基于激光散斑的形变视觉测量方法、视频引伸计及介质技术

本申请涉及光测力学技术，公开了一种基于激光散斑的形变视觉测量方法，包括：控制激光设备向被测材料发射激光，在所述被测材料表面形成均匀分布的激光散斑，以突出显现所述被测材料表面的纹理特征；控制图像采集设备采集所述被测材料在形变过程中的一系列图像；基于特征放大算法对采集到的图像中的纹理特征进行处理；从放大处理后的纹理特征中确定标志点；基于所述标志点在一系列图像中的位移，确定所述被测材料的形变数据。本申请还公开了一种形变视觉测量装置、视频引伸计和计算机可读存储介质。本申请旨在提高材料形变测量过程中标记和识别标志点的效率，并使标志点即便在高温环境中也不会脱落。境中也不会脱落。境中也不会脱落。

【技术实现步骤摘要】
基于激光散斑的形变视觉测量方法、视频引伸计及介质


[0001]本申请涉及光测力学
，尤其涉及一种基于激光散斑的形变视觉测量方法、形变视觉测量装置、视频引伸计以及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着力学性能中材料变形的检测在工业应用中越发广泛，如何准确、高效地检测材料变形也日益重要，变形检测可应用于各种材料测试和结构测试中，一方面用于保证产品质量合格，另一方面用于验证材料和结构设计的合理性。
[0003]目前传统的视频引伸计对材料形变检测有很多局限性，需要依赖人工在被测材料表面喷涂散斑制作标志点（视频引伸计需要追踪被测材料表面多个标志点的位移，以此实现材料形变测量；如公开号为CN103575227B和CN115468841A的专利文件中公开的测量方法），不仅过程繁琐、效率低下，而且很多工业生产是需要在高温环境中进行的，在高温环境中人工制作的标志点很容易脱落，这样就难以实现材料形变在高温环境中的测量。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0005]本申请的主要目的在于提供一种基于激光散斑的形变视觉测量方法、形变视觉测量装置、视频引伸计以及计算机可读存储介质，旨在提高材料形变测量过程中标记和识别标志点的效率，并使标志点即便在高温环境中也不会脱落。
[0006]为实现上述目的，本申请提供一种基于激光散斑的形变视觉测量方法，包括以下步骤：控制激光设备向被测材料发射激光，在所述被测材料表面形成均匀分布的激光散斑，以突出显现所述被测材料表面的纹理特征；控制图像采集设备采集所述被测材料在形变过程中的一系列图像；基于特征放大算法对采集到的图像中的纹理特征进行处理；从放大处理后的纹理特征中确定标志点；基于所述标志点在一系列图像中的位移，确定所述被测材料的形变数据。
[0007]可选的，所述基于特征放大算法对采集到的图像中的纹理特征进行处理的步骤之前，还包括：对图像中不符合预设要求的激光散斑进行过滤处理。
[0008]可选的，所述基于所述标志点在一系列图像中的位移，确定所述被测材料的形变数据的步骤包括：根据亚像素位移测量算法测量所述标志点在一系列图像中的位移；根据测量得到的位移确定所述被测材料的形变数据。
[0009]可选的，所述标志点包括所述被测材料纵向方向上的至少两个标志点，以及所述
被测材料横向方向上的至少两个标志点。
[0010]可选的，所述从放大处理后的纹理特征中确定标志点的步骤包括：基于放大处理后的纹理特征，对同一纵向方向上的纹理特征进行连线，以及对同一横向方向上的纹理特征进行连线；接收到纵向连线的选中指令时，从选中的纵向连线中确定标志点；以及，接收到横向连线的选中指令时，从选中的横向连线中确定标志点。
[0011]可选的，所述从放大处理后的纹理特征中确定标志点的步骤包括：将纹理特征放大处理后的图像输入预先训练的机器学习模型中，使机器学习模型根据预先训练得到的纹理特征与标志点之间的映射关系，从图像的纹理特征中标记出标志点。
[0012]为实现上述目的，本申请还提供一种形变视觉测量装置，包括：激光控制模块，用于控制激光设备向被测材料发射激光，在所述被测材料表面形成均匀分布的激光散斑，以突出显现所述被测材料表面的纹理特征；图像采集模块，用于控制图像采集设备采集所述被测材料在形变过程中的一系列图像；放大处理模块，用于基于特征放大算法对采集到的图像中的纹理特征进行处理；选择模块，用于从放大处理后的纹理特征中确定标志点；计算模块，用于基于所述标志点在一系列图像中的位移，确定所述被测材料的形变数据。
[0013]为实现上述目的，本申请还提供一种视频引伸计，所述视频引伸计包括激光设备、图像采集设备和计算机设备，其中，所述计算机设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于激光散斑的形变视觉测量程序，所述基于激光散斑的形变视觉测量程序被所述处理器执行时实现如上述基于激光散斑的形变视觉测量方法的步骤。
