近式圖像融合算法,消除拼接圖像中存在的拼接縫。

    2.1 散斑點(diǎn)約束算法

    通過FAST-SURF 算法對(duì)試件表面圖像中的散斑點(diǎn)進(jìn)行提取,采用最近鄰與次近鄰比值算法(K-nearest neighbour, KNN)對(duì)采集到的散斑點(diǎn)進(jìn)行匹配。然而,經(jīng)過該算法匹配之后,依然存在少量錯(cuò)誤匹配。

    為此,本文提出了特征點(diǎn)約束算法進(jìn)一步精匹配。正確匹配的散斑點(diǎn)之間的連線基本平行,夾角在一定范圍內(nèi),錯(cuò)誤匹配的特征點(diǎn)夾角不在此范圍內(nèi)。2 個(gè)特征點(diǎn)的連線夾角為θ。

    式中:(xi,yi)、為對(duì)應(yīng)的匹配點(diǎn),W為圖像寬度。

    所有粗匹配散斑點(diǎn)之間的連線角度平均值為θmean。水平散斑點(diǎn)正確匹配的角度范圍為[θmean-5°,θmean+5°],豎直散斑點(diǎn)正確匹配的角度范圍為[θmean+85°,θmean+95°],超過該角度范圍的散斑點(diǎn)為錯(cuò)誤匹配點(diǎn),應(yīng)該剔除。

    2.2 基于三角函數(shù)的漸進(jìn)式圖像融合算法

    圖像融合過程中,如果不同區(qū)域圖像的重疊部分進(jìn)行過簡(jiǎn)單的疊加,會(huì)導(dǎo)致圖像邊界明顯,融合后的圖像存在拼接縫。為了實(shí)現(xiàn)圖像無縫拼接,本文采用基于正弦三角函數(shù)的漸近式圖像融合算法,實(shí)現(xiàn)重疊區(qū)域圖像灰度按正弦三角函數(shù)變換從第1 幅圖像過渡到第2 幅圖像。相鄰2 幅圖像之間的重疊區(qū)域如圖2 所示。

    圖2 重疊區(qū)域

    圖3 為2 種融合算法。X1為左側(cè)圖像的右邊界,X2為右側(cè)圖像的左邊界。圖3(a)為漸入漸出融合算法,在重疊區(qū)域的灰度梯度按直線過度,在位置X1和X2處出現(xiàn)了圖像灰度的不連續(xù)。圖3(b)為基于正弦三角函數(shù)的漸進(jìn)式融合算法,該算法在重疊區(qū)域的灰度梯度按正弦三角函數(shù)變換曲線過度取代直線過度。在位置X1和X2處實(shí)現(xiàn)了圖像灰度的連續(xù)化,其中X1和X2之間的距離為L(zhǎng),即為圖像重疊寬度。

    圖3 融合算法

    假設(shè)灰度變化曲線為S,為了求的重疊區(qū)域S值變換的正弦三角函數(shù)、減小計(jì)算復(fù)雜度,首先將X1平移到原點(diǎn),然后將區(qū)間[X1,X2]平移到區(qū)間[0,1],得到新的L′。根據(jù)條件可求的該三角函數(shù)形式為

    事實(shí)上,L′是S的初始值。因此,L不需要逆變換,同時(shí)S′取代原算法中的S值。

    3 應(yīng)變仿真實(shí)驗(yàn)

    為了驗(yàn)證小視場(chǎng)下基于可移動(dòng)3D-DIC 的全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量方法的可行性和有效性,本文分別進(jìn)行了靜態(tài)應(yīng)變分析試驗(yàn)和均勻應(yīng)變場(chǎng)分析試驗(yàn)。

    3.1 試驗(yàn)裝置

    試驗(yàn)裝置如圖4 所示。該裝置由1 個(gè)帶滑動(dòng)臺(tái)的光學(xué)系統(tǒng)和1 個(gè)拉伸系統(tǒng)組成。圖像采集系統(tǒng)使用的2 個(gè)相機(jī)參數(shù)相同,分辨率為3 840×2 748, 并配有焦距為25 mm 的定焦鏡頭。拉伸機(jī)的作用是對(duì)試件施加載荷,用于獲取試件形變圖像。在靜態(tài)應(yīng)變分析試驗(yàn)中,使用基于可移動(dòng)3D-DIC 方法測(cè)量無施加載荷下的試件位移場(chǎng)。在均勻應(yīng)變場(chǎng)分析試驗(yàn),使用基于可移動(dòng)3DDIC 方法測(cè)量在拉伸載荷下的試驗(yàn)件形變場(chǎng)。本文使用的試驗(yàn)件由不銹鋼制作而成,其長(zhǎng)、寬、高分別為80、30 和2 mm。

    圖4 試驗(yàn)裝置

    3.2 靜態(tài)應(yīng)變分析試驗(yàn)

