一种基于DIC的钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法与流程

一种基于dic的钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法
技术领域
1.本发明涉及图像处理与钢结构疲劳裂纹测量领域，具体地，涉及一种基于数字图像相关(digital image correlation,dic)的钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法，可广泛应用于焊接钢面板、钢节点等涉及钢结构疲劳裂纹测量的领域。


背景技术：

2.随着土木工程技术领域的不断发展，钢结构工程构件因其自重轻、整体效率高、跨越能力强、抗震性能好等优点，被广泛应用于国内外结构工程，已成为大型工程结构的主要构件种类之一。与此同时，国内外大量钢结构工程，尤其是在桥梁工程中，都已发现了不同程度的疲劳裂纹，需要对这些裂纹的影响进行定量评估并在此基础上制定养护维修策略，以确保工程的安全正常运营，其中疲劳裂纹检测监测是最重要的基础工作，裂纹实测数据是否全面及准确，直接关系到评估结果的正确性以及养护维修对策的有效性。
3.钢结构的疲劳开裂模式具有多样性，细观疲劳裂纹多出现在焊缝、开孔等局部区域，且裂纹在反复荷载作用下具有开合“呼吸”特征，传统的疲劳裂纹检测及监测技术手段较为落后，现有的人工目测、射线检测、磁粉检测、液体渗透检测等钢结构裂纹探测方法尚未达到全覆盖、精细化、智能化的要求，无法为钢结构疲劳性能评估及管养对策制定提供准确数据，已成为钢结构基础设施安全保障的“卡脖子”问题之一。


技术实现要素：

4.针对现有技术中的缺陷，本发明提出一种基于数字图像相关(digital image correlation,dic)的钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法，该方法原理清晰、性能稳定、扩展性好，能够精确还原疲劳裂纹的开裂形态及动态扩展过程。
5.根据本发明的一个方面，提供一种基于dic的钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法，包括：
6.采集一组记录钢结构疲劳裂纹扩展形态变化过程的数字图像序列；
7.对所述数字图像序列进行图像处理，获得具备拓扑结构的裂纹扩展位移场；
8.对所述裂纹扩展位移场进行裂纹扩展形态提取，得到钢结构疲劳裂纹的动态扩展过程。
9.优选地，所述数字图像序列由工业相机按照一定采集帧率(不低于0.1fps)拍摄得到，其包括的数字图像数量不低于两张。
10.优选地，所述数字图像序列进行图像处理，获得具备拓扑结构的裂纹扩展位移场，包括：
11.s101，在数字图像内生成目标点阵；
12.s102，所述目标点阵生成拓扑结构；
13.s103，对所述目标点阵内的目标点运用dic，进行钢结构疲劳裂纹进行位移场测量，得到具备拓扑结构的裂纹扩展位移场。
14.优选地，所述101，在数字图像内生成目标点阵，包括：
15.在数字图像内规划一个包含完整裂纹扩展的多边形目标区域(region ofinterest,roi)；
16.所述roi由包含有限个顶点的顶点集合组成，找到roi四个极外围点，以四个极外围点为界，构建所述roi的外包矩形；
17.优选地，在生成目标点阵的过程中，以射线法判断该目标点是否在roi区域内，若在，则采用该目标点，否则，舍弃该目标点。
18.优选地，所述s102,目标点阵生成拓扑结构，包括：
19.按照目标点阵的先后生成顺序，从0标号开始，以累加的方式赋予每个目标点为一的标号。
20.对每一个目标点，运用行扫描的方式，依次找到在上下左右四个方向上与之距离为生成步长的四个相邻目标点，并记录四个相邻目标点的标号；
21.对于边界处的目标点，其某方向上缺失相邻目标点，将该缺失点标号记为负数。
22.优选地，所述s103，对所述目标点阵内的目标点运用dic，进行钢结构疲劳裂纹进行位移场测量，得到具备拓扑结构的裂纹扩展位移场，包括：
23.对每一个目标点进行位移测量，得到每一个目标点在时域内的位移时程曲线；
24.在空域内得到每一个时间节点即每一帧图像内的位移场，所述位移场在空域内的排列方式源自目标点阵，所述位移场具有与目标点阵相同的拓扑结构。
25.优选地，对所述裂纹扩展位移场使用裂纹扩展形态提取算法，得到钢结构疲劳裂纹的扩展形态，包括：
26.s201，通过零均值归一化互相关(zero-mean normalized cross correlation,zncc)计算得到相关度r
zncc
，界定裂纹为粗裂纹或细裂纹；
