基于微粒子群优化算法的数字散斑图像相关方法

为了能够通过一步搜索同时得到数字散斑图像中所测点的整像素和亚像素位移信息,采用灰度插值的方法构造了亚像素子区,改进了基于微粒子群算法的数字图像散斑相关方法。对含有平移信息的模拟散斑图和具有应变的模拟散斑图进行相关计算,验证了该方法的适用性;在对具有微小面内位移转动的试件进行测量时,比较了整像素的微粒子群算法和不同量级的灰度插值下的亚像素微粒子群算法。结果表明,基于微粒子群算法的亚像素数字散斑图像相关方法在测量小位移方面具有一定的优越性。

基于梯度法的数字散斑图像相关亚像素搜索算法

数字散斑图像相关法是对全场位移和应变进行测量的十分有用的无损检测技术。设计精确的亚像素搜索算法是提高测量精度的关键问题。研究了数字散斑图像相关技术的基本原理,在梯度法的基础上,提出了一种基于梯度法的变步长的亚像素搜索算法并应用到相关搜索中,通过对模拟散斑图的位移分析证明了该算法的可靠性和稳定性,并对刚体平移实验进行了测量,结果表明,该算法是稳定可靠、有效的搜索算法,可用于位移场的测量。

数字图像相关方法散斑质量的评价

作为试件变形信息的载体,散斑图质量好坏直接影响到数字图像相关法(DIC)的测量结果。因此,如何定量评价散斑图的优劣是数字图像相关方法测量精度提高的关键所在。针对此问题,本文基于灰度分布直方图、平均尺寸、平均灰度梯度与平均灰度等散斑特征参数进行多维度分析,遴选最优散斑,并通过零位移实验验证,为DIC测量精度的提高提供参考依据。

数字图像相关方法中散斑图的质量评价研究

在利用数字图像相关方法测量物体表面变形时,被测物体表面必需覆盖有灰度随机分布的散斑场,该散斑场作为试件表面变形信息的载体随试件一起变形。在实际情况下,不同的散斑场会显示出完全不同的灰度分布特征,并对数字图像相关方法的测量结果有着重要影响。因此如何定量评价散斑图的优劣是数字图像相关方法中一个重要的基本问题,也是该方法的使用者非常关心的问题。基于最近数字图像相关方法基本理论研究的进展,本文提出平均灰度梯度这一新参数用于散斑图质量的评价。为证实该参数的有效性,本文对五幅明显不同的散斑图进行了精确平移,并将数字图像相关方法测量的位移与预加的平移量进行比较,分析了位移测量结果的均值误差和标准差。结果显示位移测量结果的均值误差和标准差均与散斑图的平均灰度梯度有关,一个好的散斑图应该具有较大的平均灰度梯度。

基于微区统计特性的数字散斑相关测量亚像素位移梯度算法

提出了一种形式简单、求解快速、稳定性好和精度高的用于数字散斑相关方法亚像素位移求解的微区梯度算法。介绍了算法原理,并给出了四种不同模式的算法公式。采用模拟图像,介绍了四种模式在计算时间、计算子窗口时对结果的影响,并对适用范围和求解精度等方面进行了分析对比。最后的计算实例验证了算法的可行性和优越性。

高温下数字图像相关散斑最优成像探究

为了测量材料在高温甚至超高温下的力学性能,采用数字图像相关方法,并研究其在高温下的最优成像。采取不同的散斑制作方法,同时加入不同颜色的高温漆,在不同的温度节点,外加不同光源及相应的滤波片,采集并观察图像是否具有良好的对比度。普通的单色光源在800℃以后会逐渐失效,无法获取图像,而紫外光在1 200℃时依然可以获取较好的图像,且直接利用试件本身颜色作为底色效果更佳。采用紫外光照明可以实现DIC在高温环境下的测量。同时利用黑色或者蓝色散斑直接喷涂在试件上有着最佳的对比度,要优于常规的散斑制作方法。

散斑图像相关数字技术原理及应用

研究图像处理技术在散斑测量中的应用,提出了一种散斑图像相关数字技术.该方法引进了亚像素技术,采用重心算法计算特征斑的重心,避免了数字散斑相关法计算相关系数的繁复过程;应用位移和应变的有关公式,可以获得物体变形实验曲线.实验结果表明,该方法在工程实际现场、振动过程以及变形测量的自动化等方面有着广泛的应用潜力,从而为光测力学拓展应用领域、实现自动化测量展现了新的前景.

