[发明专利]数字图像相关中针对裂纹的随机网格及异形子区划分方法

说明书

本发明公开了一种数字图像相关中针对裂纹的随机网格及异形子区划分方法，涉及实验力学、非接触式全场裂纹位移测量、数字图像相关领域，该方法是一种能够非均匀地对变形图像进行网格划分，同时通过深度学习智能算法智能识别裂纹等不连续区域并标注轮廓，在裂纹轮廓外自动或手动添加节点，并定义节点的剔除裂纹区域的异形子区。根据定义的节点及子区，与参考图像进行相关性匹配，进而计算所有节点的位移，然后插值得到全场位移。该方法可以有效解决传统数字图像相关方法中，由于裂纹等不连续区域的存在导致子区断裂，进而造成某些区域计算结果缺失从而导致计算结果错误的问题。

技术领域

本发明涉及实验力学、非接触式全场裂纹位移测量、数字图像相关领域，具体涉及一种数字图像相关中针对裂纹的随机网格及异形子区划分方法。

背景技术

在航空航天、建筑桥梁等诸多领域中，保证结构可靠性永远是第一要务。随着科学技术的发展，能够在结构发生不可逆损伤之前，对其施以控制修缮，成为诸多科学家的重要目标。而由实验力学提供的材料响应载荷表征的测量结果，对于完善设计，改进结构以及监测损伤都具有丰富的指导意义。位移与应变，作为实验力学重要参量，对于分析模型力学特性、验证基础假设及特征识别等都具有举足轻重的作用。面对日益复杂的测量需求，传统的位移应变测量方法就显得捉襟见肘。与此同时，有限处位移应变测量结果远不能胜任复杂模型的分析工作。并且针对各种测量条件的约束，能够实现全场应变及非接触式测量的新兴测量技术应运而生。

能够进行全场测量的不同方法，各有其准确性及适用性优势。而又能够同时满足非接触测量条件的数字图像相关法(Digital Image Correlation，DIC)，由于其较低的实验成本及数据采集过程相对简单等优势已被广泛用于实验力学中，其对测量环境和隔振要求较低，普适性强，广泛应用于各种工程和学科领域，如航空航天、生物医疗等。

传统的数字图像相关法(DIC)中，遇到裂纹等不连续区域的位移测量问题时，由于采用均匀的网格划分方法，所以节点划分时不能规避裂纹区域。如此导致在计算裂纹区域的节点位移时，由于该节点子区包含裂纹信息，导致该子区的像素灰度分布不连续。在进行节点子区间相关性匹配计算时，由于子区灰度的不连续性，导致节点位移计算错误或根本得不到位移信息。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的问题，公开了一种数字图像相关中针对裂纹的随机网格及异形子区划分方法，该方法是一种能够非均匀地对变形图像进行网格划分，同时针对裂纹等不连续区域，在裂纹轮廓外自动或手动添加节点，并定义节点的剔除裂纹区域的异形子区。根据定义的节点及子区，与参考图像进行相关性匹配，进而计算所有节点的位移，然后插值得到全场位移。该方法解决了现有技术中存在的节点位移计算错误或根本得不到位移信息的技术缺陷。

本发明是这样实现的：

一种数字图像相关中针对裂纹的随机网格及异形子区划分方法，其特征在于，所述的方法为：

步骤一、采集参考图像以及带有裂纹的变形图像；步骤二、对含有裂纹的变形图像进行裂纹特征识别，定义裂纹的数量、位置及轮廓，并将各裂纹轮廓用函数表示；步骤三、在变形图像中，预设裂纹扩展范围，沿轮廓外法向方向，扩展各裂纹轮廓，得到扩展轮廓区域；步骤四、在变形图像的扩展轮廓区域外，布置一定数量、随机分布的节点，作为网格划分的初始节点；步骤五、根据设定的匹配子区大小及各初始节点与裂纹的相对位置，在变形图像上定义各初始节点的匹配子区；步骤六、通过智能布点或手动选点的方式，在扩展裂纹轮廓内及其他需要加密网格的区域，选择若干加密网格所需添加的节点，并在变形图像上定义各添加节点的异形匹配子区；步骤七、由初始节点及添加节点组成变形图像的节点群，根据各节点匹配子区信息，由数字图像相关方法，计算各节点的位移；步骤八、由各节点位移，可插值得到全场位移。

进一步，所述的步骤一具体为：搭建实验平台，用数码相机采集物体变形前后的散斑图像，采集实验前物体的数字散斑图像，记为参考图像；采集实验后物体带有裂纹的数字散斑图像，记为变形图像。