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文档简介

1、数字图像相关(DIC)技术简介2015.12.30数字图像处理技术的发展和DIC技术的产生DIC技术中相关图像分析方法DIC技术在岩土力学研究中的应用实例基于MATLAB的图像处理方法简介1. 数字图像技术的发展数字图像处理技术:是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期,早期的图像处理的目的是改善图像的质量。例:美国喷气推进实验室首次成功应用其对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的照片进行处理,绘制出了月球表面地图。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄

2、影装置,也就是我们通常所说的CT。CT的基该方法是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来重建截面图像,称为图像重建。伴随着计算机技术的发展,数字图像处理技术在国内外发展十分迅速,在航空航天、生物医学、通信工程、测绘工程、军事公安、视屏和多媒体等方面都有广泛的应用。卫星遥感监测卫星遥感测绘指纹识别电子眼测速点DIC技术DIC技术原理:通过对变形前后采集物体表面的两幅图像进行相关处理,进而实现物 体变形场 的测量。 DIC测量装置数字图像相关方法测试系统2. 图像分析方法数字图像的基本组成元素是像素,RGB通常用来表示一个像素颜色的红绿蓝三个颜色分量,像素的颜色和坐标是图像分析的二个要素。在连续拍

3、摄的试验模型照片序列中,识别出与初始照片上设定的量测点的对应点是关键。模型试验上点的位移由像素块的追踪算法完成。位移追踪通过试验数字照片序列上点的相关性判别,追踪模型变形前后测点的坐标位置是实现非接触变形测量的关键图像匹配的基本原理是在两帧相关图像上,通过比较以两个点为中心的大小相同的像素块的像素RGB颜色的相关性,来判别它们是否为相同的点。这里假设图像上任一像素块中的像素点的分布各不相同。相关性判别在变形前后图像上搜索区域内,如果二个像素块的相关性最好时,相关函数的值达到峰值。在此给出四中具有代表性的相关函数。相关函数表达式绝对差相关函数最小差值平方和相关函数正则化互相关函数成像原理摄像机的

4、成像原理就是透镜成像原理,摄摄像机的成像涉及到三个坐标系分别为摄像机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。摄像机的成像过程就是这个三个坐标系的一系列转换。 摄像机坐标系的坐标原点是摄像机的光心,用 表示其坐标值。 图像坐标系的坐标原点则为 CCD 图像平面的中心,坐标值用( x , y )表示。像素坐标系的原点定义为 CCD 图像平面的左上角顶点,坐标值用(u , v )表示。图像坐标系与像素坐标系的转换uvxy图像坐标系与像素坐标系的关系图 其中,dx和dy 分别是每个像素在图像平面上 x 与 y 方向上的物理尺寸。图像坐标系与摄像机坐标系间的转换其中,f 是焦距也就是像平面与摄像机坐标系原点间的

5、距离。DIC技术优点非接触测量、对测量环境要求低、实现简单、既可以实现全场也可以进行局部变形测量、应用范围广。粒子图像测速技术(PIV)粒子图像测速技术是流体力学的重要实验手段,PIV是一种瞬态流动平面二维流速场测试技术,其基本原理是选择具有良好流动跟随性和光散射性的微小示踪粒子播散于流场中,用激光片光源把被测流场的某一测试平面照明,通过图像采集系统,分别记录下 、 时刻的流场粒子图像,通过数字图像处理,求出拍摄时间间隔内粒子的位移,即可算出速度场。 典型的PIV系统示踪粒子以及待测流场摄像头高功率激光器光路同步装置连接激光器和透镜的光导纤维PIV系统硬件组成3D-PIV传统的二维PIV技术只

6、能测量片光面内速度。实际上,许多工艺装置中的流动都是复杂的三维湍流流动。用2D-PIV技术测量可能导致较大的误差,解决这一问题的方法是使用三维测量技术,这也是PIV技术的发展趋势之一。3D-PIV的关键问题是示踪粒子三维图像的获得及其三维坐标的确定。目前获取示踪粒子三维坐标信息的方法有:体视成像法和全息图像法。标定测试区空间尺度确定透视像距体积光照明测试区域采集两组二维PIV图像示踪粒子三维定位同一示踪粒子识别计算示踪粒子速度向量基本试验测试程序图1 地基承载力试验装置图2为基础下沉5 mm时模型照片,试验阶段位于荷载变形曲线峰值附近。图2 地基下沉5mm模型照片图36分别为地基模型垂直位移等

