CN114061475A - 一种运动变形测量分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种运动变形测量分析系统及方法，系统包括运动捕捉设备、运动参数计算器和变形测量计算器，运动捕捉设备用于采集参考集和目标集；运动参数计算器用于将参考集和目标集进行3D配准，得到坐标变换映射矩阵；根据坐标变换映射矩阵，获取刚性运动信息；根据目标集和坐标变换映射矩阵，计算第三坐标集；变形测量计算器用于获取第三坐标集和参考集，并使用第三坐标集与参考集中表面特征点对应的坐标向量计算物体表面区域的变形量。本申请在对运动物体的应变变形进行测量时，不用对物体表面喷涂散斑，测量工序更简单，效率更高。

Description

一种运动变形测量分析系统及方法

技术领域

本申请涉及动态测量技术领域，尤其涉及一种运动变形测量分析系统及方法。

背景技术

在对运动的物体进行应变变形测量分析时，通过普通相机拍摄到的在运动过程中物体表面图像的图像较模糊，因此，一般采用高精度相机拍摄运动的物体表面图像。

现有技术中，通常使用数字图像相关(DIC)系统测量分析物体表面的应变变形。数字图像相关(DIC)系统是一种光学非接触式的三维变形测量系统，用于对物体表面形貌、位移以及应变变形进行测量分析，并在数字图像相关(DIC)系统的计算机上显示测量分析后的三维应变场数据。采用数字图像相关(DIC)系统对运动的物体进行应变变形测量分析时，具体过程为：首先，采用两个高精度摄像机实时拍摄变形前后运动物体表面的数字散斑图像；其次，利用数字图像相关(DIC)算法将变形前后运动物体表面的数字散斑图像进行匹配，确定运动物体的若干变形点；再次，根据各个变形点的视差数据和预先标定得到的高精度相机参数，计算运动物体表面变形点的三维坐标；最后，通过计算每一变形状态测量区域中各个变形点的三维坐标的变化量，得到运动物体表面的位移场，进一步计算得到运动物体表面的应变场。

但是，使用上述的数字图像相关(DIC)系统对运动的物体进行应变变形测量分析时，需要预先在物体表面喷涂散斑，进一步通过测量散斑场的变化，获取运动物体的变形信息，由于喷涂散斑的工序较复杂，导致采用数字图像相关(DIC)系统测量分析的效率较低。

发明内容

本申请提供了一种运动变形测量分析系统及方法，以解决现有技术中存在的采用数字图像相关(DIC)系统对运动的物体进行应变变形测量分析时，需要在物体表面喷涂散斑，进一步通过测量散斑场的变化，获取运动物体的变形信息，由于喷涂散斑的工序较复杂，导致采用数字图像相关(DIC)系统测量分析的效率较低的问题。

第一方面，本申请提供一种运动变形测量分析系统，包括：运动捕捉设备、运动参数计算器和变形测量计算器，其中，运动捕捉设备和运动参数计算器连接，变形测量计算器和运动捕捉设备连接；

运动捕捉设备，用于采集并计算运动物体表面特征的三维坐标集，其中，所述三维坐标集包括参考集和目标集，所述参考集为所述运动捕捉设备在初始时刻采集的运动物体表面特征的三维坐标集，所述目标集为所述运动捕捉设备在当前时刻采集的物体表面特征的三维坐标集；

运动参数计算器，用于获取所述参考集和目标集，并将参考集和目标集在当前时刻下进行3D配准，得到坐标变换映射矩阵；

根据所述坐标变换映射矩阵，获取运动物体的刚性运动信息；

根据所述目标集和所述坐标变换映射矩阵，计算当前时刻下的第三坐标集；

变形测量计算器，用于获取所述第三坐标集和参考集，并使用所述第三坐标集与参考集中表面特征点对应的坐标向量计算运动物体表面特征所在表面区域的变形量，其中，所述运动物体表面特征包括至少一个表面特征点。

