Đo Đạc Hình Dạng Sử Dụng Thuật Toán Stereo-DIC Đa Bước Mới Giữ Lại Các Đường Vát Sắc Nét

Experimental Mechanics - Tập 55 - Trang 167-176 - 2014
J. Harvent1, B. Coudrin2,3, L. Brèthes1, J.-J. Orteu4, M. Devy2,3
1NOOMEO, Labège, France
2CNRS, LAAS, Toulouse, France
3Université de Toulouse, LAAS, Toulouse, France
4Université de Toulouse, Mines Albi, ICA (Institut Clément Ader), Albi, France

Tóm tắt

Phương pháp tương quan hình ảnh số (Digital Image Correlation - DIC) được sử dụng rộng rãi để đo đạc hình dạng, chuyển động và biến dạng. Cơ bản, các bước chính của DIC 3D cho các ứng dụng đo hình dạng bao gồm: hiệu chuẩn camera ngoại tuyến, khớp hình ảnh và tam giác hóa. Việc khớp mỗi pixel của một hình ảnh với một pixel trong hình ảnh khác sử dụng một tập con (window tương quan) được gọi là. Việc chọn kích thước của tập con là một vấn đề phức tạp và là sự đánh đổi giữa độ phân giải không gian tốt, đạt được với các tập con nhỏ giúp bảo tồn chi tiết hình ảnh, và độ không chắc chắn về sự dịch chuyển thấp đạt được với các tập con lớn có thể làm mịn chi tiết hình ảnh. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một thuật toán DIC đa bước mới được thiết kế đặc biệt để đo hình dạng 3D của các đối tượng có các cạnh sắc nét. Với thuật toán mới này, một tái cấu trúc 3D chính xác toàn bộ đối tượng, bao gồm các cạnh sắc nét được bảo tồn, có thể đạt được.

Từ khóa

#Digital Image Correlation #DIC #đo đạc hình dạng #tái cấu trúc 3D #cạnh sắc nét

Tài liệu tham khảo

Pan B, Xie H, Wang Z, Qian K, Wang Z (2008) Study on subset size selection in digital image correlation for speckle patterns. Opt Express 16(10):7037–7048 Sutton MA, Orteu J-J, Schreier HW (2009) Image correlation for shape, motion and deformation measurements – Basic Concepts Theory and Applications. Springer, ISBN 978-0-387-78746-6 Bornert M, Hild F, Orteu J-J, Roux S (2012) Chapter 6: Digital image correlation. In: Grédiac M, Hild F (eds). Wiley-ISTE, pp 157-190. ISBN 978-1-84821-294-7 Reu P (2012) Hidden components of 3D-DIC: Interpolation and matching – part 2. Exp Tech 36(3):3–4 Seitz S, Curless B, Diebel J, Scharstein D, Szeliski R (2006) A comparison and evaluation of multi-view stereo reconstruction algorithms. IEEE Comput Soc Conf Comput Vision Pattern R:519–528 Furukawa Y, Ponce J (2010) Accurate, dense, and robust multi-view stereopsis. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 32(8):1362–1376 Coudrin B, Devy M, Orteu J-J, Brethes L (2011) An innovative hand-held vision-based digitizing system for 3D modelling. Opt Lasers Eng 49(9–10):1168–1176 Harvent J, Coudrin B, Brèthes L, Orteu J-J, Devy M (2013) Multi-view dense 3D modelling of untextured objects from a moving projector-cameras system. Mach Vis Applic 24(8):1645–1659 Helm JD (2008) Digital image correlation for specimens with multiple growing cracks. Exp Mech 48:753–762 Sjödahl M (2010) Image and complex correlation near discontinuities. Strain 46(1):3–11 Poissant J, Barthelat F (2010) A novel subset splitting procedure for digital image correlation on discontinuous displacement fields. Exp Mech 50:353–364 Pan B, Wang Z, Lu Z (2010) Genuine full-field deformation measurement of an object with complex shape using reliability-guided digital image correlation. Opt Express 18(2):753–762 Attene M, Falcidieno B, Rossignac J, Spagnuolo M (2003). ACM Symp Geom Process Edge-sharpener: Recovering sharp features in triangulations of non-adaptively re-meshed surfaces Zhang Z (2000) A flexible new technique for camera calibration. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 22:1330–1334 Hartley RI, Zisserman A (2004) Multiple View Geometry in Computer Vision Cambridge University Press second edn.