7、值线分布、位移矢量分布、模型最大剪应变和体积应变分布图(坐标单位为mm)。图3和图4表明用数字图像相关法可以很好地量测砂土的位移变形,图5清晰地显示出试验峰值荷载附近基础下方剪切带的出现和位置,图6再现了剪切带内外的砂土剪胀特征。图3 模型地基垂直位移分布图4 模型地基位移矢量分布图5 模型地基最大剪应变分布图6 模型地基体积应变分布试验研究结果表明:在砂土模型试验中无需布设任何实际量测标点或描画网格,直接利用数字照相和图像分析方法,在一定变形范围内,是一种简便有效而且经济实用的变形场非接触量测方法,同时对进一步量化分析研究岩土模型的难点问题局部化变形和剪切带问题提供了一条可能的途径,并可为相

8、关本构模型的建立、检验和改进提供重要的试验依据。模型试验中,针对土颗粒过大的错动和滑移以及光照角度发生大的变化等因素对量测精度的影响,需要进一步研究。结论基于数字图像法的桩 土接触面特性试验研究 陈亚东 王旭东(南京工业大学) 工业建筑 2012.03摘 要: 桩与土接触面的力学特性是桩 土共同作用研究中的一个重要课题。利用基于数字图像的非接触光学测量方法,通过室内模型试验,对密实砂土中桩 土接触面上荷载传递特性、剪切位移场及剪应变场分布规律进行研究。结果表明: 密砂中单桩桩侧摩阻力与沉降关系呈软化型,桩侧摩阻力达到极限值所需桩身沉降约为桩横截面边长的3% 。桩周土体剪切滑动区发生在有限范围的

9、土体中,最大剪应变首先出现在桩顶及桩底附近土体中,而后向桩身中部发展,在极限荷载条件下,最大剪应变沿桩身呈“两头大中间小”的分布形式。试验结果为合理建立桩 土接触面模型和相关数值计算提供有益的参考。桩 土接触面试验设计模型箱尺寸: 长1. 0 m,宽1. 0 m,深1. 0 m; 模型槽正面用钢化玻璃代替,以便照相,其他三面及底板用钢板焊接而成。模型土料为细砂,密度为1. 65 g / cm3 ,内摩擦角为32. 5,平均含水率为5. 03% ,相对密实度为0. 81,土粒相对密度为2. 65。试验时分层摊铺,每层厚度为5 cm,多遍夯击,直至砂土面达到设计高度。预先埋设模型方桩,方桩由细石混

10、凝土浇筑而成,边长b 为3 cm,桩长为60 cm。试验中取桩身中段40 cm 范围作为分析对象,即观测区为桩顶下10 cm开始至桩端以上10 cm 止。图1 为竖向荷载作用单桩桩 土接触面模型试验现场图片。图1 现场图片采用反力架及丝杆升降机施加竖向荷载,用拉压传感器测量桩顶荷载; 基础沉降采用量程为5 cm的位移计量测,两只位移计对角布置,取其平均值为基础沉降值。桩身侧摩阻力由桩身各段轴力反算而来,桩身轴力由粘贴于桩身的电阻应变片测得。试验结果及分析单桩荷载 沉降关系图2 单桩荷载沉降对比曲线图2 为单桩的荷载 桩顶沉降曲线。由图2 可知,在加载初始阶段,沉降呈线性发展; 加载后期非线性变

11、形特性较明显,单桩呈陡降型破坏,属于均匀土中的摩擦桩。桩土接触面荷载传递特性图3 为平均桩侧摩阻力与桩顶沉降曲线。在加载的开始阶段,单桩沉降较小,其平均侧摩阻力与沉降呈直线关系,随着荷载的增加,平均侧摩阻力增长趋缓,在沉降达到1 mm 左右,平均侧摩阻力达到峰值,说明在加载过程中,平均桩侧摩阻力达到极限值所需要桩身沉降是很小的,约为0. 03b。由于密实砂土存在剪胀及应变软化特性,因此,随着沉降的继续增加,平均桩侧摩阻力呈下降趋势,并在沉降达到2 mm 左右趋于恒定,即桩侧平均摩阻力 沉降关系呈软化型。图3 桩侧摩阻力与桩顶沉降曲线桩 土接触面土体剪切位移场图4 为桩 土接触面土体在不同沉降条

