原位按需数字图像相关：通过变形动态驱动的成像，对固体和结构进行敏捷且数据丰富的表征

《Optics and Lasers in Engineering》：In-situ on-demand digital image correlation: Agile and data-rich characterization of solids and structures with imaging dynamically driven by deformation

　　•一种新的数字图像相关表征方法，将动态相机控制集成到表征回路中。
•基于实时变形表征调整成像速度。
•原位按需DIC（ISOD）方法能够在不明显增加表征时间或存储的情况下，实现数据丰富的损伤表征。
•通过金属、增材制造仿生聚合物和复合材料的力学测试，验证了ISOD DIC的准确性和效率。
•实现了实时变形表征，并实现了80.5%的数据存储减少。

引言
数字图像相关（DIC）是一种通用、稳健且有效的实验固体力学变形表征方法。自从其核心算法发展和技术商业化（例如GOM Correlate、VIC-3D、MatchID等）以来，DIC已被广泛应用于多个行业领域，包括航空航天[1]、[2]、[3]、土木[4]、[5]、体育[6]、生物工程[7]、[8]、地理[9]和艺术保护[10]。DIC的独特优势在于，与更传统的基于应变片的测量[11]、[12]和阴影云纹测量[13]、[14]相比，DIC是非接触式的，操作显著更简单，并且能够提供全场变形测量。配备高速相机后，高速DIC能够为高速冲击事件获取高度详细的见解，而这些事件很难通过传统方法表征。

大多数DIC程序可以分为两类：基于局部子集的DIC和基于全局有限元（FE）的DIC[15]、[16]、[17]。在基于局部子集的DIC中，每个图像被映射到多个子集，每个子集的变形独立计算。由于计算在子集间并行化，基于子集的DIC可以非常高效[18]。然而，由于解是在子集上分别进行的，子集边界上的变形可能不兼容。在基于全局FE的DIC中，全局变形场被作为一个整体跟踪，从而降低噪声并提高变形兼容性，但效率降低。近年来，光流作为一种在计算机视觉中广泛使用的稳健运动分析模型，由于其实时性和计算效率，已成为固体变形测量的新方法[19]、[20]、[21]。传统DIC和光流的准确性与效率已在[22]、[23]中进行了系统比较。基于Lucas-Kanade（LK）的光流模型[24]已被发现能够提供与其他DIC算法相似的变形测量结果和准确度。光流通常更快，更适合实时表征应用。然而，一个明显的缺点是光流模型对光照条件变化本质敏感，给在光学恶劣环境（例如焊接、高温等）下进行的测量带来挑战。

DIC方法的持续发展导致了众多商业DIC软件包的出现，同时开源DIC代码也已开发并应用。在开源模型中，Ncorr[25]被开发为基于MATLAB的开源子集二维DIC包，融合了现代DIC算法，并已被广泛采用[26]。OpenCorr被开发为开源C++库，提供二维和立体DIC以及数字体积相关（DVC）的全功能模块[27]。RealPi2dDIC[28]通过集成Raspberry Pi作为计算核心和Pi相机作为成像设备，实现了低成本解决方案。此外，RealPi2dDIC能够进行实时全场变形测量。Yang等人[29]、[30]、[31]的一系列工作通过结合局部子集DIC和全局有限元DIC的优势，开发了一种DIC和DVC的新范式，以在准确性和效率之间实现更好的平衡。最近，深度学习模型已被集成到DIC工作流程中，实现准确和超快的变形测量[32]、[33]。这些深度学习模型在合成数据集上训练，并取代了基于子集的DIC计算求解器，从而显著提高了分析效率。

除了作为非接触式全场变形测量技术外，DIC最近已被集成到材料表征测量过程中。提供精确全场测量的能力使研究人员能够研究传统技术难以测量的变形。提出了一种新方法，能够直接从包含DIC图像和力测量的原始数据中表征材料的本构关系[34]。二维非均匀材料通过DIC结合有限元方法（FEM）实现的全场应变数据进行了表征[35]。除了单模态表征外，DIC还与其他传感器结合应用，如热像仪[36]、[37]和声发射传感器[38]、[39]、[40]。这种多模态表征使人们能够更深入地了解新材料的基本变形和损伤行为。

最近光学测量技术的发展已将基于图像的变形表征扩展到更复杂的载荷和测试条件。例如，频闪立体DIC已被开发用于全场三维动态旋转结构，包括水下螺旋桨叶片[41]。折射立体DIC已被开发用于测量重建过程中水下物体的三维变形[42]。除了变形测量，光学技术也已扩展到损伤检测和监测。立体DIC结合应变率小波分析已用于识别裂纹尖端位置和跟踪裂纹扩展[43]。类似地，基于几何视觉的方法已被开发用于在频域表征全场结构振动响应，并使用工作变形形状识别结构损伤[44]。这些发展共同表明，光学测量技术在从变形到更自动化和智能化的损伤表征方面的应用日益广泛。

利用光学测量技术在实时分析中的能力，自适应帧率控制技术已在计算机视觉应用中广泛探索，特别是在目标跟踪、监视和目标检测系统中。Meng等人开发了一种动态帧率自适应算法来跟踪无人水面车辆（USV），该算法根据车辆运动和环境影响调整帧率[45]。Yao等人提出了用于多帧红外目标检测的自适应帧采样，其中帧基于连续帧之间的运动进行采样，以减少冗余同时保留计算关键信息[46]。Sun等人引入了一种分区自适应帧率策略用于视频合成孔径雷达（ViSAR）成像，其中移动目标以更高帧率更新，静态背景以较低帧率刷新，以减少计算冗余[47]。这些具有自适应帧率策略的计算机视觉方法的共同目的是在成像对象快速移动或经历快速变化时捕获更多信息。

