面向材料力学性能的智能三维位移场及应变场测量方法技术

本发明专利技术请求保护一种面向材料力学性能的智能三维位移场及应变场测量方法，包括以下步骤：步骤1.在材料表面喷涂随机喷涂散斑，使用两个相机同时连续采集图像以记录材料在外力作用下发生形变的过程。步骤2.构造记录材料形变的双目图像作为数据集；步骤3.结合2D卷积、3D卷积、转置卷积、卷积LSTM和多任务神经网络，建立一个三维位移场和应变场的神经网络模型。步骤4.利用训练集数据训练三维位移场和应变场计算神经网络模型。步骤5.计算材料的三维位移场和应变场。本发明专利技术通过2D卷积来提取图像中的特征信息，利用3D卷积对特征信息进行细化和编码，最后利用卷积LSTM神经网络的时间和空间特征提取能力结合转置卷积来计算材料三维位移场和应变场。移场和应变场。移场和应变场。

【技术实现步骤摘要】
面向材料力学性能的智能三维位移场及应变场测量方法


[0001]本专利技术属于人工智能和光学测量领域，具体属于一种面向材料力学性能测量的三维位移场和应变场计算方法。

技术介绍

[0002]数字图像相关法(DIC)是一种在实验力学领域迅速推广的全场位移应变测量技术。它是一种在通用性、易用性和计量性能之间取得了很好的平衡的光学测量方法。该光学测量方法于上世纪80年代被提出，在过去几十年众多学者对 DIC算法的性能、精度、稳定性等进行了改进，拓展了其应用范围和可用性。
[0003]2D
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DIC只使用单个相机，限制了它只能测量平面内的形变而不能测量复杂的外形和形变。为了克服2D
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DIC存在的限制，基于双目立体视觉原理的三维数字图像相关法(3D
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DIC)得到了发展。3D
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DIC可以测量复杂物体外形、位移、应变，相机测量前光轴不需要垂直测量物体表面，设备前期调整简单，环境敏感度较低。3D
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DIC和计算机视觉的不断融合使其得到广泛应用。
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向材料力学性能的智能三维位移场及应变场测量方法，其特征在于，包括以下步骤：在材料表面喷涂随机喷涂散斑，使用两个相机同时连续采集图像以记录材料在外力作用下发生形变的过程；构造记录材料形变的双目图像作为数据集，材料形变双目图像数据集包括训练集和测试集；结合2D卷积、3D卷积、转置卷积、卷积LSTM和多任务神经网络，建立一个通过输入左右相机的图像序列来同时计算材料的三维位移场和应变场的神经网络模型；利用自建的训练集数据以多任务神经网络的训练模式训练三维位移场和应变场计算神经网络模型；利用训练后的三维位移场和应变场计算神经网络模型，输入双目同步采集到的图像序列，计算材料的三维位移场和应变场。2.根据权利要求1所述的面向材料力学性能的智能三维位移场及应变场测量方法，其特征在于，所述在材料表面喷涂随机喷涂散斑，使用两个相机同时连续采集图像以记录材料在外力作用下发生形变的过程，具体包括：在材料表面随机均匀地喷涂散斑，散斑颜色与材料背景具有较高的对比度，分别采用黑色和白色；左右相机轴心线保持平行，相机与材料之间的距离满足成像清晰的条件，且材料在左右相机中的成像区域均在图像中部；左右相机采用外部触发的方式来保证图像在同一时刻被采集，相机的图像采集频率均保持恒定，采集过程中相机白平衡、曝光时间均保持恒定；左右相机同时连续采集图像以记录材料在外力作用下的形变过程。3.根据权利要求1所述的面向材料力学性能的智能三维位移场及应变场测量方法，其特征在于，所述构造记录材料形变的双目图像作为数据集，材料形变双目图像数据集包括训练集和测试集，具体包括：材料形变立体图像数据集通过计算机仿真获得，数据集制作前需要首先准确标定左右相机间的相对位置、相机成像模型，并确定材料的位置、大小和形状；计算机仿真方法通过标定获得的相机参数、位置关系在内的数据建立一个仿真模型，该仿真模型中材料表面的散斑通过现有的散斑发生器模拟、公开的图像3D
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DIC数据集以及实验采集获得；对计算机仿真模型中的材料进行随机的三维形变，根据立体成像模型计算带有散斑的仿真模型在左右相机中的成像结果；得到真实形变过程图像数据、真实三维形变位移场以及真实三维表面模型；通过仿真连续形变10次以上，获得一个材料三维形变的图像序列；将双目相机采集或仿真得到的图像数据作为原始数据，形变产生的三维位移场和应变场作为形变过程中对应的真实结果，组成材料形变数据集，该数据集包括训练集和测试集。4.根据权利要求1所述的面向材料力学性能的智能三维位移场及应变场测量方法，其特征在于，所述三维位移场和应变场的神经网络模型通过4个2D卷积层和3个3D卷积层用于特征提取和细化，卷积LSTM层用于结合时空特征，2个分别由4个转置卷积层组成的分支用于不同任务的结果计算；材料三维位移场和应变场计算模型有两个输入，这两个输入分别
为左和右相机采集到的图像序列；材料三维位移场和应变场计算模型的2D卷积层分别对双目图像进行特征提取，并将特征提取的结果组合到一起输入3D卷积层中，3D卷积层的输出结果作为卷积LSTM层输入，最后通过2个由转置卷积层组成的权重独立的分支来实现三维位移场和应变场的计算。5.根据权利要求4所述的面向材料力学性能的智能三维位移场及应变场测量方法，其特征在于，所述4个2D卷积层中，前3个2D卷积层的卷积操作的步长均为2，相当于在提取特征的同时进行了3次下采样，其输出的尺寸为输入图像的1/8，且这3个卷积层后均使用ReLU函数作为激活函数；第4个2D卷积层的卷积操作步长为1，且其后没有激活函数，该层输出的结果为图像的粗特征。6.根据权利要求4所述的面向材料力学性能的智能三维位移场及应变场测量方法，其特征在于，将左右图像的粗特征张量组合在一起构成3D卷积...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯明驰，李成南，刘景林，王鑫，孙博望，邓程木，岑明，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：