o在本發(fā)明中分 別對應(yīng)于試樣初始橫截面積和縱向拉伸方向單個網(wǎng)格線段的原始長度;P和△ L分別對應(yīng)試 樣變形過程中的受力大小和變形過程中拉伸方向上單個網(wǎng)格線段相對于初始長度的變化 量。？、1^、4 1^均為測量系統(tǒng)測量得到，(^和^在本文中對應(yīng)拉伸方向單個網(wǎng)格線段的真應(yīng)力 和真應(yīng)變，最終取所有網(wǎng)格線段真應(yīng)力和真應(yīng)變的平均值作為試樣的應(yīng)力和應(yīng)變。本發(fā)明 的試樣具有網(wǎng)格線的部分為橫截面積相等的柱狀。
[0079]材料拉伸過程中的受力P的大小由上述的受力采集模塊經(jīng)過標(biāo)定后直接測量輸出 得到;Lo、AL均由基于立體視覺的數(shù)字圖像處理技術(shù)結(jié)合算法計算得到，Ao在試樣制備時為 已知量。如圖4所示，Do、^為未變形圖像經(jīng)過特征提取、匹配、三維重建得到的網(wǎng)格節(jié)點三維 坐標(biāo)，Lo即為拉伸方向重建出的兩個三維點坐標(biāo)初始標(biāo)距;Do'Di〃為變形圖像經(jīng)過特征提 取、匹配、三維重建出的網(wǎng)格節(jié)點三維坐標(biāo)，Lo〃即為變形圖像拉伸方向重建出的兩個三維 點坐標(biāo)初始標(biāo)距，則有A L = L〇〃-L()，再結(jié)合力采集模塊測得的P，公式(3)和(4)計算得到各 個時刻應(yīng)力和應(yīng)變的大小，測量流程圖如圖5所示。
[0080] 下面結(jié)合圖6-圖17對圖像處理方法作具體說明：
[0081] 在基于光學(xué)攝像的三維測量領(lǐng)域，圖像特征提取的精度往往直接決定測量系統(tǒng)所 能達到的精度。為了保證圖像特征提取的準(zhǔn)確性和精確性，本發(fā)明從實際應(yīng)用出發(fā)，采用常 用的網(wǎng)格節(jié)點作為圖像特征。圖6所示為印有網(wǎng)格線條的試件。原始圖像的預(yù)處理和圖像特 征元素的提取與識別，是基于圖像來建立三維模型方法中的重要步驟。試樣的原始圖像在 采集過程中會受到噪聲、外部環(huán)境等因素的干擾，會降低圖像的質(zhì)量。為了增強圖像中的有 用信息，突出圖像中的感興趣區(qū)域，使特征更加明顯，需對圖像進行預(yù)處理。本發(fā)明的預(yù)處 理過程包括圖像濾波去噪、二值化、補洞去毛刺以及圖像細化，目的是獲得具有強烈對比度 的單像素線條特征寬度的二值圖像，以便后續(xù)的網(wǎng)格節(jié)點提取與識別。
[0082] 1)圖像預(yù)處理
[0083]二值化由于灰度圖像中各處灰度分布并不均勻，目標(biāo)特征和背景圖像融合在一 起，導(dǎo)致計算機無法快速而準(zhǔn)確的理解，因此必須對圖像進行二值化處理，把目標(biāo)圖像從背 景圖像中分離出來，去除背景因素的干擾，以便計算機對目標(biāo)圖像做出分析。常用的二值化 方法有單一閾值二值化和自適應(yīng)閾值二值化，單一閾值二值化對圖像噪聲比較敏感，適用 于目標(biāo)與背景對比度較高的圖像。根據(jù)實際情況，本發(fā)明采用自適應(yīng)二值化，該方法對目標(biāo) 圖像和背景圖像分布不均勻、兩者對比度較低，目標(biāo)圖像灰度變化率較大等情況的處理效 果較好。圖7為二值化后的圖像，網(wǎng)格線條特征被凸顯出來。
[0084]孔洞修復(fù)及去毛刺二值化后圖像有明顯的孔洞和毛刺，孔洞在圖像中為封閉孤 立連通的前景色區(qū)域，毛刺為附著在網(wǎng)格線條上的雜亂短枝，如圖8所示。封閉孔洞取四鄰 域連通，如果一個封閉連通前景色區(qū)域的面積小于一定的閾值，則認(rèn)為此封閉的區(qū)域為孔 洞，需要去除。這里連通區(qū)域Φ的面積定義為其內(nèi)部前景色像素點的個數(shù)總和，即
[0085] S= Φ
[0086] 網(wǎng)格線條連通區(qū)域Φ的S比較大，如果連通區(qū)域Φ的S<N(N為小區(qū)域面積閾值）， 則Φ為孔洞或是小區(qū)域，需要去除，將Φ內(nèi)的所有像素點變?yōu)楸尘吧瓿煽锥刺畛?。毛?去除即采用經(jīng)典的開閉運算去除。圖9為補洞修復(fù)及去毛刺后的效果圖。
[0087] 細化經(jīng)過孔洞修復(fù)、毛刺去除后，只保留了網(wǎng)格線條特征，網(wǎng)格線條寬度也相對 均勻。細化采用的是經(jīng)典的細化方法，細化的結(jié)果如圖10所示。因為細化前的圖像經(jīng)過孔洞 修復(fù)、去毛刺和缺口修補處理，細化后的圖像網(wǎng)格線條比較完整，沒有斷口且沒有大的毛 刺，為下一步網(wǎng)格節(jié)點坐標(biāo)提取提供保障。
[0088] 2)網(wǎng)格節(jié)點初定位