在本申请的较佳实施例中，所述变形测量计算器还用于：

将所述第三坐标集与参考集中所述表面特征点对应的坐标向量相减，获得所述运动物体表面特征点因形变引起的位移，其中，位移向量的模长表示所述表面特征点的形变量；

根据所述表面特征点，对物体表面进行空间三角划分，得到以所述表面特征点为顶点的若干三角形；

通过三角形插值计算三角形内部的变形分布场。

上述技术方案中，采用运动参数计算器和变形测量计算器同时对运动物体的运动信息和变形信息进行测量计算，不会存在现有技术中的刚性运动信息与变形信息耦合，导致运动物体应变变形测量结果不准确。

第二方面，本申请提供一种运动变形测量分析方法，所述方法包括：

采集并计算运动物体表面特征的三维坐标集，其中，所述三维坐标集包括参考集和目标集，所述参考集为所述运动捕捉设备在初始时刻采集的运动物体表面特征的三维坐标集，所述目标集为所述运动捕捉设备在当前时刻采集的物体表面特征的三维坐标集；

获取所述参考集和目标集，并将参考集和目标集在当前时刻下进行3D配准，得到坐标变换映射矩阵；

根据所述坐标变换映射矩阵，获取运动物体的刚性运动信息；

根据所述目标集和所述坐标变换映射矩阵，计算当前时刻下的第三坐标集；

获取所述第三坐标集和参考集；

采用所述第三坐标集与参考集中表面特征点对应的坐标向量计算运动物体表面特征所在表面区域的变形量，其中，所述运动物体表面特征包括至少一个表面特征点。

在本申请的较佳实施例中，采用所述第三坐标集与参考集中表面特征点对应的坐标向量计算运动物体表面特征所在表面区域的变形量，包括：

将所述第三坐标集与参考集中所述表面特征点对应的坐标向量相减，获得所述运动物体表面特征点因形变引起的位移，其中，位移向量的模长表示所述表面特征点的形变量；

根据所述表面特征点，对物体表面进行空间三角划分，得到以所述表面特征点为顶点的若干三角形；

通过三角形插值计算三角形内部的变形分布场。

在本申请的较佳实施例中，所述运动物体通过光源进行照射，所述光源用于增强运动物体表面特征区域与运动物体表面非特征区域的反差。

在本申请的较佳实施例中，所述光源包括一种半导体激光光源。

上述技术方案中，半导体激光光源具有窄脉冲、高峰值功率输出的特性，适用于频闪脉宽限制在小于或等于百纳秒级的高速运动物体的运动捕捉情况。

在本申请的较佳实施例中，表面特征点包括至少一种逆反射标记点。

上述技术方案中，逆反射标记点可以存在多种大小和形态，用于标记运动物体表面特征。

第三方面，本申请提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种运动变形测量分析方法的步骤。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种运动变形测量分析方法的步骤。

本申请提供的一种运动变形测量分析系统及方法，相较于现有技术而言，具有以下有益效果：

本申请可以通过运动参数计算器和变形测量计算器同时对运动物体的运动信息和变形信息进行测量计算，测量分析的效率更高；并且对于有刚性运动信息的物体，由于刚性运动信息和变形信息分开进行测量计算，因此，不会存在由于刚性运动信息与变形信息耦合，导致应变变形测量结果不准确的问题。另外，本申请不需要使用高精度摄像机能够满足高速运动物体应变变形测量的需求，成本更低；在对运动物体的应变变形进行测量分析时，也不需要对运动物体表面喷涂散斑，测量工序更简单，实用性更强。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例1的一种运动变形测量分析系统的结构框图；

图2为本申请实施例2的一种运动变形测量分析方法的流程图；

图3a为实施例2中运动物体在X方向上的坐标信息与时间t形成的离散曲线示意图；

图3b为实施例2中运动物体在X方向上的旋转角度信息与时间t形成的离散曲线示意图；

图3c为实施例2中运动物体在Y方向上的坐标信息与时间t形成的离散曲线示意图；

图3d为实施例2中运动物体在Y方向上的旋转角度信息与时间t形成的离散曲线示意图；

图3e为实施例2中运动物体在Z方向上的坐标信息与时间t形成的离散曲线示意图；

图3f为实施例2中运动物体在Z方向上的旋转角度信息与时间t形成的离散曲线示意图；

图4为实施例2中在计算变形量时对物体表面进行空间三角划分后的部分结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、实施方式和优点更加清楚，下面将结合本申请示例性实施例中的附图，对本申请示例性实施方式进行清楚、完整地描述，显然，所描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