基于单幅数字散斑投影及图像相关的离面振动测量

采用单幅数字散斑图投影及高速数字图像采集技术,研究了动态离面位移的测量。采用商用液晶投影仪将计算机产生的模拟散斑图投影到待测动态变形物体表面,由高速数字图像采集设备摄取并保存变形散斑图,采用时间序列数字图像相关软件计算出物体表面各点随时间变化的离面位移。这种方法用于振动分析时不仅可以获得振型分布,而且还可以获得各点的振幅值。与现有的激光频闪照相测振及激光多普勒测振等方法相比,具有光学系统简单,可全场定量测量。悬臂梁振动实验结果证实了该方法的有效性。

散斑图像相关数字技术在混凝土砌块房屋温度裂缝监测中的应用研究

混凝土空心砌块房屋的温度裂缝是影响其结构性能的主要因素。采用散斑图像相关数字技术对混凝土空心砌块房屋温度裂缝过程进行非接触监测 ,得到了混凝土空心砌块房屋的温度裂缝变形曲线。整个测量过程简便直接 ,试验结果表明该方法对温度场作用下结构反应的监测是可靠和适用的 。

数字散斑相关法测量连续位移的原理与实验

提出用数字散斑相关方法测量移动物体的连续位移.激光照射粗糙表面形成散斑场,用CCD记录粗糙表面移动时的序列散斑图像,利用数字散斑相关方法分析散斑图像,确定粗糙表面的位移.研究结果表明,数字散斑相关技术可以高精度地测出连续移动物体的位移.

基于双目立体视觉与数字散斑图像相关的全场振动测量

研究了基于三维数字散斑图像相关方法(3D-DSCM)的三维全场振动测量相关问题。该方法通过双目高速摄像机连续采集散斑动态变形图像,结合数字散斑相关方法对目标点进行相关匹配,可得到随时间变化的物体离面振动位移信息。通过正弦激励稳态响应的比对实验、各参数(相关函数、子区大小、形函数)选择对测量结果的影响的实验研究。研究结果表明50 Hz稳态激励下的所测振动幅值相对误差小于3.5%、幅频曲线相关系数高于98%;相关函数、子区大小、形函数的选择都对计算的精度具有很大的影响。

数字图像相关方法中基于熵的散斑子图质量评价研究

在数字图像相关测量计算过程中,直接参与互相关计算的是散斑子图,而散斑子图质量对测量精度具有重要影响。因此,如何有效评价散斑子图质量是数字图像相关方法研究的热点问题。将信息论中用于衡量信息量的“熵”概念引入散斑子图评价,提出以图像熵为评价参数的散斑子图质量评价方法。为验证该评价参数的有效性,对采用不同方法采集的3幅不同类型散斑图进行位移测量实验。实验结果表明:位移测量精度与散斑子图熵有紧密的关系,散斑子图熵越大,位移测量精度越高。实验结果验证了图像熵可有效用于散斑子图的质量评价。

模拟散斑尺寸对数字图像相关算法影响分析

数字散斑测试精度的影响因素相对较多、精准控制难度较大,定量分析程度不足。为了提高数字散斑测试精度,文章通过模拟散斑的方法分析观测散斑尺寸大小对计算结果的影响。结果表明:随着散斑尺寸的增加,位移计算误差呈现先降后升的趋势,即散斑尺寸过大或者过小都不利于数字图像相关的位移计算,最优散斑尺寸为5~7像素。研究结果为数字图像相关计算的观测对象设计提供了数据基准,为实际现场监测的观测目标变形信息的精度提高提供了数据基础。

连续全场数字图像相关的反向组合高斯-牛顿算法

反向组合高斯-牛顿算法提高了数字图像相关的计算效率,但是此算法的应用局限于两幅图像之间的配准。在不牺牲配准精度的前提下,提出了一种基于双立方插值系数缓存表和海森矩阵缓存表的反向组合高斯-牛顿算法算法,从而加速了连续全场数字图像相关计算效率。实验结果表明,使用3种不同尺寸子区域的人工模拟散斑图像配准时,本算法的计算效率提高了11.35%、14.95%和18.93%。当使用CCD采集的真实散斑图像时,计算效率提高了18.20%。所提出的算法对人工散斑和真实散斑图像显示出良好的效率性能。