12、件下的剪切位移场。由图4 可知,剪切位移主要分布在桩侧附近,其影响范围有限。在加载初期,桩周土颗粒以竖向位移为主,且数值较小,这阶段土体处于挤密的过程; 随着桩沉降的增加,桩 土相对位移增加,从而由桩带动桩周土体颗粒运动,接触面上的土颗粒位移逐渐变大,位移矢量方向以斜向下为主。桩身下段较大水平位移的出现,说明在压桩过程中密砂发生了剪胀。桩 土接触面剪切位移等值线图5 为不同沉降条件下桩 土接触面土体竖向剪切位移等值线图。由图5 可知,随着离开桩轴线距离的增大,剪切位移不断减小; 沿着桩顶至桩底,剪切位移有不断增大趋势。在沉降达到10 mm 左右,剪切位移影响范围基本保持不变。剪切位移首先出现在

13、桩身下部,这是由于下部桩侧表面正应力较大,桩与土贴合较紧,桩带动桩周土体一起向下运动。随着桩顶沉降的增加,剪切位移逐步向桩身上部及桩两侧发展。最终的剪切位移影响范围由桩顶的1 倍桩径增加至桩底的3 倍桩径( 从桩中心算起) 。as = 0. 96 mm bs = 4. 213 5 mm;cs = 10. 572 5 mm ds = 17. 132 5 mm图5 竖向剪切位移等值线桩 土接触面剪切位移沿桩身的分布图6 为桩身不同部位,距桩中心线不同距离处的桩侧土体剪切位移分布曲线,图中r 为距桩中心线的距离,w 为桩侧土体剪切位移。由图6 可知,桩侧土体变形主要集中在桩身周围。当r 不大于3b

14、时,随着离开桩中心线距离增加,桩侧土体变形急剧减小; 桩侧土体变形沿着深度方向逐渐增大,其增速亦逐渐增大。当大于3b 后,桩侧土体变形即保持为恒定值。图6 桩身附近剪切位移分布桩 土接触面土体最大剪应变场图7 为不同沉降条件下桩 土接触面土体最大剪应变云图。由图7 可知,在靠近桩身处的剪应变较大,随着离桩轴线距离的增加而减小。在加载初期,最大剪应变首先出现在桩顶及桩底附近土体中,随着桩顶荷载的增大,最大剪应变逐渐向桩身中部发展。在极限荷载条件下,最大剪应变沿着桩身表现为“两头大中间小”的分布形式。在沉降达到10 mm后,桩已接近承载能力极限状态,桩周土体最大剪应变的分布形式基本保持不变。as

15、= 0. 96 mm bs = 4. 213 5 mm;cs = 10. 572 5 mm ds = 17. 132 5 mm图7 桩周土体最大剪应变场结论平均桩侧摩阻力达到极限值所需桩身沉降约为0. 03b,平均桩侧摩阻力 沉降关系呈软化型。桩侧土体剪切位移发生在有限范围的土体中,剪切位移影响范围由桩顶至桩底逐渐增大。最大剪应变首先出现在桩顶及桩底附近土体中,而后向桩身中部发展,在极限荷载条件下,最大剪应变沿桩身呈“两头大中间小”的分布形式。基于PIV 技术的沉桩过程土体位移场模型试验研究曹兆虎 孔纲强(河海大学) 工程力学 2014.08摘 要:基于粒子图像测速(PIV)技术,利用自行设计

