CN101655352A - 一种三维散斑应变测量装置及其测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种三维散斑应变测量方法，(1)散斑制备；(2)摄像机标定；(3)获取状态信息；(4)指定计算区域；(5)设置起始点；(6)散斑匹配；(7)三维重建；(8)应变计算。通过上述操作步骤，本发明提供了三维散斑应变测量方法，可以高效的在全场振动测量、动态应变测量、高速变形测量、断裂力学、冲击激励及动态材料试验中测量材料特性参数等的测量中获得高精度的测量结果。具有测量操作方便，自动化程度高，结果准确可靠、效率高且为非接触测量的特点。

Description

一种三维散斑应变测量装置及其测量方法

技术领域

本发明属于测量领域，涉及一种应变测量装置及其测量方法，尤其是一种三维散斑应变测量装置及其测量方法。

背景技术

随着材料科学和变形测量的发展，对于材料等的全场振动测量、动态应变测量、高速变形测量、断裂力学、冲击激励及动态材料试验中测量材料特性参数等的测量需求越来越高，而原有的测量手段主要是使用应变传感器、光纤传感器和激光干涉的方法进行测量。

应变传感器主要有利用应变式变换原理制成电阻式应变片或应变薄膜，它可以感受测量物体在受力或力矩时所发生的应变，并可以将应变转换为电阻变化，通过电桥进一步转换为电压或电流的编号。主要缺点是：粘贴后传感器的质量和稳定性受基底、粘贴剂、防护剂的老化以及粘贴过程中的手工作业质量影响，容易出现长期漂移和质量不稳定，而且温度稳定性较差且无法反应整体的场变形。

光纤传感器的基本工作原理是将来自光源的光经过光纤送入调制器，使待测参数与进入调制区的光相互作用后，导致光的光学性质(如光的强度、波长、频率、相位、偏正态等)发生变化，称为被调制的信号光，再经过光纤送入光探测器，经解调后，获得被测参数。主要缺点是：光路在光输出不对称时，测量误差较大，无法实现对被测量高准确度解调，所使用的光纤位移传感器仅仅是利用其线性较好的前坡，可测范围小，使用范围受到很大的限制。

激光干涉测量方法的基本原理就是通过激光干涉光斑的变化，通过调制解调等处理，计算出所测量物体的变形情况。主要缺点是：光路复杂，系统成本较高。

发明内容

为了克服现有的应变测量方式中的不足，满足实际使用的要求，本发明提供了三维散斑应变测量方法，可以高效的在全场振动测量、动态应变测量、高速变形测量、断裂力学、冲击激励及动态材料试验中测量材料特性参数等的测量中获得高精度的测量结果。

为达到以上目的，本发明采用如下技术方案：

一种三维散斑应变测量装置，包括计算机5、第一CCD摄像机1、第二CCD摄像机4、第一LED光照灯2和第二LED光照灯3；第一CCD摄像机1、第二CCD摄像机4、第一LED光照灯2和第二LED光照灯3同时与计算机5连接，第一CCD摄像机1和第二CCD摄像机4同时置于待测材料的测量区域上方，第一CCD摄像机1和第二CCD摄像机4用于拍摄标靶获取标靶图像并将标靶图像传送给计算机5；在第一CCD摄像机1旁固定有第一LED光照灯2，在第二CCD摄像机4旁固定有第二LED光照灯3，第一LED光照灯2和第二LED光照灯3用于照明。

一种三维散斑应变测量装置的测量方法，包括下述步骤：

(1)散斑制备：在待测材料的测量区域进行散斑制备；

(2)摄像机标定：第一CCD摄像机1和第二CCD摄像机4从不同方位拍摄标靶获取标靶图像，根据标靶图像进行摄像机标定计算，通过标定计算得到第一CCD摄像机1和第二CCD摄像机4的相对位置；所述相对位置固定；

