数字散斑相关方法及其在碳纤维复合材料压力容器变形测量中的应用

　　1　引　言

　　数字散斑相关方法(DSCM)是在20世纪80年代初由WHPeters和W F Ranson[1]等人提出的,是一种用于测量物体面内位移的非接触光学测量方法。与传统的干涉测量方法相比,DSCM直接从物体表面随机分布的人工或自然散斑场中提取变形信息,具有全场测量、非接触等优点,且其光路简单,要求的测量环境低,因而在实际工程测量中有着广泛的应用前景。

　　鉴于碳纤维复合材料具有许多良好的力学性质,如高的比强度、比模量、可设计性、抗高温和耐腐蚀等特性,因而碳纤维复合材料压力容器在航天航空等领域得到了广泛的应用。在实际使用中,复合材料压力容器所承受的载荷一般具有较高的内压,从而导致容器发生较大的变形,如应用于火箭发动机的复合材料压力容器在一定的工作内压条件下应变通常会达到1~2万个微应变。为了保证复合材料压力容器在使用中的可靠性,有必要对它在受载条件下进行监控、测量。传统的应变计电测法虽然可以得到较为可靠的数据,但它是一种“点应变”测量方法,很难得到一个区域的全场数据;在通常的复合材料压力容器检测实验中,碳纤维或者其表面的保护膜可能在受载过程中撕裂,电测应变片将无法正常测量。如何寻找更可靠的测试技术已经成为目前航天航空复合材料压力容器变形测量的重要课题[2,3]。

　　本文首先详细介绍了一种基于图像灰度梯度迭代的DSCM方法,这种方法弥补了基于相关系数插值或拟和的DSCM方法在测量大应变位移场方面的不足,并使用该方法研究了复合材料压力容器在水压条件下的变形,给出了位移场和应变场。测量结果表明,基于图像灰度梯度迭代的DSCM方法是一种适宜于现场测量的无损检测方法。

　　2　基于图像灰度梯度迭代的数字散斑相关方法

　　数字散斑相关方法的基本原理是,用摄像系统(通常是CCD)记录物体变形前的图像I1和变形后的图像I2,通过数字图像相关算法[4](搜索算法或迭代算法),衡量I1与I2的匹配程度,确定物体变形前后对应的几何点,即可以得到其全场位移。常用的相关公式为

(1)

　　式(1)的意义是,在变形前后的图像上,各取大小为m×m的子区域,计算相关系数C,改变u和v的值,即在变形后的图像上移动子区域,可以得到不同的C值,使得C取最大值的u和v即是子区域中心的位移。这种方法由于需要计算相关公式,因而需要占用较长的计算时间。

　　本文提出了一种新的基于图像灰度梯度迭代的算法。与基于相关系数的迭代法相比,避免了计算相关公式,因而节省了计算时间;与相关系数插值或拟和法相比,计算精度有了较大的提高。该算法的基本原理如下。