基于结构光超分辨成像的三维数字图像相关方法

Digital image correlation (DIC) has become the most active measurement method in the field of photomechanics due to its simple equipment, low environmental vulnerability and other advantages. The image resolution and speckle imaging quality are critical issues, which will directly affect the accuracy and stability of sub-pixel correlation calculation. Because of the physical factors, e.g. sensor pixel size, the optical lens resolution and depth of field, there is a physical upper bound for the spatial resolution of digital images directly captured by the camera. In addition, the 3-D DIC method still faces great challenges in the field of high-precision measurement of complex deformation fields, for instance, the complex boundary of a specimen or a structure, a region with dramatic changes in height or a discontinuous region. To solve these problems, a new DIC method based on structure light illumination super-resolution imaging is proposed. In the proposed method, a 3D reconstruction compatible method based on structure light encoding and super-resolution image reconstruction is put forward, which might break through the upper limit of the physical factors in the 3D DIC method. Furthermore, a reconstruction mechanism of morphology and boundary is established, in which the surface normal direction and 3D point clouds are achieved by structured light measurement. It will improve the accuracy of topography and strain measurement of specimens with complex deformation. This research has significant importance to promote the industrial application of DIC method.

由于具有设备简单、使用环境要求低等优势，数字图像相关（DIC）方法已成为光测力学领域最活跃的测量方法。图像的空间分辨率和散斑成像质量，直接影响亚像素分辨率和相关计算稳定性等性能，是DIC方法的精度基础。受传感器像素尺寸、光学镜头分辨率、景深等物理因素制约，相机直接获取的数字图像的分辨率存在物理上限。此外，以二维图像相关为基础的三维DIC方法，对试件或结构的复杂边界、表面高度剧烈变化或不连续区域等复杂变形场的高精度测量，是其发展和应用的一个挑战。针对上述问题，本项目研究基于结构光照明的DIC超分辨成像方法，提出与三维重建相容的结构光编码和超分辨图像重构方法，突破传感器和光学系统分辨率、景深等物理因素上限对三维DIC方法精度的制约；建立基于结构光法向与三维点云测量的形貌与边界及其变形的重构机制，提高试件表面高度剧烈变化或不连续区域的形貌、变形测量的准确性，促进其工业应用。

数字图像相关（DIC）方法受图像空间分辨率与不连续边界等复杂变形场景制约，直接影响了结构力学中位移、应变测量的准确性和稳定性，是工业应用与实验力学测试中亟待解决的技术难题。本项目针对上述问题开展研究，主要工作如下：①超分辨图像获取方面，提出基于投影条纹的结构光照明超分辨散斑图像重建方法，并利用仿真测试的手段对IRT重建算法以及预训练+迁移学习的深度学习方法在散斑图像结构光超分辨重建的性能进行了验证；提出了基于纹理图引导深度图超分辨的融合成像方法，并应用于卫星模型的精细三维模型测量；建立了像素灰度连续、非负、稀疏假设的正则化层析图像重建模型，提出了一种采样角度受限和采样数目稀疏的层析图像重构算法。②结构光三维形貌测量方面，将双远心与斜轴成像等技术应用于三维形貌测量，提出了系统标定模型与方法，研制了结构光三维测量仪；建立了单目散斑结构光等效双目模型，提出了模型标定与等效双目虚拟视图构建方法，提出了伪双目立体散斑结构光三维形貌测量方法。③三维形貌与变形测量方面，将双目立体视觉中的极线约束引入到DIC初值计算与IC-GN亚像素配准求解，提出了基于极线约束的三维DIC立体匹配方法，计算效率较IC-GN算法提高了30%；提出考虑复杂边界的立体匹配深度学习算法和基于调制度测量轮廓术的不连续边界试件形貌与变形测量方法，提升了目标不连续区域（边界、遮挡或裂纹）的形貌与变形测量适应性；提出了一种基于Scheimpflug相机的三维DIC方法，通过移轴相机成像提高双目DIC系统测量的景深范围与精度；提出了光度立体视觉三维DIC方法，采用光度立体视觉获取被测试件三维形貌与反射率分布图，并结合DIC匹配实现变形测量，可克服传统立体视觉不同视角图像存在遮挡缺失、灰度差异导致匹配困难等难题。.研究期间发表论文9篇，其中SCI收录7篇、EI收录2篇；申请发明专利4项，已授权2项；参加国际学术会议1次、国内学术会议报告2次；培养了4名博士生（毕业1人）、4名硕士生（毕业3人）、2名本科生（1人获得国防科技大学优秀毕业论文）。