(3)获取状态信息：使用第一CCD摄像机1和第二CCD摄像机4同时对测量区域的变形状态进行连续拍摄，获取测量区域的多个变形状态图像；

(4)指定计算区域：选取第一CCD摄像机1拍摄的一个变形状态图像作为基础状态图像，在基础状态图像中选择变形区域，设置变形区域内的搜索窗体尺寸，并根据待测材料的变形情况设定变形阀值；

(5)设置起始点：在基础状态图像中选择的变形区域中，选取一个或多个搜索窗体作为步骤(6)散斑匹配的起始点；

(6)散斑匹配：根据步骤(4)中所指定的散斑变形区域和步骤(5)中所设置的起始点，使用散斑互相关算法和互相关搜索算法进行散斑匹配；

(7)三维重建：根据步骤(2)的摄像机标定结果和步骤(6)的散斑匹配结果，将步骤(3)中多个变形状态图像对应散斑进行三维重建，获得变形区域的三维空间信息；

(8)应变计算：根据步骤(7)的三维重建结果，通过每个三维点周围相邻的点计算三维点处的应变。

所述步骤(1)的散斑采用材料自身纹理、人工喷漆制备的散斑或激光制备的散斑。

所述步骤(2)的相对位置关系是指第一CCD摄像机1和第二CCD摄像机4之间的夹角、第一CCD摄像机1和第二CCD摄像机4之间的距离、第一CCD摄像机1内部参数及其镜头畸变参数、第二CCD摄像机4内部参数及其镜头畸变参数。

所述步骤(4)中的变形阀值是根据待测材料的整体变形情况进行估计得到值。

所述步骤(5)中散斑互相关算法和互相关搜索算法是菱形搜索路线。

所述步骤(7)中的三维重建，使用步骤(2)摄像机标定的结果进行第一CCD摄像机1和第二CCD摄像机4图像上对应点的三维重建。

所述步骤(8)中应变计算根据步骤(7)散斑三维重建的结果，根据所计算三维点周围的相邻点及其自身的坐标，通过三角形应变的计算方法计算多个应变三角形，然后以多个应变三角形的平均值作为该三维点的应变值。

本发明方法具有以下优点：

(1)由于本方法通过散斑计算区域内的应变情况，所以适用于复杂受力情况下的变形场的测量。

(2)由于本方法使用散斑互相关技术，所以测量精度高。

(3)由于本方法系统需求简单，设备简单，便于工业现场的使用。

(4)由于本方法现场仅需要获取散斑图像即可，数据可在线处理，所以在测量过程中测量方便，计算完全自动化，测量周期较短，大幅度的提高了测量的效率。

(5)由于本方法使用散斑图像作为测量依据，所以测量范围可根据实际需求进行设定，适用范围大。

(6)由于本方法使用的是光学测量的方式，所以是一种非接触的测量方法。

附图说明

图1本发明具体操作步骤的流程图。

图2本发明方法的测量系统示意图。

图3梯度功能材料表面的自然散斑场

图4人工喷漆形成的散斑场

图5激光散斑场

图6摄像机标点流程图

图7外极线示意图

图8散斑匹配流程示意图

图9应变三角形示意图

其中：1为第一CCD摄像机、2为第一LED光照灯、3为第二LED光照灯灯、4为第二CCD摄像机、5为计算机。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步的详细说明。

本发明提出一种物体变形的实时测量方法，如图1所示。测量系统如图2所示，由计算机5、第一CCD摄像机1、第二CCD摄像机4、第一LED光照灯2和第二LED光照灯3组成。

在测量某一种工件变形时，(1)散斑制备。在所需要测量的材料的测量区域进行散斑制备。散斑制备可采用材料自身纹理(如图3所示)，也可使用人工喷漆的方式手工进行散斑制备(如图4所示)或使用激光制备散斑(如图5所示)。散斑制备要求：a)散斑颗粒应随机分布；b)散斑对比度应明显；c)散斑制备范围应大于所测量变形区域。

