数字图像相关技术DIC分析介绍

第一次见到这张图是袁程在课题组组会上汇报自己科研进展时，当时我自己很好奇：怎样做的让试验结果和有限元云图匹配在一起的呢？后来请教了袁程后才知道，这不是有限元云图，是一种可实现应变和位移数字化显示的图像处理技术。今天很荣幸邀请到袁程来公众号分享交流一下这种分析技术。

作者介绍

袁程，工科文艺青年

Curtin University PhD Candidate

研究方向：FRP新型复合材料力学性能研究

正文

数字图像相关（Digital Image Correlation, i.e. DIC）是一种追踪试验物体表面的应变变化和位移变化的技术，目前逐渐发展并有取代应变片（strain gauge）的趋势。目前进行图像处理的软件多为商业软件（VIC-2/3D, GOM-2/3D等），需要付费使用。由于具有强大功能的Matlab也具有图像处理功能，今天给大家简单介绍一下采用Matlab自带的图像处理的Toolbox (Image processing toolbox)进行DIC分析的流程。

在接下来的文章里，我会根据自己完成的试验为例，应用图像处理的经验来为大家展示如何利用Matlab进行图像处理以及试验物体表面的位移和应变分析。

我的试验是FRP加固混凝土的单剪试验，主要目的是分析力在加载过程中FRP表面的位移变化和应力变化，从而间接得到粘结滑移（Bond-Slip）的关系。

DIC分析过程如下：

01

取图

取图就是在试验过程中利用照相机进行拍摄，如果有条件还是尽量用黑白的工业相机进行拍摄，由于我目前试验条件有限，采用了普通的单反相机，得到图片后，利用Photoshop进行批量地转换成灰度（Grayscale）照片，如图：

这里注意，黑白照片和灰度照片是有区别的。我们知道照片色彩分为三种类型，RGB, Black and White, and Grayscale, 就是所谓的红绿蓝彩色照片，黑白照片和灰度照片。其中的区别实际就是矩阵里面的数值不一样，照片是一个大矩阵，黑白就是0-1，彩色就是处于0-255。

将处理好的图片放到一个文件夹，以便于进行图像处理。

02

Matlab处理

1. 将图片从1开始进行重新编码，否则无法识别图片

2.打开软件

3. 导入第一个参考图

4. 导入所有的图片

5. 选择处理区域 （ROI）

6. Set DIC parameters

选择一块区域，查看pixel, 一般29 x 19的就可以。Speckle 就是我们手工做的散斑，散斑之间的距离和ROI里面的散斑个数都会自动生成。

生成成功，如下图所示：

7. DIC 分析

选择区域

Set seeds

分析ing

Seed 预览

DIC分析成功

8. 位移结果

DIC分析的具体机理以及原理，我会在后续进行讲解，感兴趣的朋友，欢迎来信交流！

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