本文關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像相關(guān)方法及其在材料力學性能測試中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學》 2012年

數(shù)字圖像相關(guān)方法及其在材料力學性能測試中的應用

劉小勇  

【摘要】：在現(xiàn)代光學計量技術(shù)中，數(shù)字圖像相關(guān)方法已成為一種簡單、實用、有效的全場位移與應變定量測量方法。該方法以其光路簡單、環(huán)境適應性好、測量范圍廣、自動化程度高等諸多優(yōu)點已被廣泛應用于實驗力學及其他科學研究領(lǐng)域。但目前的數(shù)字圖像相關(guān)方法在整像素定位的速度及亞像素求解精度上還存在一定的不足，有待于進一步研究與改進以滿足工程測量的要求。 本文針對傳統(tǒng)的基于像素點灰度值建立的相關(guān)函數(shù)及逐點搜索策略對數(shù)字圖像相關(guān)方法整像素定位速度的影響，提出了一種圖像不變矩與微粒群算法相結(jié)合的整像素搜索算法。該算法首先采用與散斑圖具有一一對應關(guān)系的不變矩序列建立相關(guān)函數(shù)，由于散斑圖的組合不變矩序列只有6個參數(shù)，故采用該相關(guān)函數(shù)可顯著地降低相關(guān)計算量；然后采用群體智能算法——微粒群算法對相關(guān)函數(shù)進行優(yōu)化求解，進一步提高了計算速度。通過模擬實驗驗證了該算法進行整像素定位的有效性和可行性。同時應用模擬實驗將該算法與目前常用的粗-精法及遺傳算法兩種整像素搜索算法進行了比較，證明了該算法在完成整像素搜索的基礎(chǔ)上具有較高的計算效率。 在實際應用中，環(huán)境光照的變化、成像系統(tǒng)偏差的不穩(wěn)定以及加載過程引起的對比度變化等因素會對散斑圖的成像產(chǎn)生耦合的影響，使散斑圖像序列間像素點的灰度值產(chǎn)生變化。鑒于此，本文提出了一種基于非線性光流方程的亞像素迭代梯度算法。該算法以非線性函數(shù)建立變形前后散斑圖像素點間的光流方程，應用迭代最小二乘算法得到變形參數(shù)的迭代解。通過模擬實驗驗證了該算法較已有的迭代梯度算法對環(huán)境的變化具有更高的適應性，且由于該算法更符合散斑圖像之間真實的灰度變化關(guān)系，故在迭代計算時具有更快的收斂速度。最后，通過真實的平移實驗，將該算法與曲面擬合法、非迭代梯度法及Newton-Raphson算法進行了對比研究，結(jié)果表明本文算法具有更高的精度及環(huán)境適應性。 在數(shù)字圖像相關(guān)方法的亞像素位移求解中，圖像子集尺寸對求解精度有很大的影響。為了進一步提高亞像素位移求解精度，本文從信息量中熵的概念出發(fā)，提出了一種基于香農(nóng)熵的圖像子集尺寸優(yōu)化選擇算法。首先，對不同方式獲得的灰度分布顯著不同的散斑圖進行了分析，揭示了散斑圖的熵與位移測量精度的關(guān)系，即散斑圖的熵越大，亞像素位移的計算精度越高。為散斑圖質(zhì)量的評價提供了一個新的評價參數(shù)，，可有效地指導散斑的制作。然后，以圖像子集熵為指標，以整幅散斑圖的熵為閾值建立了圖像子集優(yōu)化選擇算法。最后，通過對6幅熵值完全不同的散斑圖模擬位移測量實驗，驗證了該算法能夠有效地提高亞像素位移計算精度，并降低了平均圖像子集尺寸。 以本文的數(shù)字圖像相關(guān)理論為基礎(chǔ)，建立了基于雙像機跟蹤的材料力學性能測試系統(tǒng)。通過對標準試件的拉伸實驗證明了該系統(tǒng)原理正確，算法可靠且具有較高的測量精度，能夠完成多種材料的力學性能測試，具有較好的實用性。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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本文編號：194047