(2)摄像机标定。从不同方位拍摄标靶获取标靶图像，根据图像进行摄像机标定计算，通过标定得到两摄像机准确的位置关系，包括两摄像机夹角、相对距离、摄像机的内部参数以及镜头畸变参数，以作为步骤(7)重建三维坐标的计算数据。具体标定步骤如下(标定流程如图6所示)：a)启动摄像机从不同角度和距离采集标靶图像；b)计算标靶上控制点的图像坐标；c)采用DLT解法解算投影矩阵；d)根据求得的投影矩阵求解摄像机内外参数，从而得到标定各参数的初始值；e)利用光束平差法对摄像机标定，得到精确的摄像机内外参数；f)标定结果保存。

(3)获取状态信息。使用摄像机对测量物体的变形状态进行连续拍摄，获取所测量物体在变形状态下的图像信息。获取状态信息应满足：a)每个变形状态中的第一摄像机和第二摄像机图像应为同一时刻下的图像信息；b)每个变形状态中的第一摄像机和第二摄像机图像中均应包含所要测量的变形区域；c)所采集图像应清晰，散斑区域对比明显；d)第一摄像机和第二摄像机光轴与所要测量变形区域平面的夹角应大于30度；e)第一摄像机和第二摄像机相对位置在拍摄过程中不能发生变化。

(4)指定计算区域。选取一个变形状态图像作为基础状态，在基础状态的第一摄像机图像中选择所要计算的变形区域，设置计算区域内的搜索窗体尺寸，并根据被测物体的变形情况设定变形阀值。指定计算区域应满足：a)所指定的计算区域应出现在所有变形状态下的第一摄像机和第二摄像机图像中；b)所指定的计算区域的散斑图像应满足随机性；c)所指定的计算区域在所有变形状态下的第一摄像机和第二摄像机图片中应对比明显，图像清晰。

(5)设置起始点。在基础状态中的第一摄像机图像的所选择计算区域内，选取一个或多个搜索窗体作为步骤(6)散斑匹配的起始点。

(a)起始点搜索互相关公式

对于所设定的起始点，互相关搜索结果主要作为散斑搜索和互相关匹配的初值。通过互相关公式计算两个图像窗口之间的互相关系数从而计算出两个窗口图像间的互相关关系。采用互相关公式：

$S=1-\frac{\mathrm{\Σ\Σ}[f(x,y)\·g(x+u,y+v)]}{{[\mathrm{\Σ\Σ}{f}^2(x,y)\·\mathrm{\Σ\Σ}{g}^2(x+u,y+v)]}^{\frac{1}{2}}}---\left(1\right)$

其中，f为模板图像窗口内的图像灰度函数；g为匹配图像窗口内的图像灰度函数；x、y表示模板图像窗口内的像素在模板图像中的坐标；表示匹配图像窗口内的像素在匹配图像中的坐标；S为最终的互相关系数。

公式(1)的计算效率较高，可以很快的确定起始点在互相关图像上的初值位置。

(2)起始点搜索

首先，以基础状态中的起始点坐标为基准，将其投影到各个状态的第一摄像机图像中，以投影点作为初值，根据步骤(4)中设定的变形阀值，以投影点为中心，以变形阀值为边长的一个正方形范围内进行起始点的互相关匹配，即当区域内互相关计算结果S最小的一个点作为起始点在该状态下的对应起始点，并保存对应起始点的u和v的值。

然后，根据各个变形状态中第一摄像机图像中的起始点坐标，通过外极线法，如图7所示，在其相同状态的第二摄像机图像的外极线上进行起始点搜索，并保存最后的匹配结果。

起始点应满足：a)在步骤(4)所指定的计算区域内；b)每个起始点都可以准确的在所有变形状态中的第一摄像机和第二摄像机图像中找到对应位置。

(6)散斑匹配。根据步骤(4)中所指定的散斑计算区域和步骤(5)中所设置的起始点信息，使用散斑互相关算法和互相关搜索算法进行散斑匹配。根据基础状态中的各个搜索窗口的散斑信息，求取其在所有变形状态下的第一摄像机和第二摄像机图像中的对应信息。首先根据基础状态中第一摄像机图像中的各个搜索窗口信息在其他变形状态中进行散斑匹配，然后根据各个状态中的第一摄像机图像中的散斑匹配结果为模板在其各自状态的第二摄像机图像中进行散斑匹配。