[0014]可选的，所述激光设备包括激光源、激光放大器和光纤耦合系统，其中，所述激光源用于发射激光，所述激光放大器用于将激光光束放大，所述光纤耦合系统用于使激光散斑均匀分散。
[0015]为实现上述目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于激光散斑的形变视觉测量程序，所述基于激光散斑的形变视觉测量程序被处理器执行时实现如上述基于激光散斑的形变视觉测量方法的步骤。
[0016]本申请提供的基于激光散斑的形变视觉测量方法、形变视觉测量装置、视频引伸计以及计算机可读存储介质，通过利用激光标记出被测材料的纹理特征，并实现对采集图像中被测材料表面自然纹理的识别和测量，以此作为形变视觉测量方法中所需跟踪的被测材料的标志点，并在此基础上通过对标志点进行位移跟踪，从而得到被测材料的形变数据，这样相比于传统在被测材料表面手动喷涂标志点的方法，不仅可以提高材料形变测量过程中标记和识别标志点的效率，而且这样生成的标志点在高温环境中也不会脱落或融化，也就能避免因标志点在材料形变过程脱落需重新布置标志点而影响测量效率的情况发生。
附图说明
[0017]图1为本申请一实施例中基于激光散斑的形变视觉测量方法步骤示意图；图2为本申请一实施例中视频引伸计与被测材料位置关系示意图；图3为本申请一实施例中基于激光散斑的形变视觉测量方法中图像标志点示意图；图4为本申请一实施例中形变视觉测量装置示意图；图5为本申请一实施例的计算机设备的内部结构示意框图。
[0018]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0019]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制，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。
[0020]另外，若本申请中涉及“第一”、“第二”等的描述，仅用于描述目的（如用于区分相同或类似元件），而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
[0021]参照图1，在一实施例中，所述基于激光散斑的形变视觉测量方法包括：步骤S10、控制激光设备向被测材料发射激光，在所述被测材料表面形成均匀分布的激光散斑，以突出显现所述被测材料表面的纹理特征；步骤S20、控制图像采集设备采集所述被测材料在形变过程中的一系列图像；步本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于激光散斑的形变视觉测量方法，其特征在于，包括：控制激光设备向被测材料发射激光，在所述被测材料表面形成均匀分布的激光散斑，以突出显现所述被测材料表面的纹理特征；控制图像采集设备采集所述被测材料在形变过程中的一系列图像；基于特征放大算法对采集到的图像中的纹理特征进行处理；从放大处理后的纹理特征中确定标志点；基于所述标志点在一系列图像中的位移，确定所述被测材料的形变数据。2.根据权利要求1所述的基于激光散斑的形变视觉测量方法，其特征在于，所述基于特征放大算法对采集到的图像中的纹理特征进行处理的步骤之前，还包括：对图像中不符合预设要求的激光散斑进行过滤处理。3.根据权利要求1所述的基于激光散斑的形变视觉测量方法，其特征在于，所述基于所述标志点在一系列图像中的位移，确定所述被测材料的形变数据的步骤包括：根据亚像素位移测量算法测量所述标志点在一系列图像中的位移；根据测量得到的位移确定所述被测材料的形变数据。4.根据权利要求1所述的基于激光散斑的形变视觉测量方法，其特征在于，所述标志点包括所述被测材料纵向方向上的至少两个标志点，以及所述被测材料横向方向上的至少两个标志点。5.根据权利要求4所述的基于激光散斑的形变视觉测量方法，其特征在于，所述从放大处理后的纹理特征中确定标志点的步骤包括：基于放大处理后的纹理特征，对同一纵向方向上的纹理特征进行连线，以及对同一横向方向上的纹理特征进行连线；接收到纵向连线的选中指令时，从选中的纵向连线中确定标志点；以及，接收到横向连线的选中指令时，从选中的横向连线中确定标志点。6.根据权利要求4所述的基于激光散斑的形变视觉测量方法，其特征在于，所述从放大处理后...

【专利技术属性】
技术研发人员：李长太，毕胜昔，
申请(专利权)人：深圳市海塞姆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：