27.s202，若界定为细裂纹，使用dic应变场算法，提取得到细裂纹的裂纹扩展形态；
28.s203，若界定为粗裂纹，使用零均值归一化互相关算法，提取得到粗裂纹的裂纹扩展形态；
29.s204，组合每一帧图像获得的裂纹扩展形态，得到时域内的裂纹扩展形态动态扩展过程。
30.优选地，所述s201,通过零均值归一化互相关(zero-mean normalized crosscorrelation,zncc)计算得到相关度r
zncc
，界定裂纹为粗裂纹或细裂纹，包括：
31.对目标点阵内每一个目标点运行dic算法，计算其zncc系数r
zncc
，计算公式为
[0032][0033]
式中，f(x,y)与g(x',y')分别为做互相关运算的引用图像子集与匹配图像子集，s代表全区域求和，fm＝∑sf(x,y)/m2，gm＝∑sg(x',y')/m2；
[0034]
设定阈值a，将r
zncc
大于a的目标点设为生点，将r
zncc
小于a的目标点设为灭点；
[0035]
若有目标点通过r
zncc
阈值而判别为灭点，则认为此条裂纹为粗裂纹，否则为细裂纹。
[0036]
优选地，所述s202，若界定为细裂纹，使用dic应变场算法，提取得到细裂纹的动态
细观扩展形态，包括：
[0037]
采用基于正则化平滑的有限单元应变计算方法，处理所述具有拓扑结构的裂纹扩展位移场，得到裂纹扩展应变场；
[0038]
扫描检测裂纹扩展应变场得到细裂纹应力峰值区域，识别得到位于疲劳裂纹扩展区域边界处的目标点；
[0039]
将边界处的目标点按照横向坐标排序组合后，得到两条由离散点组成的线段，各对应疲劳裂纹扩展边界的上边界与下边界，即获得裂纹双链；
[0040]
将裂纹双链拟合得到裂纹扩展形态；
[0041]
所述s203，若界定为粗裂纹，使用零均值归一化互相关算法，提取得到粗裂纹的动态细观扩展形态，包括：
[0042]
确定生点、灭点各自的一区域，定义两区域的交界处为生灭边界，通过搜索识别目标点阵的生灭信息，将位于生灭边界上的目标点排列组合为粗裂纹的裂纹双链；
[0043]
将裂纹双链拟合得到裂纹扩展形态。
[0044]
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
[0045]
(1)本发明采用了图像处理的方式，并创新研发的dic算法提取得到数字图像内的钢结构疲劳裂纹扩展形态。
[0046]
(2)相对于传统疲劳裂纹测量技术，本发明能够精确测量钢结构疲劳裂纹的扩展形态，革新了现阶段钢结构疲劳裂纹测量技术。
[0047]
(3)本发明可广泛用于钢结构疲劳试验，为钢结构疲劳裂纹扩展的机理性研究提供新方式，也可用于钢结构工程中的疲劳裂纹扩展监测。本发明可弥补人工检测法的诸多不足，实现疲劳裂纹扩展形态的高精度实时监测，由此节省大量人力物力，极大提升疲劳裂纹测量的效率与精度。
附图说明
[0048]
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0049]
图1是本发明所提供的一实施例的一种基于dic的钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法的流程图；
[0050]
图2是本发明提供的一优选具体实施例的部分实施步骤的流程图；
[0051]
图3是本发明提供的一优选具体实施例的dic位移场测量结果；
[0052]
图4是本发明提供的一优选具体实施例的实际疲劳裂纹形态提取结果。
具体实施方式
[0053]
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
[0054]
本发明提供一实施例，一种基于dic的钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法，包括：采集一组记录钢结构疲劳裂纹扩展形态变化过程的数字图像序列；对数字图像序列进行图
像处理算法，获得具备拓扑结构的裂纹扩展位移场；对裂纹扩展位移场进行裂纹扩展形态提取算法，得到钢结构疲劳裂纹的动态扩展过程。
[0055]
本发明上述实施例中，数组图像序列由工业相机按照一定采集帧率拍摄得到。
[0056]
本发明上述实施例中，图像处理算法用于处理一组记录有钢结构疲劳裂纹扩展形态变化过程的数字图像序列，该图像处理算法可在数字图像内生成具备拓扑结构的目标点阵，对点阵内各目标点运用dic，进而对数字图像序列内的钢结构疲劳裂纹进行位移场测量，得到具备拓扑结构的裂纹扩展位移场测量结果。dic是目前较为成熟的光测力学技术，其基于数字图像内的物体表面随即纹理测试得到物体表面的形变过程。
[0057]