基于本申请描述的示例性实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请所附权利要求保护的范围。此外，虽然本申请中公开内容按照示范性一个或几个实例来介绍，但应理解，可以就这些公开内容的各个方面也可以单独构成一个完整实施方式。

需要说明的是，本申请中对于术语的简要说明，仅是为了方便理解接下来描述的实施方式，而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明，这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。

为便于对申请的技术方案进行，以下首先在对本申请所涉及到的一些概念进行说明。

数字图像相关技术(DIC)利用双目立体视觉技术，通过追踪物体表面的散斑图像，实现变形过程中物体表面的三维坐标、位移及应变的测量，主要应用于全场应变、变形、位移、振幅、模态等信息的测量和获取。

DICM：利用相机拍摄变形前后被测平面物体表面的数字散斑图像，再通过匹配变形前后数字散斑图像中的对应图像子区获得被测物体表面各特征点的位移。物体变形前后，其表面上的特征点的移动产生了位移，通过相关的算法，确定物体变形前后对应的特征点，既可以得到位移。

参见图1，本申请提供了一种运动变形测量分析系统，包括：运动捕捉设备、运动参数计算器和变形测量计算器，其中，运动捕捉设备和运动参数计算器连接，变形测量计算器和运动捕捉设备连接。

运动捕捉设备，用于采集并计算运动物体表面特征的三维坐标集，即在参考状态下和当前状态下采集运动物体表面特征的空间运动轨迹；其中，所述三维坐标集包括参考集(第一坐标集)和目标集(第二坐标集)，所述参考集(第一坐标集)为所述运动捕捉设备在初始时刻，即参考状态下采集的运动物体表面特征的三维坐标集，所述目标集(第二坐标集)为所述运动捕捉设备在当前时刻，即当前状态下采集的物体表面特征的三维坐标集。

需要特别说明的是，在本实施例1中，通过运动捕捉设备实时采集获取运动物体表面特征，运动物体表面特征包括至少一种表面特征点，并且表面特征点可以有多种大小和形态，用于标记运动物体的特征，例如一种圆形marker点。进一步地，在本实施例1中，表面特征点包括至少一种逆反射标记点。因此，运动捕捉设备实时采集到的是运动物体表面的表面特征点的三维坐标。

在采用运动捕捉设备获取运动物体表面特征的三维坐标时，需要区分对快速运动物体的变形测量和对高速运动物体的变形测量；

对快速运动物体的变形进行测量时，快速运动物体表面特征采用一种逆反射标记点，同时，采用补光光源照亮逆反射目标，并且补光光源应该尽可能的靠近相机光轴位置以便捕获更强的从逆反射标记点发出的信号，并在此基础上进行快速运动物体的变形测量。

对于高速运动物体的变形进行测量时，为避免运动模糊问题影响变形测量的精度，通常要求相机单次曝光时间低于1us，达到百纳秒级甚至更低；但是一般的光学采集设备通常不支持超短曝光拍摄。因此，可以采用激光光源(环境光照射逆反射标记点的积分亮度远小于激光光源，近似为0)提供高速频闪照明，通过百纳秒级甚至更低的光源频闪脉宽限制成像积分时间，同时，获得足够的光照强度，以实现与超短曝光的相机等价的效果，并在此基础上进行高速运动物体的变形测量。其中，激光光源是半导体激光光源，具有窄脉冲、高峰值功率输出的特性，因此，可适用于频闪脉宽限制在百纳秒级和以下的高度运动物体的变形测量中。

此外，上述提到的快速运动物体和高速运动物体的区分可以根据本领域技术人员的公知常识或者根据实际测量分析中的经验判断物体是快速运动还是高速运动，本实施例1中对其不做具体限定。