数字图像散斑相关技术的蚁群优化方法

基于蚁群优化方法提出新的数字图像散斑相关算法。该方法模仿了真实蚂蚁从其巢到食物找到最短路径的方式,通过对蚁群优化方法改进,减少迭代次数并改善解的质量。将新的数字图像散斑相关算法应用到计算机模拟的散斑图像和实验获得的散斑图像中,并与广泛使用的Newton-Raphson算法进行了比较。实验结果展示了新算法的精度、可行性和有效性。当数量级为0.01像素,误差离散均方根小于0.002像素。

多种群遗传算法在数字散斑相关搜索中的应用

数字散斑相关方法中,搜索算法对计算速度有着重要的影响。遗传寻优算法的全局性非常适合散斑相关搜索。然而,作为一种智能算法,算法参数对于遗传算法的计算稳定性和效率都有着重要影响。同时,不成熟收敛也是不可忽视的问题。本文将多种群遗传算法应用于数字散斑相关方法中,在避免了不成熟收敛问题的同时,提高了计算稳定性和效率。

数字图像相关法散斑图质量评价方法

为了研究数字图像相关方法中散斑图质量的有效评价问题,采用散斑图质量表征参量——平均灰度2阶导数对散斑图质量进行了有效评价。通过分析图像插值误差与图像灰度信息分布形式之间关系,指出散斑图平均灰度2阶导数与散斑图灰度信息分布形式之间的关系;为了验证该散斑图质量表征参量的有效性,利用傅里叶变换对散斑图进行平移实验,通过Newton-Raphson(N-R)方法对平移前后的散斑图进行亚像素位移计算,由位移计算结果可知,具有低的平均灰度2阶导数的散斑图对应小的位移测量误差。结果表明,平均灰度2阶导数在散斑图质量评价中具有一定的有效性;在实际应用中,应结合散斑图平均灰度2阶导数和平均灰度梯度对散斑图质量进行综合有效的评价。该研究为高质量散斑图的制备与选取提供了参考。

基于改进CS算法的整像素数字散斑相关方法

为克服基于传统数字散斑相关方法搜索结果易陷入局部最优、后期收敛速度慢等缺点,引入基于群体智能的布谷鸟搜索算法,从随机步长、鸟巢更新策略和最优鸟巢扰动策略3方面对算法进行改进。以模拟散斑图为研究对象,观察改进布谷鸟搜索算法在相关搜索时鸟巢的运动轨迹,与基本布谷鸟搜索算法、粒子群算法在寻优精度和收敛速度方面进行比较。仿真结果验证了该算法应用于数字散斑相关方法的可行性和优越性。

数字图像相关中的散斑区域自动提取研究

数字图像相关测量中,相关计算前会人工选取散斑区域进行区域限定。随着工业自动化的发展,面对散斑区域形状越来越复杂以及大量散斑图片的测量需求,找到一种散斑区域自动提取方法至关重要。本文根据散斑的特征,对比多种常规边缘检测方法,提出了一种基于二阶梯度熵函数的散斑区域自动提取判定函数,并通过分析不同的散斑图片,确定了最佳子区熵尺寸区间以及在不同散斑图中的自适应阈值区间,最终通过连通区域分割完成对散斑区域的自动提取。文中采用实际拍摄的散斑图对该方法进行验证,实验结果表明:子区熵尺寸取10 pixel以上,该算法对散斑区域表现敏感;自适应阈值取图中最大梯度熵值的Q-1.25至Q范围内时,可以将散斑区域与背景区域有效分割。基本能完成对散斑区域的自动提取,达到了相关计算前散斑区域选择的目的。

数字散斑相关法测量微小位移的模型与算法研究

采用数字散斑相关法测量微小位移时,物体表面被扫描区域内某一点附近的微小子集的运动通常看成具有刚体性质的运动。针对刚体平面运动位移的测量,提出了相应的模型与算法,然后通过实验数据和程序运算进行了验证。