16、的静压桩自动沉桩模型试验系统,对沉桩过程中桩周土体位移场进行测量。在沉桩过程中,利用CCD(charge coupled device)高速工业相机连续拍摄试验观测面上桩周土体变形的灰度图像,然后对初始点和峰值点进行分析,得到位移场分布。研究了不同沉桩深度、桩-土摩擦系数和桩尖形式情况下沉桩对周围土体位移场的影响规律;相应试验结果与圆孔扩张理论解进行对比分析,其径向位移变形的规律基本一致,验证了模型试验的可靠性。相对常规试验方法,该试验操作简便,对环境要求不高,可以进行非插入式全场测量。模型试验系统系统由光学平台、模型槽、加载系统、图像摄录及后处理系统组成,具体如图1 所示。光学平台采用阻尼材

17、料,铁磁不锈钢表面,蜂窝状支撑内芯结构,抗振性能好,可减少加载系统和外界环境所产生的振动,提高整个模型试验的可靠度;模型槽为长方体,有机玻璃制成,内部加肋以增加整体刚度,上部开口,外边平面尺寸为130mm130mm,壁厚为5mm,高度为260mm;其中一侧面通过精密机床标定,设置有一系列参考点,用于测量系统的标定,进行像素坐标与物理坐标之间的转化;加载系统采用静力沉桩自动加载,由电机提供恒定加载速率,范围0.1mm/s10mm/s,配有位移量测计,可同步记录沉桩深度;图像摄录采用CCD 高速工业相机,分辨率1280960。通过计算机控制可同步记录沉桩过程,连续拍摄,得到一系列图像;后处理软件采

18、用PIVview2;图1 模型试验装置实物图模型试验准备土样制备与模型桩制作砂土试样采用福建标准砂,干样,厚度为250mm,其比重为2.643,Cu=1.542,Cc=1.104,最大干密度和最小干密度分别为1.74g/cm3、1.43g/cm3。所采用砂土试样的密实度为78%,制样时,采用分层摊铺,控制每层重量。圆形桩沉桩变形属于轴对称问题,故模型试验采用半桩,不锈钢材质,保证其刚度,沉桩时桩中心线对准模型槽观察面中心线,紧贴着槽壁内侧下沉。模型试验工况为了研究沉桩过程中,桩身摩擦、桩尖角度和沉桩深度对桩周土体变形及流动的影响,设计了一系列模型试验工况如表1 所示。在考虑摩擦时,通过机床加工

19、在桩身切割纵横交错的斜纹;在考虑光滑时,则用机械打磨光滑,并涂抹润滑剂。表1 模型试验工况图沉桩过程中拍摄得到的一系列图片通过PIVview2 软件进行处理,将整个图像划分为若干小图像块,通过计算各个小的图像块的位移得到整个图像的位移场,再将像素坐标转化为物理坐标即可得到相应物理坐标下的位移场。其图像匹配的标准关联函数为:其中:M、N 为图像块的长、宽;f 为t1 时刻图像中,某图像块中心点坐标(m, n)处的灰度值分布函数;g为 t2 时刻图像中,该图像块中心点坐标(m + ,n + )处的灰度值分布函数; 、 分别为 x、y 方向的位移增量。试验结果分析桩周土体的位移可以用箭头矢量图来表示

20、,以T1 为例,图2(a)表示桩端从11R 沉到12R,桩周土体的位移,图2(b)表示桩端从0 沉到12R,桩周土体的总位移。坐标表示距离,单位mm。由图2 可知,在接近桩端底部及桩身的区域内剪切变形较大,当所划分的小图像块进入该区域后,往往很难追踪其运动轨迹,所以在径向小于2R,竖向小于12R 区域内的位移显示不出。图2 位移矢量图沉桩深度L 的影响分析取桩身光滑、桩尖角90情况,对沉桩深度L分别为6R、9R、12R 的桩周土体位移进行分析。如图3 所示,图3(a)、图3(b)、图3(c)为归一化的桩周土体水平位移轮廓图。随着沉桩深度的不断增大,桩侧土体的水平位移不断增大,最大影响范围在6R

