一种裂纹长度的连续测量方法与流程

1.本发明涉及裂纹测量技术领域，具体涉及一种裂纹长度的连续测量方法。


背景技术：

2.实际工程应用中，由于金属材料内部结构并不均匀，从而导致了应力传递不平衡，材料内部有些地方会成为应力集中区；此外，由于结构与工艺的要求，工程构件外形上的变化也将会引起应力集中，如传动轴上会有键槽、横孔等。与此同时，材料内部缺陷处还存在许多微小的裂纹。因为上述原因，在工程构件的加工制造和使用中，疲劳裂纹的产生是无法避免的。构件在工作应力低于强度极限，甚至低于屈服极限的情况下常因疲劳破坏突然发生断裂；即使是塑性性能很好的材料，在断裂前也无明显的塑性变形。为了预防由于疲劳裂纹扩展而使材料和构件出现突然的疲劳失效造成巨大损失，对疲劳裂纹扩展的规律进行深入研究是十分有必要的。
3.20世纪60年代起出现并迅速发展的高倍电子显微镜、电液伺服控制疲劳机、电火花切割机等，为裂纹扩展的实验研究、裂纹扩展破坏机理的观察、裂纹的制备等提供了可用的实验手段。对裂纹长度进行测量的方法有：目测法、电位法、柔度法。目测法通过在试验件上粘贴带有刻度的标尺，在试验过程中利用手持显微镜人工读取裂纹的长度，并记录下对应的疲劳循环次数。采用电位法(epd)进行裂纹长度的测量可用于任何导电材料。这种方法需要稳定电量的电流通过试样，测量在裂纹扩展过程中通过裂纹面的电势变化。当裂纹长度增加时，由于试样上原有横截面面积的减少导致电阻增加。通过基本的电势原理，电阻的改变引起跨越裂纹面测量点的电势变化。通过监测电势的变化并与基准电压和基准裂纹长度进行比较，使用适用于特定几何尺寸试样的相关标定曲线可以测定裂纹长度。材料和构件在载荷作用下会产生一定的变形，变形量与对应载荷的比值称为柔度。当材料或构件产生裂纹或裂纹扩展时，其柔度也会发生变化，其他条件不变时，柔度的变化即可用来测量表面裂纹长度。柔度法利用裂纹张开位移间接测量裂纹长度。上述三种对裂纹进行测量的方法均存在着不同的缺点：目测法使得试验人员无法从机械操作中解放出来；电位法容易受到电流和环境等的影响；柔度法操作方法又过于繁琐。于是，对于裂纹长度的测量迫切需要一种便捷、易操作的方法。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种裂纹长度的连续测量方法，以能够在不暂停疲劳试验的前提下使用光测力学方法完成对裂纹长度的测量，从而进一步提高裂纹长度的测量效率。
5.本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
6.本发明提供一种裂纹长度的连续测量方法，所述裂纹长度的连续测量方法包括：
7.s1：对试件加载连续载荷；
8.s2：获取加载连续载荷状态下的多张连续原始图像；
9.s3：对多张所述连续原始图像进行图像筛选，得到第一图像和第二图像；
10.s4：对所述第一图像和第二图像进行像素级分析，得到所述试件的实际裂纹长度。
11.可选择地，所述步骤s2包括：对摄像设备进行图像采集频率时间间隔参数设定，得到可用的摄像设备；利用所述可用的摄像设备获取不间断加载连续载荷下的多张连续原始图像。
12.可选择地，所述步骤s3包括：
13.利用均方误差和结构相似性方法对多张所述连续原始图像进行图像筛选。
14.可选择地，所述均方误差为：
[0015][0016]
其中，mse表示均方误差，也即像素值之差平方和的均值，h、w分别表示处理后的图像的像素数量和原始图像的像素数量，x(i,j)、y(i,j)分别表示经过处理后的图像的像素值和原始图像的像素值，i,j表示像素坐标。
[0017]
可选择地，所述结构相似性为：
[0018]
利用像素均值作为亮度估计值，利用标准差作为对比度估计值，利用协方差作为结构相似度的度量值。
[0019]
可选择地，所述利用像素均值作为亮度估计值为：
[0020][0021]
所述利用标准差作为对比度估计值为：
[0022][0023]
所述利用协方差作为结构相似度的度量值为：
[0024][0025]
其中，其中，l(x,y)是亮度比较函数，c(x,y)是对比度比较函数，s(x,y)是结构比较函数，μ
x
,μy分别表示图像x和y的均值，且σy分别表示图像x和y的标准差，分别表示图像x和y的标准差，σ
xy
表示处理厚的图像x和原始图像y的均方差且h、w分别表示处理后的图像的像素数量和原始图像的像素数量，x(i,j)和y(i,j)分别表示处理后的图像的像素值和原始图像的像素值，i,j表示像素坐标，c1,c2,c3为常数。
[0026]
可选择地，所述步骤s4包括：
[0027]
s41：框选所述第一图像和/或第二图像中图像表面的目标长度范围；
[0028]
s42：获取所述目标长度范围中的长度值和像素数；
[0029]
s43：根据所述长度值和所述像素数，得到目标系数值；
[0030]
s44：获取所述第一图像和/或所述第二图像中裂纹的像素长度；
[0031]
s45：根据所述目标系数值以及所述裂纹的像素长度，得到所述试件的实际裂纹长度。
[0032]
本发明具有以下有益效果：
[0033]
本发明主要通过集成图像筛选、像素标定、图像分析等功能实现了在进行裂纹扩展试验时对裂纹长度的动态在线测量，而不需要将实验暂停对变形前后单独采集照片，从而在不暂停疲劳试验的前提下使用光测力学方法完成对裂纹长度的测量，进一步提高裂纹长度的测量效率。
附图说明
[0034]
图1为本发明所提供的裂纹长度的连续测量方法的流程图；
[0035]
图2为图1中步骤s4的分步骤流程图。
具体实施方式
[0036]
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