(1)散斑匹配定义

假设用(x，y)和(x^*，y^*)表示子区在变形前的任意一点及其对应的变形后的点，用u、v、

和

表示子区中心点的位移量和导数。则：

$\left\{\begin{array}{c}{x}^{*}=x+u+\frac{\∂u}{\∂x}\mathrm{\Δx}+\frac{\∂u}{\∂y}\mathrm{\Δy}\\ y^{*}=y+v+\frac{\∂v}{\∂x}\mathrm{\Δx}+\frac{\∂v}{\∂y}\mathrm{\Δy}\end{array}\right.---\left(2\right)$

(2)互相关匹配算法

对于匹配结果，要求匹配结果的精度高，所以采用的互相关公式为：

$S=1-\frac{{\left\{\mathrm{\&Sigma;\&Sigma;}\right\{[f(x,y)-<f>]\&CenterDot;[g(x^{*},y^{*})-<g>]\left\}\right\}}^2}{\mathrm{\&Sigma;\&Sigma;}{[f(x,y)-<f>]}^2\&CenterDot;\mathrm{\&Sigma;\&Sigma;}{[g(x^{*},y^{*})-<g>]}^2}---\left(3\right)$

其中，其中，f为模板图像窗口内的图像灰度函数；g为匹配图像窗口内的图像灰度函数；x、y表示模板图像窗口内的像素在模板图像中的坐标；表示匹配图像窗口内的像素在匹配图像中的坐标；S为最终的互相关系数。<f>和<g>表示f和g在匹配区域内的系综平均值。

公式(3)的计算精度高，可以获取准确的互相关匹配结果。

(3)迭代求解散斑匹配中心

通过互相关搜索算法确定互相关公式中的互相关窗口的位置，本发明采用数学迭代的方法高效准确的确定散斑的互相关窗口的位置，提高了散斑匹配的效率，具体方法如下：

首先，根据步骤(5)中所获得的起始点位置，如图8所示采用菱形搜索的方法，以起始点为中心，向四周进行扩散。由于散斑变形的连续性，每次扩散的搜索范围为与上次搜索相邻的区域，区域范围应略大于搜索的窗口尺寸。

然后，根据u、v、

和

令：

$X={(x_1,x_2,x_3,x_4,x_5,x_6)}^T={(u,v,\frac{\&PartialD;u}{\&PartialD;x},\frac{\&PartialD;u}{\&PartialD;y},\frac{\&PartialD;v}{\&PartialD;x},\frac{\&PartialD;v}{\&PartialD;y})}^T---\left(4\right)$

以步骤(5)中所求出的起始点的u和v值做为X的前两项的初值，其余四项初始设为0。按照如下公式进行迭代：

X_i+1＝X_i+ΔX_i  (5)

其中，

$\mathrm{\&Delta;}{X}_i=-A_i^{-1}{g}_i---\left(6\right)$

公式(5)和(6)中，i为迭代次数，4为S(X)在X_i点处的Hessian矩阵，即二阶导数矩阵：

$A_i=\&dtri;\&dtri;\left(X_i\right)=\left(\frac{{\&PartialD;}^{2}S}{\&PartialD;x_i\&PartialD;y_i}\right)=\left[\begin{array}{cccc}\frac{{\&PartialD;}^{2}S}{\&PartialD;x_1\&PartialD;x_1}& \frac{{\&PartialD;}^{2}S}{\&PartialD;x_1\&PartialD;x_2}& ...& \frac{{\&PartialD;}^{2}S}{\&PartialD;x_1\&PartialD;x_6}\\ \frac{{\&PartialD;}^{2}S}{\&PartialD;x_2\&PartialD;x_1}& \frac{{\&PartialD;}^{2}S}{\&PartialD;x_2\&PartialD;x_2}& ...& \frac{{\&PartialD;}^{2}S}{\&PartialD;x_2\&PartialD;x_6}\\ ...& ...& ...& ...\\ \frac{{\&PartialD;}^{2}S}{\&PartialD;x_6\&PartialD;x_1}& \frac{{\&PartialD;}^{2}S}{\&PartialD;x_6\&PartialD;x_2}& ...& \frac{{\&PartialD;}^{2}S}{\&PartialD;x_6\&PartialD;x_6}\end{array}\right]---\left(7\right)$