运动参数计算器，用于获取所述运动捕捉设备采集的参考集(第一坐标集)和目标集(第二坐标集)，并将参考集(第一坐标集)和目标集(第二坐标集)在当前时刻下，即当前状态下进行3D配准，得到坐标变换映射矩阵M；

根据所述坐标变换映射矩阵M，获取运动物体的刚性运动信息，其中，刚性运动信息包括平移量T、旋转矩阵R；其次，通过平移量T、旋转矩阵R及初始时刻(参考状态)到当前时刻(当前状态)的时间间隔t计算速度v、角速度ω等刚性运动信息；更进一步地，通过对速度v、角速度ω分别进行关于时间间隔t的差分计算，获得加速度a和角加速度α等刚性运动信息，刚性运动信息还包括旋转四元数Q和姿态角等；

根据所述目标集(第二坐标集)和所述坐标变换映射矩阵M，计算当前时刻下，即当前状态下的第三坐标集。

在本实施例1中，运动参数计算器在进行3D配准时，3D配准包括采用运动物体表面特征的一个子集进行最佳拟合配准，可以借助SVD分解来计算，以达到最大配准精度，即采用运动物体表面特征中的至少三个进行配准计算。

变形测量计算器，用于获取所述第三坐标集和参考集(第一坐标集)，并使用所述第三坐标集与参考集(第一坐标集)中表面特征点对应的坐标向量计算运动物体表面特征所在表面区域的变形量，其中，所述运动物体表面特征包括至少一个表面特征点。

进一步地，在本实施例1中，所述变形测量计算器还用于：

将所述第三坐标集与参考集中所述表面特征点对应的坐标向量相减，获得所述运动物体表面特征点因形变引起的位移，其中，位移向量的模长表示所述表面特征点的形变量；

根据所述表面特征点，对物体表面进行空间三角划分，即以表面特征点为节点进行划分，得到以所述表面特征点为顶点的若干三角形；

通过三角形插值计算三角形内部的变形分布场。

在本实施例1中，通过采用运动参数计算器和变形测量计算器同时对运动物体的运动信息和变形信息进行测量计算，不会存在现有技术中的刚性运动信息与变形信息耦合，导致运动物体应变变形测量结果不准确，并且，测量过程也不需要对物体表面进行散斑喷涂，简化了测量工序。

实施例2

与前述一种运动变形测量分析装置的实施例1相对应，本申请还提供了一种运动变形测量分析方法的实施例。如图2所示，该方法包括：

S101，采集并计算运动物体表面特征的三维坐标集，其中，所述三维坐标集包括参考集和目标集，所述参考集(第一坐标集)为所述运动捕捉设备在初始时刻(参考状态)采集的运动物体表面特征的三维坐标集，所述目标集(第二坐标集)为所述运动捕捉设备在当前时刻(当前状态)采集的物体表面特征的三维坐标集；

S102，获取所述参考集(第一坐标集)和目标集(第二坐标集)，并将参考集(第一坐标集)和目标集(第二坐标集)在当前时刻(当前状态)下进行3D配准，得到坐标变换映射矩阵M。

在本实施例2的步骤S102中，初始时刻(参考状态)记为t₀，当前时刻(当前状态)记为t₁，将第一坐标集和第二坐标集在当前时刻(当前状态)下采用迭代最近点算法进行3D配准，进而求得坐标变换映射矩阵M,

其中，R表示旋转矩阵，T表示平移量。

进一步地，上述3D配准包括采用运动物体表面特征的一个子集进行最佳拟合配准，最佳拟合配准，还可以借助SVD算法分解计算。

更进一步地，如图3a至图3f所示，为上述表面特征点，即运动物体在X、Y、Z方向的运动信息在时间轴t上形成的离散曲线，运动信息包括坐标信息和旋转角度信息，横、纵坐标的单位根据实际使用可以改变。其中，图3a为运动物体在X方向上的坐标信息与时间t形成的离散曲线示意图，图3b为运动物体在X方向上的旋转角度信息与时间t形成的离散曲线示意图；图3c为运动物体在Y方向上的坐标信息与时间t形成的离散曲线示意图，图3d为运动物体在Y方向上的旋转角度信息与时间t形成的离散曲线示意图；图3e为运动物体在Z方向上的坐标信息与时间t形成的离散曲线示意图，图3f为运动物体在Z方向上的旋转角度信息与时间t形成的离散曲线示意图；通过对其进行一阶差分可求取任意时刻任意方向上运动物体的速度v和角速度ω的信息，对其进行二阶差分可获取加速度a和角加速度α的信息。

