[发明专利]基于数字图像相关技术的软材料应变场优化测量方法

说明书

本发明公开了一种基于数字图像相关技术的软材料应变场优化测量方法，本发明实现了数字图像相关技术在软材料力学领域的应用，在现有的数字图像相关技术的基础上引入了数据链接、数据传递、数据补偿三个数据处理算法，解决了数字图像相关技术在软材料力学实验测量上的间接接触问题、数据丢失问题与大变形不适应问题，建立了完整的使用方法，为水凝胶、形状记忆聚合物等软材料大变形力学性能的研究提供了新的思路和方法，弥补了传统软材料断裂韧性测试方法的不足，具有潜在的应用价值。

技术领域

本发明涉及一种间接接触式的位移场、应变场测量方法，具体涉及一种基于数字图像相关技术的软材料应变场优化测量方法。

背景技术

在软材料力学性能的研究中，软材料的非线性变形行为、超弹性行为以及各种非连续变形行为，包括疲劳特性、剥离特性、缺陷萌生、裂纹扩展等力学行为，都是重要的研究方向。目前对于软材料的各种力学性质的实验测量主要借助拉伸机或引伸计，通过单轴拉伸、疲劳循环加载、剥离等方法获得软材料在不同加载条件下的力-位移曲线，进一步通过计算获得应力-应变曲线，并基于应力-应变曲线分析材料的非连续变形行为。但是传统的测量方法只能得到试样在夹持位置处的载荷与位移，而对于材料内部，尤其是形状复杂，内部具有缺陷、裂纹、缺口的试样，在远离边界的材料内部的各种物理信息，包括局部应力场，裂纹形貌等信息则无法直接获取。

数字图像相关(Digital Image Correlation，简称DIC)技术，是一种通过图像处理的方式来获得试样表面位移场、应变场的测量手段，并且被广泛应用在材料力学的各个研究领域之中。数字图像相关技术要求在被测试样表面均匀布置黑白散斑图案，并利用摄像机对被测试样的加载过程进行拍摄。数字图像相关技术对被捕获的图像数据进行网格划分，并利用图像相关性匹配算法对每个网格内的灰度图像进行相关性匹配，从而计算出每个网格所对应的区域的位移。数字图像相关技术具体所涉及的相关性匹配算法是通过引入一个相关系数C(f(x_i,y_i),g(x′_i,y′_i))，其中f(x_i,y_i)是所求区域网格灰度函数，g(x′_i,y′_i)是变形后任一区域网格的灰度函数，数字图像相关技术通过对比变形后每一个网格的灰度函数与所求网格灰度函数构成的相关系数，找到使得该相关函数达到最小值的变形后网格区域，视为所求网格变形后所在的位置，随后根据中心点坐标计算所发生的位移与应变。数字图像相关技术所常用的相关系数主要有两种，分别是互相关判据和差方和判据。

数字图像相关技术作为一种基于图像处理的位移场测量方法，其精度上限来自于图像精度与完整度。当被测物体的连续变形达到极限后，材料开始出现破坏等非连续变形。发生材料破坏的部位与该部位对应的网格都会失效，造成该部位的应变场信息丢失。因此数字图像相关技术在软材料力学领域主要存在三个缺陷：间接接触问题、数据丢失、大变形不适应。各个缺陷的主要表现如下：

1)间接接触问题

数字图像相关技术是一种间接接触的光学测量方式，需要在试样表面布置散斑图案，对水凝胶等软材料进行实验时必须寻找适配的涂料。对于软材料，尤其是对于水凝胶一类含水量大，质地较软，且容易受到温度、湿度、外力等环境因素作用的软材料来说，散斑图案的涂料选取有着严格的条件，必须保证在不影响软材料的力学性能前提下选择涂料。

2)数据丢失

数字图像相关技术的测量原理是计算两张图像子区域之间的相似度从而得到中心点的应变。在软材料实验中，常常会出现局部断裂、大变形等力学行为而导致该区域的散斑图案被挤压变形，失去图像的数字特征，导致丢失局部点数据，或者局部误差过大。

3)大变形不适应