21、8R 附近。图3 归一化水平位移轮廓图图4(a)、图4(b)、图4(c)为归一化的桩周土体竖向位移轮廓图。从图4 发现,桩底端土体以向下位移为主,最大影响范围在桩底4R5R 附近;桩侧以向上位移为主,随着沉桩深度的增大,竖向位移影响范围逐渐增大,可能原因是随着沉桩深度增加,排开土体的土颗粒增多,一方面土体颗粒之间发生挤密作用,一方面颗粒向斜上方运动,但由于模型槽的边界效应,土体颗粒逐渐向竖向运动,同时造成土体表面的一定隆起。图4 归一化竖向位移轮廓图桩尖角度的影响分析取相同沉桩深度L=12R,桩身光滑情况。图5(a)、图5(b)分别为桩尖角度45时桩周土体的水平位移轮廓图和竖向位移轮廓图。对比

22、图5(a)与图3(c)、图5(b)与图4(c),由于桩尖角度的存在,改变了沉桩过程中土体颗粒的运动,桩底端排开的土体颗粒由于挤压,向桩侧斜上方运动,导致桩侧水平、竖向位移影响范围增大;而桩底向下的竖向位移及其影响范围均减小。图5 桩尖角45归一化位移轮廓图桩土摩擦系数的影响分析取相同沉桩深度L=12R,桩端水平情况。图6(a)、图6(b)为考虑摩擦的归一化桩周土体水平位移轮廓图和竖向位移轮廓图。对比图6(a)与图3(c),由于桩身摩擦的存在,增加了土体颗粒与桩身之间的挤压作用,桩侧土体的水平位移增大,最大影响范围增大1R2R。对比图6(b)与图4(c),由于桩身摩擦的存在,同样桩侧的竖向位移增

23、大,其影响范围增大1R2R,而桩身摩擦对桩端底部的竖向位移改变不大。图6 考虑摩擦的桩尖角90归一化位移轮廓图取相同沉桩深度L=12R,桩尖角度45情况。图7(a)、图7(b)为对应的考虑摩擦的归一化桩周土体水平位移轮廓图和竖向位移轮廓图。对比图7(a)与图5(a)、图7(b)与图5(b),桩身摩擦对水平位移和竖向位移影响均不大,可能原因是桩尖与土体颗粒间挤压作用影响较大。图7 考虑摩擦的桩尖角45归一化位移轮廓图将T3、T5 试验结果中的水平位移与圆孔扩张理论方法的结果进行比较。如图8 所示,选取沉桩深度L 等于12R,沿桩身高度z 分别为3R、6R、9R、12R、15R 处水平位移做比较,

24、图中横坐标为归一化的半径r/R,纵坐标为归一化的水平位移r /R。模型试验与圆孔扩张理论结果的对比分析由图8 可知,试验结果和圆孔扩张理论解关于水平位移的变化规律基本一致,同时由于试验条件和理论条件的不同,其结果存在一定的差异性。当r/R5 时,对于桩身高度为6R 和9R 时,T5 的水平位移大于圆孔扩张方法,可能是桩身摩擦引起的;当r/R5 时,T3、T5 的水平位移均小于圆孔扩张方法,这主要是由于模型试验的边界效应。当桩身深度为15R 时,T3、T5 的水平位移基本相同,接近于0,说明沉桩过程对于桩端底部深度大于3R的土体影响不大,这与考虑沉桩深度对桩端底部的最大影响范围4R5R 结论相近

25、。图8 L=12R 时归一化水平位移对比图结论(1) 通过基于PIV 技术的单桩砂土沉桩试验,得到沉桩过程中桩周土体水平和竖向位移场。研究结果表明,整个沉桩模型系统相对常规试验方法操作简便,对环境要求不高,可以进行非插入式全场测量,相应试验结果与圆孔扩张理论解对比,水平位移规律基本一致,验证了模型试验的可靠性。(2) 对于平底圆桩,沉桩过程对桩侧土体位移影响范围在8R 附近,对桩端底部土体影响范围在4R 附近;桩侧水平位移随着距桩轴距离的增大逐渐减小,土体由于挤压而产生竖向位移,造成地面一定隆起;桩身摩擦的存在使得桩侧向土体位移影响范围增大2R 左右,对桩端底部土体位移基本没有影响。(3) 当