S103，根据所述坐标变换映射矩阵M，获取运动物体的刚性运动信息；

具体地，通过运动捕捉设备获取时间轴t上的表面特征点集位置，在每个时刻下计算坐标变换矩阵M，然后根据时间轴t计算得到的坐标变换映射矩阵M队列，坐标变换映射矩阵M队列由每个时刻下的坐标变换映射矩阵M组成，并通过坐标变换映射矩阵M队列，获取运动物体的刚性运动信息。进一步地，步骤S103中的刚性运动信息包括平移量T、旋转矩阵R、速度v、角速度ω、加速度a和角加速度α等，刚性运动信息还包括旋转四元数Q和姿态角等。

S104，根据所述目标集(第二坐标集)和所述坐标变换映射矩阵M，计算当前时刻下的第三坐标集；

S105，获取所述第三坐标集和参考集(第一坐标集)；

S106，采用所述第三坐标集与参考集(第一坐标集)中表面特征点对应的坐标向量计算运动物体表面特征所在表面区域的变形量，其中，所述运动物体表面特征包括至少一个表面特征点。

在本实施例2中，上述步骤S106具体包括以下步骤：

将所述第三坐标集与参考集中所述表面特征点对应的坐标向量相减，获得所述运动物体表面特征点因形变引起的位移，其中，位移向量的模长表示所述表面特征点的形变量；

根据所述表面特征点，对物体表面进行空间三角划分，得到以所述表面特征点为顶点的若干三角形；

通过三角形插值计算三角形内部的变形分布场。

如图4所示，为根据上述步骤对物体表面进行空间三角划分后的部分结构示意图，表面特征点是比较稀疏的标记点，采用以表面特征点为顶点构建三角形后，物体表面不存在表面标记点，剩余点均为像素点。当需要计算某一个三角形内部的变形分布场时，由于三角形内部任意一个像素点的变形量与三个顶点(表面特征点)均有联系，因此，需要根据该像素点距离三个顶点(表面特征点)的距离定义三个顶点(表面特征点)的变形量所占权重；或者使用该像素点的重心坐标确定权重，该像素点的变形量即可由三角形的三个顶点(表面特征点)的变形量及每个顶点(表面特征点)各自的权重确定。需要说明的是，图4中仅示出了空间三角划分后的结构图，具体计算过程在图中并未体现，但是本领域技术人员根据本领域计算变形量的常规技术手段均可实现本申请的技术方案，因此，此部分并不影响本申请整体技术方案的实现。

在本实施例2的一种实施方式中，上述步骤中的所述运动物体可以通过光源进行照射，所述光源用于增强运动物体表面特征区域与运动物体表面非特征区域的反差。

进一步地，在本实施例2的一种实施方式中，所述光源包括一种半导体激光光源，该光源具有窄脉冲、高峰值功率输出的特性，可以适用于频闪脉宽限制在百纳秒级和以下的高速运动物体运动捕捉场景中。

在本实施例2的一种实施方式中，步骤S106中的表面特征点包括至少一种逆反射标记点，并且逆反射标记点可以有多种大小和形态。

本申请还提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例2中的一种运动变形测量分析方法的步骤。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例2中的一种运动变形测量分析方法的步骤。

需要特别说明的是，在本申请的实施例1和实施例2中，仅列出了装置和方法的最佳实施过程，但是在具体计算时所使用到的计算方法和计算公式均为本领域技术人员所公知的，若存在对某些字符没有解释，则其为本领域技术人员所公知的应用在运动变形测量中的常规解释，因此，不能认为该部分不清楚。