    本節(jié)分析了小視場(chǎng)下基于可移動(dòng)3D-DIC 的應(yīng)變方法的測(cè)量誤差。該測(cè)量誤差的測(cè)試流程如下:

    1)控制相機(jī)移動(dòng)到試件左上角位置;

    2)使用棋盤格標(biāo)定板和校準(zhǔn)算法進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定;

    3)控制相機(jī)移動(dòng),獲取試件表面不同區(qū)域圖像;

    4)采用提出的方法拼接圖像,并作為參考圖像;

    5)相機(jī)返回到步驟1)位置,重復(fù)步驟3)和4),獲得的全景圖像作為形變圖像。

    利用基于可移動(dòng)3D-DIC 方法計(jì)算2 幅圖像的位移場(chǎng)?;谀娼M合高斯–牛頓方法子集半徑大小設(shè)置為38 pixel,步長(zhǎng)設(shè)置為3 pixel 計(jì)算試驗(yàn)件位移場(chǎng)。由于試件是靜態(tài)的和未施加載荷的,因此測(cè)量到的位移變化是由于拼接引起的誤差,代表了基于可移動(dòng)3D-DIC 方法的靜態(tài)應(yīng)變測(cè)量誤差。

    小視場(chǎng)下基于可移動(dòng)3D-DIC 的應(yīng)變測(cè)量方法在X和Y方向上的實(shí)測(cè)位移場(chǎng)如圖5 所示。X方向最大值為0.002 1 pixel, 最小值為-0.001 6 pixel,平均值為-0.000 856 pixel,標(biāo)準(zhǔn)差為0.001 46 pixel。Y方向最大值為0.000 48 pixel, 最小值為-0.000 22 pixel,平均值為-4.9×10-5pixel,標(biāo)準(zhǔn)差為3.1×10-5pixel。表5~8 為4 次靜態(tài)應(yīng)變分析試驗(yàn)的雙軸測(cè)量誤差統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)分析可得:與2D-DIC 相比,本文提出的全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量方法可以實(shí)現(xiàn)更高的應(yīng)變測(cè)量精度,靜態(tài)應(yīng)變分析試驗(yàn)驗(yàn)證了該應(yīng)變測(cè)量方法的準(zhǔn)確性。

    表5 可移動(dòng)3D-DIC 4 次靜態(tài)應(yīng)變分析實(shí)驗(yàn)的平με均值

    表6 二維DIC 4 次靜態(tài)應(yīng)變分析實(shí)驗(yàn)的平均值με

    表7 可移動(dòng)3D-DIC4 次靜態(tài)應(yīng)變分析實(shí)驗(yàn)的標(biāo)με準(zhǔn)差

    表8 二維DIC 4 次靜態(tài)應(yīng)變分析實(shí)驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)差με

    圖5 試件實(shí)測(cè)位移場(chǎng)靜態(tài)誤差

    3.3 均勻應(yīng)變場(chǎng)分析試驗(yàn)

    為了評(píng)估基于可移動(dòng)3D-DIC 全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量方法在實(shí)際應(yīng)變測(cè)量中的性能,本節(jié)進(jìn)行了均勻應(yīng)變場(chǎng)分析試驗(yàn)。利用拉伸機(jī)施加500 N 的初始載荷,控制相機(jī)移動(dòng),獲取試驗(yàn)件表面不同區(qū)域圖像。將獲得的試驗(yàn)件不同區(qū)域圖像拼接為全景圖像,并作為參考圖像。在 500 N 的初始載荷基礎(chǔ)之上,每增加500 N 采集一次試件表面圖像。直到施加載荷到達(dá)7 000 N,停止拉伸機(jī)工作。將每次采集到的試驗(yàn)件不同區(qū)域圖像拼接為全景圖像,并作為形變圖像。

    圖6 表示在7 000 N 載荷下試件水平方向應(yīng)變場(chǎng)和豎直方向應(yīng)變場(chǎng)。通過應(yīng)變場(chǎng)分析可得,U方向的平均應(yīng)變大小的范圍在-1 700~7 000 με;V方向的平均應(yīng)變大小范圍在0~2 200 με。同時(shí),使用3D-DIC 獲得U方向和V方向應(yīng)變大小范圍分別為-1 540~655 με 和0~2 150 με。通過基于可移動(dòng)3D-DIC 的方法將自動(dòng)補(bǔ)償平面外運(yùn)動(dòng)引起的應(yīng)變誤差,提高應(yīng)變測(cè)量精度。

    圖6 試件實(shí)測(cè)應(yīng)變場(chǎng)