26、桩尖角度45时,对比相同工况下平底圆桩,桩侧的水平和竖向位移均增大,桩端底部的竖向位移明显减小;而桩身摩擦对其水平位移和竖向位移影响不大。基于MATLAB的图像处理方法图像的分类在数字图像处理领域,将图像分为模拟图像和数字图像两种,计算机处理的信号都是数字信号,所以在计算机上处理的图像均为数字图像。根据数字图像在计算机中表示方法不同,分为二进制图像,索引图像,灰度图像,RGB图像和多帧图像;根据计算机中图像文件格式不同,图像又分为位图和矢量图。可见,图像的属性是多角度的,图像的分类也是多维的。二进制图像二进制图像也称为二值图像,通常用一个二维数组来描述,1位表示一个像素,组成图像的像素值非0即

27、1,没有中间值,通常0表示黑色,1表示白色。如下图所示。二进制图像一般用来描述文字或者图形,其优点是占用空间少,缺点是当表示人物或风景图像时只能描述轮廓。灰度图像也称为单色图像,通常也由一个二维数组表示一副图像,8位表示一个像素,0表示黑色,255表示白色,1254表示不同的深浅灰色,一副灰度图像放大44大小像素,如下图所示。通常灰度图像显示了黑色与白色之间许多级的颜色深度,比人眼所能识别的颜色深度范围要宽的多。灰度图像RGB图像也称为真彩色,是一种彩色图像的表示方法,利用3个大小相同的二维数组表示一个像素,3个数组分别代表R、G、B三个分量,R表示红色,G表示绿色,B表示蓝色,通过三种基本颜

28、色可以合成任意颜色,如图1.10所示RGB图像。每个像素中的每种颜色分量占8位,每一位由0,255中的任意数值表示,那么一个像素由24位表示,允许的最大值为224(即1677216,通常记为16M)。RGB图像索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。在MATLAB中,索引图像包含一个数据矩阵X和一个颜色映射(调色板)矩阵map。数据矩阵可以是8位无符号整型、16位无符号整型或双精度类型的。索引图像图像类型的转换数据矩阵索引色图像二值图像真彩色图像灰度图像图形类型转换关系图在MATLAB中,要进行图形类型转换可以直接调用MATLAB函数。函数名函数功能dither图像抖动,将灰度图

29、变成二值图或者将真彩色图像抖动成索引色图像gray2ind将灰度图像转换成索引图grayslice通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像im2bw通过设定亮度阈值将真彩、索引色、灰度图转换成二值图像ind2gray将索引色图像转换成灰度图像ind2rgb将索引色图像转换成真彩色图像mat2gray将数值矩阵转换成灰度图像rgb2gray将真彩色图像转换成灰度图像rgb2ind将真彩色图像转换成索引色图像例:RGB图像转换为灰度图像MATLAB代码程序执行结果例:RGB图像转换为索引图像MATLAB代码程序执行结果膨胀与腐蚀膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中,使边界向外部扩展的过程。通

30、过膨胀,可以填充图像中的小孔及在图像边缘处的小凹陷部分。在MATLAB中,采用函数imdilate()进行膨胀操作。IM2=imdilate(IM,SE):该函数对图像IM进行膨胀,采用的结构元素为SE,返回值IM2为膨胀后得到的图像。MATLAB代码程序执行结果程序执行结果MATLAB代码程序执行结果例:膨胀操作腐蚀和膨胀是对偶操作。腐蚀是一种消除边界点,使边界向内收缩的过程,利用腐蚀操作,可以消除小且无意义的物体。在MATLAB中,采用函数imerode()进行膨胀操作。IM2=imerode(IM,SE):该函数对图像IM进行腐蚀,采用的结构元素为SE,返回值IM2为腐蚀后得到的图像。MATLAB代码程序执行结果MATLAB代码程序执行结果例:腐蚀操作开运算和闭运算结构元素B对A的开运算,计作 ,定义为:即首先采用结构元素对A做腐蚀运算,然后做膨胀运算,使用相同的结构元素。在MATLAB中,采用函数imopen()进行二值图像或灰度图像的开运算。IM2=imopen(IM,SE):该函数对图像IM进行开运算,采用的结构元素为SE,返回值IM2为开运算后得到的图像。在上图中,左图为原始图像,右图为开运算后得到的图像。通过开运算,去除了图像中比较小的图像。闭运算是开运算的对偶运算,计作

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