Claims (10)

1.一种运动变形测量分析系统，其特征在于，包括：运动捕捉设备、运动参数计算器和变形测量计算器，其中，运动捕捉设备和运动参数计算器连接，变形测量计算器和运动捕捉设备连接；

运动捕捉设备，用于采集并计算运动物体表面特征的三维坐标集，其中，所述三维坐标集包括参考集和目标集，所述参考集为所述运动捕捉设备在初始时刻采集的运动物体表面特征的三维坐标集，所述目标集为所述运动捕捉设备在当前时刻采集的物体表面特征的三维坐标集；

运动参数计算器，用于获取所述参考集和目标集，并将参考集和目标集在当前时刻下进行3D配准，得到坐标变换映射矩阵；

根据所述坐标变换映射矩阵，获取运动物体的刚性运动信息；

根据所述目标集和所述坐标变换映射矩阵，计算当前时刻下的第三坐标集；

变形测量计算器，用于获取所述第三坐标集和参考集，并使用所述第三坐标集与参考集中表面特征点对应的坐标向量计算运动物体表面特征所在表面区域的变形量，其中，所述运动物体表面特征包括至少一个表面特征点。

2.根据权利要求1所述的一种运动变形测量分析系统，其特征在于，所述变形测量计算器还用于：

将所述第三坐标集与参考集中所述表面特征点对应的坐标向量相减，获得所述运动物体表面特征点因形变引起的位移，其中，位移向量的模长表示所述表面特征点的形变量；

根据所述表面特征点，对物体表面进行空间三角划分，得到以所述表面特征点为顶点的若干三角形；

通过三角形插值计算三角形内部的变形分布场。

3.根据权利要求1所述的一种运动变形测量分析系统，其特征在于，还包括至少一个光源，所述光源用于照射运动物体，增强运动物体表面特征区域与运动物体表面非特征区域的反差。

4.根据权利要求3所述的一种运动变形测量分析系统，其特征在于，所述光源包括一种半导体激光光源。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的一种运动变形测量分析系统，其特征在于，表面特征点包括至少一种逆反射标记点。

6.一种运动变形测量分析方法，其特征在于，所述方法包括：

采集并计算运动物体表面特征的三维坐标集，其中，所述三维坐标集包括参考集和目标集，所述参考集为所述运动捕捉设备在初始时刻采集的运动物体表面特征的三维坐标集，所述目标集为所述运动捕捉设备在当前时刻采集的物体表面特征的三维坐标集；

获取所述参考集和目标集，并将参考集和目标集在当前时刻下进行3D配准，得到坐标变换映射矩阵；

根据所述坐标变换映射矩阵，获取运动物体的刚性运动信息；

根据所述目标集和所述坐标变换映射矩阵，计算当前时刻下的第三坐标集；

获取所述第三坐标集和参考集；

采用所述第三坐标集与参考集中表面特征点对应的坐标向量计算运动物体表面特征所在表面区域的变形量，其中，所述运动物体表面特征包括至少一个表面特征点。

7.根据权利要求6所述的一种运动变形测量分析方法，其特征在于，采用所述第三坐标集与参考集中表面特征点对应的坐标向量计算运动物体表面特征所在表面区域的变形量，包括：

将所述第三坐标集与参考集中所述表面特征点对应的坐标向量相减，获得所述运动物体表面特征点因形变引起的位移，其中，位移向量的模长表示所述表面特征点的形变量；

根据所述表面特征点，对物体表面进行空间三角划分，得到以所述表面特征点为顶点的若干三角形；

通过三角形插值计算三角形内部的变形分布场。

8.根据权利要求6或7所述的一种运动变形测量分析方法，其特征在于，所述运动物体通过光源进行照射，所述光源用于增强运动物体表面特征区域与运动物体表面非特征区域的反差。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求6-8任意一项所述一种运动变形测量分析方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求6-8任意一项所述一种运动变形测量分析方法的步骤。

Images