[发明专利]一种基于数字散斑的高速三维应变测量方法

摘要

本发明公开了一种基于数字散斑的高速三维应变测量方法。采用高速图像采集系统进行高速形变物体的采集，利用图像的散斑颗粒均值或者灰度梯度评价散斑图像质量，确保测量过程中，图像具有高相关性，高质量，有效提高测量的准确性；在此基础上，根据快速获取的变形物体图像序列对变形过程中的被测物体进行实时连续的三维重建和应变测量，从而最终实现对高速形变物体的三维应变测量。

主权项

一种高速三维应变测量方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)在被测物表面制备随机的散斑图案；(2)利用第一和第二图像传感器从不同角度拍摄标定物体，提取得到的两个标定物体图像上的特征点，根据特征点与其在世界坐标系中对应点的关系，计算第一和第二图像传感器的内参数以及第一和第二图像传感器间的位置转换关系；其中，世界坐标系的原点为标定物体上的任一固定点，X轴和Y轴在原点所在的标定物体表面且相互垂直，Z轴垂直于X轴和Y轴；图像传感器的内参数包括焦距、主点位置和畸变参数；(3)利用第一和第二图像传感器从不同角度拍摄被测物，分别计算得到的两个被测物图像的散斑质量评价参数Q1和Q2，将其与阈值Q进行比较，若Q1≥Q且Q2≥Q，则判定散斑质量合格，顺序执行步骤(4)；否则返回步骤(1)，并调整步骤(1)中的散斑制作工艺，同时调整步骤(2)中第一和第二图像传感器的位置关系；(4)利用第一和第二图像传感器从不同角度同步采集被测物图像；(5)将第一和第二图像传感器采集的被测物图像分别记为左图像和右图像，获取同一时刻采集的左图像和右图像对应点的匹配关系，根据第一和第二图像传感器间的位置转换关系，得到被测物形变过程中的三维数据；其中，按如下方法获取同一时刻采集的左图像和右图像对应点的匹配关系：(B1)选取左图像上的像素点P(x0,y0)，以P为中心选取子集，子集的边长为2M+1，子集中的像素点坐标为(x,y)，计算得到左图像子集的归一化最小平方距离其中，I(x,y)表示左图像上坐标为(x,y)的像素点的灰度值，Im是左图像子集中像素点的灰度均值，(B2)令P(x0,y0)在右图像上对应的像素点为P'(x0+ξ0,y0+η0)，以P'为中心，以与左图像的子集同样大小的窗口在右图像上选取子集，得到右图像子集的归一化最小平方距离其中，ξ0和η0分别为P'点相对于P点的横纵坐标偏移，I'(x',y')表示右图像上像素坐标为(x',y')的像素点的灰度值，(x',y')为右图像上与左图像上坐标为(x,y)的像素点对应的像素点的坐标，I'm是右图像子集中像素点的灰度均值，I′m=[1/(2M+1)]2Σx=-MMΣy=-MMI′(x′,y′),]]>x′=x0+Δx+ξ0+ξxΔx+ξyΔy+12ξxxΔx2+ξxyΔxΔy+12ξyyΔy2,]]>y′=y0+Δy+η0+ηxΔx+ηyΔy+12ηxxΔx2+ηxyΔxΔy+12ηyyΔy2,]]>其中，Δx＝x‑x0，Δy＝y‑y0，ξx、ξy、ηx和ηy为左图像子集和右图像子集内像素点的灰度差异的一阶梯度，ξxx、ξxy、ξyy、ηxx、ηxy和ηyy为左图像子集和右图像子集内像素点的灰度差异的二阶梯度；(B3)根据左图像子集的归一化最小平方距离和右图像子集的归一化最小平方距离，计算优化目标函数其中，计算得到为最小值时ξ0和η0的值，确定P'(x0+ξ0,y0+η0)的位置；(B4)改变像素点P的位置，重复执行上述步骤(B1)至(B3)，得到左图像与右图像对应点的匹配关系；(6)根据多个时刻被测物形变过程中的三维数据，比较各个时刻的三维形貌变化，获得全场三维应变分区图。