[0037]
实施例
[0038]
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
[0039]
本发明提供一种裂纹长度的连续测量方法，参考图1所示，所述裂纹长度的连续测量方法包括：
[0040]
s1：对试件加载连续载荷；
[0041]
s2：获取加载连续载荷状态下的多张连续原始图像；
[0042]
具体地，先对试件表面进行散斑场的制备，之后，多张所述连续原始图像即为对试件表面散斑场的拍摄图像。此外，操作人员可以在对试件加载连续载荷的过程中预估大概需要获取连续原始图像的起始获取点，保持动态加载状态，以1hz的操作频率进行操作。而在此之前，可以提高操作频率，以加快测量进度。
[0043]
基于此，在1hz频率下，对摄像设备进行时间间隔参数设定，得到可用的摄像设备；并利用所述可用的摄像设备获取不间断加载连续载荷下的多张连续原始图像。
[0044]
这里，一般选择摄像设备为工业相机，对于其时间间隔参数一般设定为100ms，这样，形成的多张连续原始图像一般为10张左右。当然，本发明对于具体的图像采集频率时间间隔参数和摄像设备不做具体限定，多张连续原始图像的具体数量也不做具体限定，本领域技术人员可根据实际情况选择性设置。
[0045]
s3：对多张所述连续原始图像进行图像筛选，得到第一图像和第二图像；
[0046]
这里，第一图像和第二图像一般为裂纹变化明显的前后两张图像，第一图像可以是裂纹变化前图像，第二图像则是裂纹变化后图像；若第一图像是裂纹变化后图像，那么第二图像则是裂纹变化前图像。在本发明中，作为一种实施例，将第一图像作为裂纹变化前图像，第二图像作为裂纹变化后图像。
[0047]
具体地，利用均方误差(mean squared error—mse)和结构相似性方法(structural similarity—ssim)对多张所述连续原始图像进行图像筛选。
[0048]
将mse应用于图像质量评价中，参数估计值与参数真实值则分别对应于经过处理后的图像的像素值与原始图像的像素值，mse表示像素值之差平方和的均值。
[0049]
所述均方误差为：
[0050][0051]
其中，mse表示均方误差，也即像素值之差平方和的均值，h、w分别表示处理后的图像的像素数量和原始图像的像素数量，x(i,j)、y(i,j)分别表示经过处理后的图像的像素值和原始图像的像素值，i,j表示像素坐标。
[0052]
在使用mse对图像进行计算时，计算的是两个图像上对应的每个位置上的像素差异，与其他位置上的像素值无关。mse是衡量误差一种较方便的方法，可以评价数据的变化程度。mse取值范围[0, ∞)，当预测模型给出的估计值与真实值完全相同时mse的值为0。mse值越大，说明预测模型给出的估计值与真实值之间的偏差越大。
[0053]
所述结构相似性为：
[0054]
利用像素均值作为亮度估计值，利用标准差作为对比度估计值，利用协方差作为结构相似度的度量值。
[0055]
即ssim(x,y)＝l(x,y)
·
c(x,y)
·
s(x,y)
[0056]
可选择地，所述利用像素均值作为亮度估计值为：
[0057][0058]
所述利用标准差作为对比度估计值为：
[0059][0060]
所述利用协方差作为结构相似度的度量值为：
[0061][0062]
其中，其中，l(x,y)是亮度比较函数，c(x,y)是对比度比较函数，s(x,y)是结构比较函数，μ
x
,μy分别表示图像x和y的均值，且σ
x
，σy分别表示图像x和y的标准差，分别表示图像x和y的标准差，σ
xy
表示处理厚的图像x和原始图像y的均方差且h、w分别表示处理后的图像的像素数量和原始图像的像素数量，x(i,j)和y(i,j)分别表示处理后的图像的像素值和原始图像的像素值，i,j表示像素坐标，c1,c2,c3为常数，为避免分母为0的情况带来的系统错误，通常取：c1＝(k1×
l)2，c2＝(k2×
l)2，c3＝c2/2，一般地，k1＝0.01，k2＝0.03，l＝255。
[0063]
ssim的取值范围为[0，1]，ssim值越大表示被评价图像与原始图像之间相似度越高。
[0064]
s4：对所述第一图像和第二图像进行像素级分析，得到所述试件的实际裂纹长度。
[0065]
可选择地，参考图2所示，所述步骤s4包括：
[0066]
s41：框选所述第一图像和/或第二图像中图像表面的目标长度范围；
[0067]
s42：获取所述目标长度范围中的长度值和像素数；
[0068]
这里，主要通过python相关函数获取该框选长度内的像素数，而其长度值可以通过任意的测量方法实际测量获得，本发明不做具体限制。
[0069]
s43：根据所述长度值和所述像素数，得到目标系数值；
[0070]
这里，目标系数值为常数，且其单位为mm/pixel。
[0071]
s44：获取所述第一图像和/或所述第二图像中裂纹的像素长度；
[0072]
s45：根据所述目标系数值以及所述裂纹的像素长度，得到所述试件的实际裂纹长度。
[0073]
主要是将所述目标系数值乘以所述裂纹的像素长度，即可得到所述试件的实际裂纹长度。
[0074]
本发明主要通过集成图像筛选、像素标定、图像分析等功能实现了在进行裂纹扩展试验时对裂纹长度的动态在线测量，而不需要将实验暂停对变形前后单独采集照片，从而在不暂停疲劳试验的前提下使用光测力学方法完成对裂纹长度的测量，进一步提高裂纹长度的测量效率。
[0075]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。