陳 參 李潤娟 郭 楠
(1、2.河南廣播電視大學(xué),鄭州 453046;3.西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,西安 710049)
隨著CCD傳感器技術(shù)的發(fā)展以及計(jì)算機(jī)傳輸速度和存儲(chǔ)量的大幅提高,采用數(shù)字圖像相關(guān)法測(cè)量應(yīng)變?cè)诠こ躺系玫搅送伙w猛進(jìn)的發(fā)展,以其穩(wěn)定性強(qiáng)、精度高和全場(chǎng)非接觸等優(yōu)勢(shì)廣泛應(yīng)用于工業(yè)光學(xué)測(cè)量的眾多領(lǐng)域。目前國內(nèi)外對(duì)數(shù)字圖像相關(guān)法的研究都集中在結(jié)合雙目視覺技術(shù)計(jì)算物體的三維應(yīng)變,通過各種算法提高匹配點(diǎn)的搜索速度和計(jì)算精度[1-4],對(duì)數(shù)字圖像相關(guān)法本身的測(cè)量精度研究很少,基本都停留在用有限元方法模擬來驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)精度[6-7],而實(shí)際工程應(yīng)用中許多問題都涉及平面應(yīng)變問題,如材料線脹系數(shù)[5]、薄板應(yīng)變測(cè)量、巖石表面應(yīng)變測(cè)量等都需要利用單目測(cè)量二維應(yīng)變[8-10],因此研究單目測(cè)量二維應(yīng)變有著重要的意義。
在二維應(yīng)變測(cè)量中,經(jīng)常需要在常溫環(huán)境下對(duì)工程結(jié)構(gòu)進(jìn)行無載荷的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)應(yīng)變測(cè)量,檢驗(yàn)產(chǎn)品的穩(wěn)定性;在材料性能測(cè)試中,如疲勞、蠕變測(cè)試中,也需要靜態(tài)應(yīng)變測(cè)量;相機(jī)的精度測(cè)試,也可以利用對(duì)標(biāo)準(zhǔn)試件的動(dòng)靜應(yīng)變測(cè)量評(píng)價(jià)相機(jī)的精度。本文采用單目視覺技術(shù),通過CCD傳感器采集散斑圖像,實(shí)時(shí)連續(xù)拍攝多幅圖像,根據(jù)二維圖像所攜帶信息解調(diào)出應(yīng)變信息,實(shí)現(xiàn)板料無載荷狀態(tài)下的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的應(yīng)變測(cè)量。
無載荷指的是沒有負(fù)載情況下,因?yàn)槿绻麤]有施加力,理論上是不存在應(yīng)變的,但是實(shí)際情況不存在絕對(duì)狀態(tài),在靜態(tài)時(shí)受環(huán)境影響(空氣的流動(dòng)對(duì)試件產(chǎn)生變形),動(dòng)態(tài)時(shí)裝夾設(shè)備來回運(yùn)動(dòng)都會(huì)導(dǎo)致試件變形產(chǎn)生應(yīng)變。我們所理解的無載荷往往是宏觀上的,而忽略一些小的因素。本文就是針對(duì)這些小因素做的實(shí)驗(yàn),看與理想結(jié)果“零應(yīng)變”相差多少。
圖1 數(shù)字圖像相關(guān)法變形匹配示意圖
本文采用XJTUDIC系統(tǒng)對(duì)試件分別進(jìn)行無載荷靜態(tài)和動(dòng)態(tài)測(cè)試,試件采用標(biāo)準(zhǔn)拉伸鎂鋁合金試樣,長度180mm,中間寬度20mm,厚度1mm,試件表面噴涂黑白相間的散斑。相機(jī)采用灰點(diǎn)GS3-U3-60S6M型號(hào),分辨率為2736×2192,單像素尺寸為4.8μm×4.8μm,鏡頭采用型號(hào)為Computar,焦距25mm。相機(jī)標(biāo)定結(jié)果為:快門5000ms,增益-61,延遲100ms,子區(qū)面片大小30×30像素,計(jì)算區(qū)域?yàn)?0×20mm2。實(shí)驗(yàn)原理如圖2所示:預(yù)先噴過散斑的試件(板料)裝夾在夾具上,單目相機(jī)調(diào)整好焦距后,正對(duì)著試件。靜態(tài)測(cè)量時(shí),試件靜止;動(dòng)態(tài)測(cè)量時(shí),試件以速度V做上下勻速運(yùn)動(dòng)。
圖2 實(shí)驗(yàn)原理圖
相機(jī)固定不動(dòng),試件正對(duì)相機(jī)且一端裝夾在實(shí)驗(yàn)機(jī)上,連續(xù)采集10幅圖像為一次實(shí)驗(yàn),共5次,進(jìn)行散斑匹配比較匹配結(jié)果。圖像要求:圖像應(yīng)為散斑圖像、散斑紋理應(yīng)清晰、散斑紋理在測(cè)量過程中固定不變,測(cè)量結(jié)果的均值與最大值如表1所示,應(yīng)變分布如圖3所示。
表1單目靜態(tài)測(cè)量結(jié)果單位:(mm)
實(shí)驗(yàn)-1實(shí)驗(yàn)-2實(shí)驗(yàn)-3實(shí)驗(yàn)-4實(shí)驗(yàn)-5均值0 0026650 0004480 0032410 0014610 001022最大值0 0032390 0008900 0048430 0020250 001395
圖3 單目靜態(tài)測(cè)量應(yīng)變分布
相機(jī)固定不動(dòng),試件一端裝夾在試驗(yàn)機(jī)上,以50mm/min速度向上移動(dòng),連續(xù)采集20幅圖像為一次實(shí)驗(yàn),共5次,進(jìn)行散斑匹配比較匹配結(jié)果。圖像要求:圖像應(yīng)為散斑圖像、散斑紋理應(yīng)清晰、散斑紋理在測(cè)量過程中固定不變,測(cè)量結(jié)果如表2所示,應(yīng)變分布如圖4所示。
表2單目動(dòng)態(tài)測(cè)量結(jié)果單位:(mm)