本发明上述实施例中，裂纹扩展形态提取算法，该算法可基于细裂纹位移场，运用dic应变场算法，提取得到细裂纹扩展位移场；该算法可基于粗裂纹位移场，运用零均值归一化互相关(zero-mean normalized cross correlation,zncc)算法，提取得到细裂纹扩展位移场提取得到粗裂纹的动态细观扩展形态。
[0058]
为了更好的还原裂纹动态扩展过程，本发明提供一优选实施例。参照图1，为实施例的一种基于dic的钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法，包括：
[0059]
s100，读取数字图像序列；
[0060]
s200，运行图像处理算法；
[0061]
s300，生成拓扑dic位移场；
[0062]
s400，运行裂纹扩展形态提取算法；
[0063]
s500，生成单帧图像的疲劳裂纹静态形态；
[0064]
s600，判断图像序列是否读取结束。如否，则重复s100-s500；若是，则进入s700；
[0065]
s700，还原裂纹动态扩展过程。
[0066]
为了更好的执行s200运行图像处理算法，本发明提供一个较优实施例，通过图像处理算法以固定步长在一定范围内生成目标点阵。
[0067]
具体地，首先在数字图像内规划一个多边形区域，该多边形目标区域(region of interest,roi)形状任意，原则上须完整包含裂纹扩展的图像区域。该roi由包含有限个顶点的顶点集合组成，找到roi四个极外围点，以四个极外围点为界，构建该roi的外包矩形。进一步，在该外包矩形内部，以一定的步长(1-1000像素)。生成过程为，以外包矩形左上角为起始点，按照一定的像素间距(步长)，以从左到右，从上到下的顺序，生成目标点阵。roi边界由离散点集构成，极外围点为横坐标或纵坐标在roi边界点集内为极值的点，这样的点一般有四个。
[0068]
目标点阵的生成过程中，以射线法判断该目标点是否在roi区域内，若在，则采用该目标点，否则，舍弃该目标点。最终，生成一个完整的目标点阵。
[0069]
目标点阵内每一个目标点都具备唯一的标号，已知该目标点阵内某一个目标点的标号，通过拓扑结构，可查找到与该目标点相邻的所有目标点的标号。
[0070]
基于上述实施例，执行s300，使得上述实施例图像处理算法生成的目标点阵具备拓扑结构。
[0071]
具体地，按照目标点的先后生成顺序，从0标号开始，以累加的方式赋予每个目标点唯一的标号，获得的标号为0、1、2、3、4、5
……
依次类推。标号赋值完成后，开始生成拓扑结构，具体地，对于某一个目标点，运用行扫描的方式，依次找到在上下左右四个方向上与
之距离为生成步长的四个相邻目标点，特别地，对于边界处的目标点，其某方向上缺失相邻目标点，将该缺失点标号记为负数。对每一个目标点均记录相邻点标号后，即完成了拓扑结构的生成。
[0072]
图像处理算法运用dic对每一个目标点进行位移测量，得到每一个目标点在时域内的位移时程曲线，从而在空域内得到每一个时间节点也即每一帧图像内的位移场，由于该位移场在空域内的排列方式源自目标点阵，所以该位移场具有与目标点阵相同的拓扑结构。
[0073]
基于上述实施例生成的拓扑dic位移场，本发明提供一个优选实施例执行s400和s500，能够获得较优的单帧图像的疲劳裂纹静态形态。
[0074]
具体地，裂纹扩展形态提取算法，通过dic应变算法计算得到细裂纹扩展应变场。进一步的，可采用一种基于正则化平滑的有限单元应变计算方法(regularization-aided finite element strain calculation method,rfe)，通过处理前述具有拓扑结构的位移场，从而计算得到裂纹扩展应变场。rfe算法包括以下过程：
[0075]
s1，运用传统的有限单元理论，基于裂纹扩展位移场计算得到裂纹扩展应变场s1，运用传统的有限单元理论，基于裂纹扩展位移场计算得到裂纹扩展应变场第i行第j列的目标节点处通过单元位移应变关系得到原始应变，假设该原始应变该假设代表原始应变场为真实应变场ε
i,j
与噪声n
i,j
的叠加，且噪声符合高斯分布。
[0076]
s2，在目标点阵内某目标点处，建立如下能量公式：
[0077][0078]
式中，ε
i-1,j
、ε
i 1,j
、ε
i,j-1
、ε
i,j 1
分别为与目标节点相邻的上下左右四个目标点的原始应变结果，μ为平滑系数。
[0079]
s3，采用牛顿迭代法求得目标ε
i,j
，即
[0080][0081]
式中，k为迭代次数，为式，为式的二阶导数，即为一个常数。
[0082]
s4，不断进行迭代，当满足条件时，迭代终止。
[0083]
将迭代得到的ε
i,j