    基于均勻應(yīng)變場(chǎng)分析試驗(yàn),可以獲得所提出的小視場(chǎng)下基于可移動(dòng)3D-DIC 方法在拉伸載荷下的雙軸應(yīng)變結(jié)果。圖7 繪制了在拉伸試驗(yàn)中基于可移動(dòng)3D-DIC 方法、3D-DIC 和2D-DIC 方法的雙軸應(yīng)變結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果表明:在V方向,3 種方法應(yīng)變大小一致。然而,基于可移動(dòng)3D-DIC 的橫向應(yīng)變與立體DIC 橫向應(yīng)變一致,與二維DIC 呈現(xiàn)出較大的橫向應(yīng)變偏差,證明了該方法的應(yīng)變測(cè)量的準(zhǔn)確性。圖7(b)顯示了小視場(chǎng)下基于可移動(dòng)3D-DIC 方法、3D-DIC 和2D-DIC 之間的雙軸應(yīng)變誤差,可以評(píng)估雙反射鏡成像改善應(yīng)變誤差的性能。表9~12 列出了4 次重復(fù)均勻應(yīng)變場(chǎng)分析試驗(yàn)的雙軸應(yīng)變誤差統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明本文所提出的分析方法可以實(shí)現(xiàn)更高的應(yīng)變測(cè)量精度。

    表9 可移動(dòng)3D-DIC 4 次均勻應(yīng)變場(chǎng)分析實(shí)驗(yàn)的平均值

    表10 二維DIC 4 次均勻應(yīng)變場(chǎng)分析實(shí)驗(yàn)的平均值

    表11 可移動(dòng)3D-DIC4 次均勻應(yīng)變場(chǎng)分析實(shí)驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)差

    表12 二維DIC 4 次均勻應(yīng)變場(chǎng)分析實(shí)驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)差

    圖7 試件應(yīng)變分析

    為了驗(yàn)證提出的應(yīng)變分析方法的測(cè)量精度,分別與基于相機(jī)陣列的高分辨率DIC、基于可移動(dòng)相機(jī)的2D-DIC 和3D-DIC 共4 種方法進(jìn)行比較。本文方法和比較方法試驗(yàn)環(huán)境相同?;诳梢苿?dòng)3D-DIC 方法橫向和縱向的應(yīng)變測(cè)量結(jié)果和應(yīng)變誤差對(duì)比結(jié)果如圖8 所示。

    圖8 4 種應(yīng)變分析算法

    在對(duì)比實(shí)驗(yàn)中,4 種方法使用的實(shí)驗(yàn)器材和拉伸機(jī)施加力的大小保持相同。圖8(a)為橫向應(yīng)變大小和應(yīng)變誤差,應(yīng)變大小范圍在0~541 με,從柱形圖中可以看出,基于可移動(dòng)3D-DIC 方法橫向應(yīng)變誤差遠(yuǎn)小于其他3 種方法;圖8(b)為縱向應(yīng)變大小和應(yīng)變誤差,應(yīng)變大小范圍在0~1 756 με,同樣從對(duì)應(yīng)柱形圖中可以看出,基于可移動(dòng)3DDIC 方法橫向應(yīng)變誤差遠(yuǎn)小于其他3 種方法。試驗(yàn)結(jié)果表明:像機(jī)陣列的高分辨率DIC 應(yīng)變測(cè)量方法在軸向和橫向平均應(yīng)變誤差依次為1.17%、1.42%;基于可移動(dòng)攝像機(jī)的DIC 方法在軸向和橫向平均應(yīng)變誤差依次為1.13%、1.26%。2D-DIC軸向和橫向平均應(yīng)變誤差依次為1.14%、1.22%;小視場(chǎng)下基于可移動(dòng)3D-DIC 全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量方法軸向和橫向平均應(yīng)變誤差依次為0.98%、1.03%。通過雙軸應(yīng)變大小和應(yīng)變誤差試驗(yàn)分析,驗(yàn)證了本文提出的全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量方法的可行性。

    4 結(jié)論

    針對(duì)小視場(chǎng)下試件全場(chǎng)應(yīng)變分析遇到的相機(jī)光軸和試件表面不垂直引起的平面外運(yùn)動(dòng)和圖像拼接后存在的圖像拼接縫問題,本文提出了一種小視場(chǎng)下基于可移動(dòng)3D-DIC 全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量方法,并且進(jìn)行了靜態(tài)應(yīng)變分析實(shí)驗(yàn)和均勻應(yīng)變場(chǎng)分析試驗(yàn),驗(yàn)證了該方法的有效性。

    1)在均勻應(yīng)變場(chǎng)分析模擬試驗(yàn)中,本文提出的方法軸向平均應(yīng)變誤差7.8 με,橫向平均應(yīng)變誤差8.3 με。

    2)提出的全場(chǎng)應(yīng)變測(cè)量方法獲得的雙軸應(yīng)變與3D-DIC 方法應(yīng)變法分析結(jié)果一致。該方法與基于攝像機(jī)陣列的高分辨率DIC、基于可移動(dòng)攝像機(jī)的DIC 和2D-DIC 之間的測(cè)量軸向誤差分別為0.98%、1.17%、1.13%和1.14%,橫向誤差分別為1.03%、1.42%、1.26%和1.22%。

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