g_i为S(X)在X_i点处的Jacobian向量，即一阶导数向量：

$g_i=\&dtri;S\left(X_i\right)={(\frac{\&PartialD;S}{\&PartialD;x_1},\frac{\&PartialD;S}{\&PartialD;x_2},\frac{\&PartialD;S}{\&PartialD;x_3},\frac{\&PartialD;S}{\&PartialD;x_4},\frac{\&PartialD;S}{\&PartialD;x_5},\frac{\&PartialD;S}{\&PartialD;x_6})}^T---\left(8\right)$

根据公式(5)，重复进行迭代直至X_i+1满足|X_i+1-X_i|＜ε，则X_i+1为所对应的散斑匹配中心。其中，ε为迭代允许误差。

散斑匹配应满足：a)每一步搜索时，基础状态的搜索窗口固定不变，对应匹配区域为所搜索区域的相应位置，但范围应大于搜索窗口的尺寸；b)变形状态下的第一摄像机图像以基础状态中的第一摄像机图像作为模板进行匹配；c)每个状态中的第二摄像机图像以当前状态下的第一摄像机图像作为模板进行匹配；d)各个散斑搜索窗口在每个摄像机图像中所对应的搜索结果应不多于一个。

(7)三维重建。根据步骤(2)的摄像机标定结果和步骤(6)的散斑匹配结果，将第一摄像机和第二摄像机图像中的对应散斑进行三维重建，获得变形区域的三维空间信息。三维重建应满足：同一状态下的第一摄像机和第二摄像机图像对应点进行三维重建。

(8)应变计算。根据步骤(7)的三维重建结果，通过每个三维点周围相邻的点计算三维点处的应变。以相邻点与其所构成的多个三角形进行应变计算，然后对多个三角形的应变值进行平均以作为该三维点的应变值，三角形应变的计算方法如下：

如图9所示，(a)为变形前的三角形，(b)为变形后的三角形，a、b和c为变形状态下所对应的三角形的三个边长。

根据柯西-格林张量与拉形比的关系，各变形张量为：

$C_{11}=\frac{{\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{v}}_1\right|}^2}{l_0^2}={\left(\frac{a}{l_0}\right)}^2$

$C_{22}=\frac{{\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{v}}_2\right|}^2}{l_0^2}={\left(\frac{b}{l_0}\right)}^2$

柯西-格林张量C与拉格朗日应变E之间的关系：C＝I+2E

$E_{11}=\frac{C_{11}-1}{2}=\frac{a^2}{2l_0^2}-\frac{1}{2}$

$E_{22}=\frac{C_{22}-1}{2}=\frac{b^2}{2l_0^2}-\frac{1}{2}$

$E_{12}=\frac{C_{12}}{2}=\frac{a^2+b^2-c^2}{4l_0^2}$

则有格林应变为：

$E_{\max }=\frac{E_{11}+E_{22}}{2}+\frac{1}{2}\sqrt{{(E_{11}-E_{22})}^2+{\left(2E_{12}\right)}^2}$

$E_{\min }=\frac{E_{11}+E_{22}}{2}-\frac{1}{2}\sqrt{{(E_{11}-E_{22})}^2+{\left(2E_{12}\right)}^2}$

真实应变为：

${\mathrm{\&epsiv;}}_{\max }=\ln \sqrt{1+2E_{\max }}$

${\mathrm{\&epsiv;}}_{\max }=\ln \sqrt{1+2E_{\min }}$

主应变方向角：

$\mathrm{\&theta;}=\frac{1}{2}{\tan }^{-1}\left(\frac{2E_{12}}{E_{11}-E_{22}}\right)$

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施方式仅限于此，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单的推演或替换，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定专利保护范围。

Claims (8)