作为有效结果参与其余目标点的正则化平滑迭代计算过程。
[0084]
裂纹扩展形态提取算法通过扫描检测裂纹扩展应变场得到细裂纹应力峰值区域，通过扫描应力峰值区域，得到疲劳裂纹扩展区域，从而识别得到位于疲劳裂纹扩展区域边界处的目标点，将边界处目标点按照横向坐标排序组合后，得到两条由离散点组成的线段，各对应疲劳裂纹扩展边界的上边界与下边界，本发明将这两条裂纹扩展线段统称为裂纹双链。
[0085]
裂纹扩展形态提取算法通过零均值归一化互相关(zero-mean normalized cross correlation,zncc)算法，得到粗裂纹的裂纹双链。具体地，对目标点阵内每一个目标点运行dic算法时，计算其zncc系数r
zncc
，计算公式为
[0086][0087]
式中，f(x,y)与g(x',y')分别为做互相关运算的引用图像子集与匹配图像子集，s代表全区域求和，fm＝∑sf(x,y)/m2，gm＝∑sg(x',y')/m2。每一个目标点均有相对应的r
zncc
，设定一个阈值a，一般令a＝0.8-0.9。将r
zncc
大于a的目标点设为生点，将r
zncc
小于a的目标点设为灭点，则生灭点各自为一区域，这两区域的交界处为生灭边界，通过搜索识别目标点阵的生灭信息，将位于生灭边界上的目标点排列组合为粗裂纹的裂纹双链。
[0088]
裂纹扩展形态提取算法通过所设r
zncc
阈值判断该裂纹为细裂纹或粗裂纹，具体地，若有目标点通过r
zncc
阈值而判别为灭点，则认为此条裂纹为粗裂纹，进而按照粗裂纹的提取算法得到裂纹双链，否则，按照细裂纹的提取算法得到裂纹双链。通过裂纹双链拟合得到精确的裂纹扩展形态。
[0089]
基于上述实施例获得的裂纹双链，执行s600和s700，即通过对数字图像序列内每一帧图像均运行图像处理算法与裂纹扩展形态提取算法，得到时域内的裂纹扩展形态动态变化结果。
[0090]
本实施例可广泛应用于实验室与实际工程当中，以满足钢结构疲劳裂纹测量的全覆盖、精细化、智能化测量需求，打破钢结构疲劳性能评估技术的瓶颈，进一步为钢结构基础设施的安全提供重要保障。
[0091]
为了验证上述基于dic的钢结构疲劳裂纹扩展形态测量方法各个实施例的可行性和检测相应效果，本发明提供一个较优的具体实施例。本具体实施例，提供一组实验室内十字焊接节点试件的疲劳裂纹形态测量结果。
[0092]
该十字焊接节点试件通过疲劳试验机进行加载，试验机将50-350kn的循环荷载通过顶部工装施加于十字形试件上，加载频率为2hz，直至十字形试件发生疲劳断裂，试验结束。该十字焊接节点疲劳试验共计进行了10余个小时，采用工业相机持续记录了十字焊接节点试件的整个加载过程。试验开始前，需要对试件表面进行散斑制备，一般可采用装有速干墨汁的高压喷壶对试件表面进行喷洒，实现人工散斑制备。
[0093]
图3为十字形试件的dic位移场测量结果，通过云图方式将位移场进行了可视化，可以看出，试件开裂前的云图结果两极分化明显，意味着此时的微裂纹宽度变化已被dic测得并蕴含在位移场测量结果中，进一步依据dic位移场处理结果，进行疲劳裂纹的形态提取。
[0094]
本具体实施例包括以下过程：
[0095]
(1)基于图像处理算法在图像序列内目标图像生成具备拓扑结构目标点阵，运用dic对目标点阵内每一个目标点进行位移测量，进而得到位移场测量结果。
[0096]
(2)对dic位移场进行后处理，确立疲劳裂纹离散生灭边界。
[0097]
首先基于一个周期后的zncc生灭边界检测结果，判断粗裂纹的出现区域，而细裂纹的生灭边界由应变场峰值区域确立。生灭边界确立后，即可进行疲劳裂纹形态提取。
[0098]
(3)将离散边界进行内推，得到与实际疲劳裂纹吻合度良好的离散双链。实施流程如图2所示，具体为：读取目标点i，查找点i相邻的5点，基于最小二乘法相邻点进行直线拟合，计算出直线的法向，将目标点沿着法向内推，直至对所有目标点完成内推。
[0099]
(4)拟合离散双联，得到疲劳裂纹解析解，即疲劳裂纹扩展形态。
[0100]
(5)整合所有图像序列内单帧数字图像的疲劳裂纹静态测量结果，在时域内形成疲劳裂纹动态扩展测量结果。
[0101]
图4为本发明测量得到的十字焊接节点试件疲劳裂纹形态动态扩展结果。可以看到，随着裂纹的不断扩展，本发明可精确测得疲劳裂纹的长度动态扩展过程、宽度动态扩展过程以及精细化的扩展边界形态。
[0102]
本发明不对数字图像以及数字图像采集设备做具体要求，但凡能够应用于dic技术的图像及采集设备，均可应用于本算法。
[0103]
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。上述各优选特征在互不冲突的情况下，可以任意组合使用。