實(shí)驗(yàn)1實(shí)驗(yàn)2實(shí)驗(yàn)3實(shí)驗(yàn)4實(shí)驗(yàn)5均值0 0115470 00832-0 00276-0 00403-0 00198最大值0 0148120 014735-0 004889-0 011312-0 008669
圖4 單目動(dòng)態(tài)測(cè)量應(yīng)變分布
在單目測(cè)量靜態(tài)應(yīng)變時(shí),應(yīng)變分布均為正值,且平均應(yīng)變值均在0.004mm以內(nèi),單目測(cè)量動(dòng)態(tài)應(yīng)變時(shí),從應(yīng)變分布圖上可以看出,前兩次試驗(yàn)均為正值,平均應(yīng)變?cè)?.015mm以內(nèi),后3次試驗(yàn)平均應(yīng)變雖然在-0.005mm以內(nèi),但是最大應(yīng)變達(dá)到-0.015mm,隨著相機(jī)拍攝時(shí)間的增加,應(yīng)變逐漸向負(fù)方向移動(dòng),并且逐漸遠(yuǎn)離0坐標(biāo)軸。
單目靜態(tài)試驗(yàn)測(cè)量應(yīng)變,實(shí)驗(yàn)值與理論真值相差較小,誤差一般由試驗(yàn)環(huán)境造成的誤差、系統(tǒng)誤差和硬件精度引起的誤差等構(gòu)成,誤差在合理的范圍之內(nèi),根據(jù)誤差結(jié)果可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行補(bǔ)償。因此,測(cè)量靜態(tài)應(yīng)變可以作為測(cè)試相機(jī)及測(cè)試應(yīng)變軟件的校準(zhǔn),對(duì)靜態(tài)檢測(cè)行業(yè)有重要的指導(dǎo)意義。
單目動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)測(cè)量應(yīng)變,由于試驗(yàn)機(jī)帶動(dòng)試件產(chǎn)生直線運(yùn)動(dòng),因此試驗(yàn)機(jī)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的振動(dòng)使試件發(fā)生明顯應(yīng)變,特別是在后3個(gè)實(shí)驗(yàn)中,由于試件的運(yùn)動(dòng),與鏡頭光軸不再保持90°夾角,而是隨著時(shí)間的增長遠(yuǎn)離光軸軸線,相機(jī)拍攝的散斑圖像逐漸變化,子區(qū)灰度值也跟隨變化,因此灰度的跟蹤匹配發(fā)生了誤差,并且誤差隨著試件遠(yuǎn)離光軸而增大,在單目動(dòng)態(tài)測(cè)量應(yīng)變時(shí),可根據(jù)誤差分布規(guī)律對(duì)系統(tǒng)做出合理的補(bǔ)償。
[1]Wang Z Z;WangSB;WangZY.An analysis on computational load of DIC based on Newton-Raphsonscheme[J].Optics and Lasers in Engineering,2013(52):61-65
[2]Bing Pan;Kai Li.A fast digital image correlation method for deformation measurement[J].Optics and Lasers in Engineering,2011(49):841-848
[3]Pan, B.;Li, K.;Tong, W.Fast, Robust and Accurate Digital Image Correlation Calculation Without Redundant Computations[J].Expreimental Mechanics,2013(53):1277-1289
[4]Tong, W.Formulation of Lucas-Kanade Digital Image Correlation Algorithms for Non-contact Deformation Measurements: A Review[J].2013(49):313-334
[5]楊新圓,孫建平,張金濤.材料線熱膨脹系數(shù)測(cè)量的近代發(fā)展與方法比對(duì)介紹[J].計(jì)量技術(shù),2008(7):33-36
[6]Dunand, M.;Gary, G.;Mohr, D.Load-Inversion Device for the High Strain Rate Tensile Testing of Sheet Materials with Hopkinson Pressure Bars[J].2013(53):1177-1188
[7]孫濤,梁晉,蔡勇,等.用數(shù)字散斑法測(cè)量銅/鋁復(fù)層板拉伸變形[J].光學(xué)精密工程.2012(20):2599-2606
[8]潘兵;俞立平;吳大方.使用雙遠(yuǎn)心鏡頭的高精度二維數(shù)字圖像相關(guān)測(cè)量系統(tǒng)[J].光學(xué)學(xué)報(bào) .2013(33):1-11
[9]Pritchard, Robyn H.;Lava, Pascal;Debruyne, Dimitri.Precise determination of the Poisson ratio in soft materials with 2D digital image correlation[J].SOFT MATTER.2013(9):6037-6045
[10]Mauroux, T.;Benboudjema, F.;Turcry, P.Study of cracking due to drying in coating mortars by digital image correlation[J].CEMENT AND CONCRETE RESEARCH.2012(42):1014-1023