1、一种三维散斑应变测量装置，其特征在于，包括计算机(5)、第一CCD摄像机(1)、第二CCD摄像机(4)、第一LED光照灯(2)和第二LED光照灯(3)；第一CCD摄像机(1)、第二CCD摄像机(4)、第一LED光照灯(2)和第二LED光照灯(3)同时与计算机(5)连接，第一CCD摄像机(1)和第二CCD摄像机(4)同时置于待测材料的测量区域上方，第一CCD摄像机(1)和第二CCD摄像机(4)用于拍摄标靶获取标靶图像并将标靶图像传送给计算机(5)；在第一CCD摄像机(1)旁固定有第一LED光照灯(2)，在第二CCD摄像机(4)旁固定有第二LED光照灯(3)，第一LED光照灯(2)和第二LED光照灯(3)用于照明。

2、基于权利要求1所述三维散斑应变测量装置的测量方法，其特征在于，包括下述步骤：

(1)散斑制备：在待测材料的测量区域进行散斑制备；

(2)摄像机标定：第一CCD摄像机(1)和第二CCD摄像机(4)从不同方位拍摄标靶获取标靶图像，根据标靶图像进行摄像机标定计算，通过标定计算得到第一CCD摄像机(1)和第二CCD摄像机(4)的相对位置；所述相对位置固定；

(3)获取状态信息：使用第一CCD摄像机(1)和第二CCD摄像机(4)同时对测量区域的变形状态进行连续拍摄，获取测量区域的多个变形状态图像；

(4)指定计算区域：选取第一CCD摄像机(1)拍摄的一个变形状态图像作为基础状态图像，在基础状态图像中选择变形区域，设置变形区域内的搜索窗体尺寸，并根据待测材料的变形情况设定变形阀值；

(5)设置起始点：在基础状态图像中选择的变形区域中，选取一个或多个搜索窗体作为步骤(6)散斑匹配的起始点；

(6)散斑匹配：根据步骤(4)中所指定的散斑变形区域和步骤(5)中所设置的起始点，使用散斑互相关算法和互相关搜索算法进行散斑匹配；

(7)三维重建：根据步骤(2)的摄像机标定结果和步骤(6)的散斑匹配结果，将步骤(3)中多个变形状态图像对应散斑进行三维重建，获得变形区域的三维空间信息；

(8)应变计算：根据步骤(7)的三维重建结果，通过每个三维点周围相邻的点计算三维点处的应变。

3、基于权利要求1所述三维散斑应变测量装置的测量方法，其特征在于：所述步骤(1)的散斑采用材料自身纹理、人工喷漆制备的散斑或激光制备的散斑。

4、基于权利要求1所述三维散斑应变测量装置的测量方法，其特征在于：所述步骤(2)的相对位置关系是指第一CCD摄像机(1)和第二CCD摄像机(4)之间的夹角、第一CCD摄像机(1)和第二CCD摄像机(4)之间的距离、第一CCD摄像机(1)内部参数及其镜头畸变参数、第二CCD摄像机(4)内部参数及其镜头畸变参数。

5、基于权利要求1所述三维散斑应变测量装置的测量方法，其特征在于：所述步骤(4)中的变形阀值是根据待测材料的整体变形情况进行估计得到值。

6、基于权利要求1所述三维散斑应变测量装置的测量方法，其特征在于：所述步骤(5)中散斑互相关算法和互相关搜索算法是菱形搜索路线。

7、基于权利要求1所述三维散斑应变测量装置的测量方法，其特征在于：所述步骤(7)中的三维重建，使用步骤(2)摄像机标定的结果进行第一CCD摄像机(1)和第二CCD摄像机(4)图像上对应点的三维重建。

8、基于权利要求1所述三维散斑应变测量装置的测量方法，其特征在于：所述步骤(8)中应变计算根据步骤(7)散斑三维重建的结果，根据所计算三维点周围的相邻点及其自身的坐标，通过三角形应变的计算方法计算多个应变三角形，然后以多个应变三角形的平均值作为该三维点的应变值。

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