尽管有这些发展，但在实验力学中自适应帧率与DIC的集成仍未被探索。在本研究中，实时DIC指的是在实验过程中评估和可视化变形和应变场，无需后处理即可获得变形测量结果。最终，实时DIC意味着ISOD DIC用户能够与正在进行的力学测试同时看到表征的变形。

为了突出所开发DIC方法的技术新颖性，我们对ISOD DIC与现有DIC方法进行了全面比较，包括高速DIC[48]、[49]、[50]和实时DIC[51]、[52]、[53]。传统高速DIC在整个测试过程中以预定更高的帧率采集图像，提供更高的时间分辨率，但在低变形阶段产生大量冗余数据。实时DIC能够在实验期间进行变形分析和可视化；然而，图像以预定的恒定帧率采集，计算出的变形参数不影响随后的图像采集速率。总之，所开发的ISOD DIC与现有DIC方法的主要区别在于ISOD DIC能够将实时相机控制集成到DIC表征过程中。

在本文中，我们提出了一种新的基于DIC的变形测量范式，其中DIC相机控制被纳入回路。新范式提供了原位按需（ISOD）DIC测量能力，能够对测试样品的变形和损伤进行数据丰富的表征。ISOD-DIC的主要新颖性有两个方面，包括：（1）DIC分析与相机控制之间的闭环集成，以及（2）变形驱动的图像采集策略。在力学测试过程中，采集的图像被实时分析以评估感兴趣区域内的应变场，得到的应变信息用于确定后续采集批次的帧率。与使用预定帧率的传统高速DIC和实时DIC不同，也与通常基于运动或预定事件调整帧率的自适应成像和事件驱动传感策略不同，ISOD DIC使用从计算应变场获得的有意义的力学变形参数作为反馈信号。因此，测得的力学响应直接控制后续批次的采集速率，实现了一个闭环、变形驱动的DIC框架。

这种变形驱动的采集策略允许帧率根据力学行为的变化进行更新。在缓慢且均匀的变形阶段，保持较低的帧率以减少不必要的数据采集。随着变形加速，采集速率增加，以捕获关于重要事件的更多信息，如应变局部化、屈服、损伤起始和裂纹扩展。因此，ISOD DIC通过相应提高成像帧率来增加表征信息的丰富度。所提出的ISOD DIC框架不仅增加了关键损伤和裂纹扩展事件期间的表征信息，还减少了不必要的图像采集、数据存储和计算时间。对于本研究中呈现的实验案例，ISOD DIC相比传统DIC方法将存储需求减少了80.5%，图像捕获数量减少了59.1%，同时保留了重要的损伤相关信息。此外，这种自适应帧率策略为高效变形表征和实时应变场监测提供了途径。

在第1节中，提供了DIC的简要介绍和ISOD DIC的关键概念。在第2节中，概述了ISOD DIC的核心分析模块、光流以及ISOD DIC流程。结果和讨论在第3节和第4节中给出，首先以铝制狗骨样品单轴测试的验证示例开始。然后，介绍了增材制造仿生样品[54]、[55]和GFRP复合材料样品的ISOD DIC表征结果，展示了ISOD DIC在复杂损伤事件中丰富表征信息的有效性。结论在第5节中概述。

章节片段
方法论
在本文中，我们通过采用基于Lucas-Kanade（LK）算法的光流模型[24]开发了二维ISOD DIC，以灵活实现实时表征。在本节中，首先介绍光流模型的理论背景，然后对ISOD DIC的流程进行高层次说明。

结果
在本节中，呈现了实验表征结果，以验证ISOD DIC的变形测量精度及其在增强损伤检查信息丰富度方面的有效性。

用表征的应变控制相机帧率
ISOD DIC的核心思想是通过允许变形程度控制相机的图像捕获帧率，将反馈控制回路集成到DIC表征过程中。在应用案例1中：ISOD DIC基于两种策略进行控制。（1）策略1：相机每秒帧率（FPS）由最大应变的时间变化Δ?y,max(t)=?y,max(t+Δt)??y,max(t)确定，其中Δt=2秒。（2）策略2：相机FPS由最大应变?y,max(t)控制。

结论
本文开发并呈现了一种DIC范式——原位按需（ISOD）DIC。ISOD DIC的核心思想是将相机帧率控制集成到DIC流程中，允许根据检测样品的变形动态调整帧率。对于更高的局部变形和变形速率，集成相机以更高的帧率捕获图像，从而为感兴趣的事件（如材料屈服、裂纹扩展等）增强数据丰富度。

CRediT authorship contribution statement
Ravi Venkata Surya Sai Mogilisetti：写作 – 原稿，方法论，调查，数据管理，概念化。Partha Pratim Das：写作 – 审阅与编辑，方法论，调查。Rassel Raihan：写作 – 审阅与编辑，监督。Shiyao Lin：写作——审阅与编辑、写作——原稿起草、监督、方法论、资金获取、概念化。

利益冲突声明

作者声明，他们没有已知的竞争经济利益或个人关系，这些关系可能影响本文所报告的工作。

致谢

作者衷心感谢美国空军科学研究办公室（AFOSR）国防大学研究仪器计划（DURIP）的财政支持。

Ravi Venkata Surya Sai Mogilisetti｜Partha Pratim Das｜Rassel Raihan｜Shiyao Lin