[0089] 從圖像細化的結(jié)果來看，網(wǎng)格節(jié)點即為細化直線的交點。為自動且準(zhǔn)確的提取這 些交點，本發(fā)明采用初-精兩部定位的算法。初定位確定網(wǎng)格節(jié)點的大致位置，坐標(biāo)精確到 整像素，然后對初定位的網(wǎng)格節(jié)點進行拓撲關(guān)系建立;精定位則是利用粗提取節(jié)點和其相 鄰的節(jié)點擬合的直線去篩選細化后的圖像，得到相應(yīng)節(jié)點局部范圍內(nèi)的一系列前景像素 點，再對這些像素點最小二乘直線擬合得到縱向、橫向兩條直線，網(wǎng)格節(jié)點即為兩條直線的 交點，節(jié)點坐標(biāo)精確到亞像素。
[0090] 網(wǎng)格節(jié)點初定位網(wǎng)格節(jié)點初定位主要遵循兩個原則：四分域準(zhǔn)則和面積準(zhǔn)則。四 分域準(zhǔn)則:定義一個W像素*W像素的窗口，當(dāng)窗口在細化圖像上不斷移動時，窗口內(nèi)區(qū)域被 網(wǎng)格線條分割時，產(chǎn)生的連通域會有三種情況:一個連通域、兩個連通域和四個連通域，如 圖11所示。當(dāng)窗口移動到有網(wǎng)格節(jié)點的時候，窗口會被切分成四個連通域，此時窗口內(nèi)存在 網(wǎng)格節(jié)點，但是無法確定網(wǎng)格節(jié)點的具體位置。為了把網(wǎng)格節(jié)點定位到窗口中心，需要應(yīng)用 面積準(zhǔn)則。面積準(zhǔn)則:滿足四分域準(zhǔn)則的窗口區(qū)域被網(wǎng)格分隔成四個連通域，設(shè)單個連通域 的面積為S，且S的大小定義為連通域內(nèi)前景像素點的個數(shù)總和，則每個滿足四分域準(zhǔn)則的 窗口會產(chǎn)生一個面積集合Φ i = {Si, S2, S3, S4}。窗口在網(wǎng)格節(jié)點局部區(qū)域內(nèi)移動時，每一個 滿足四分域準(zhǔn)則的窗口產(chǎn)生的巾:有一個標(biāo)準(zhǔn)差，當(dāng)網(wǎng)格節(jié)點位于窗口中心的時候，〇:是 當(dāng)前網(wǎng)格產(chǎn)生的所有滿足四分域準(zhǔn)則窗口的面積集合Φ的標(biāo)準(zhǔn)差中情況中最小的，如圖11 所示，......，ση}，當(dāng)σ最小時，網(wǎng)格節(jié)點即與窗口中心重合(窗口中心精度為像 素級別），即初定位到網(wǎng)格節(jié)點坐標(biāo)。
[0091] 3)網(wǎng)格節(jié)點拓撲關(guān)系建立
[0092] 初定位的網(wǎng)格節(jié)點的坐標(biāo)是精確到像素級別，本發(fā)明網(wǎng)格節(jié)點提取算法是先初定 位網(wǎng)格節(jié)點，然后建立拓撲關(guān)系，再根據(jù)初定位結(jié)果和網(wǎng)格間的拓撲關(guān)系優(yōu)化精定位網(wǎng)格 節(jié)點坐標(biāo)。圖12中的圓心即為初定位出的網(wǎng)格節(jié)點，給網(wǎng)格節(jié)點建立拓撲關(guān)系本算法分為 三步：
[0093] ①確定初定位網(wǎng)格節(jié)點0BB(0riented Bounding Box)
[0094] 0ΒΒ定義為可以根據(jù)物體一階矩旋轉(zhuǎn)的最貼近物體的長方體。圖13中的灰色矩形 即為初定位網(wǎng)格節(jié)點的有向包圍盒0ΒΒ。從圖中可以看出，節(jié)點相對于0ΒΒ具有一定的相對 位置關(guān)系，即每一橫向的節(jié)點在0ΒΒ長邊上的投影點比較接近，根據(jù)此相對位置關(guān)系可以將 網(wǎng)格節(jié)點以每一橫向為一集合在0ΒΒ長邊的方向上分類出來。
[0095]②將網(wǎng)格節(jié)點向0ΒΒ長邊方向投影
[0096]初定位網(wǎng)格節(jié)點0ΒΒ確定以后，將初定位網(wǎng)格節(jié)點向0ΒΒ長邊方向上投影，設(shè)d為形 成的投影點與參考投影點間的距離大小，￡d為距離閾值，當(dāng)d<ed時，認(rèn)為當(dāng)前網(wǎng)格節(jié)點與參 考節(jié)點為同一集合，其中參考投影點為當(dāng)前集合內(nèi)所有投影點坐標(biāo)的平均值，集合第一個 投影點的參考投影點即為其本身。所有網(wǎng)格節(jié)點投影完成后，產(chǎn)生網(wǎng)格節(jié)點集合Φν，Ν即為 網(wǎng)格節(jié)點橫向的排數(shù)。實際中試樣的Ν為定值，圖12中的Ν為6。將投影點集合Φ按照所包含 投影點Υ坐標(biāo)從小到大排序，得到有序投影點集合{ Φ:，Φ2, . . .，內(nèi)的網(wǎng)格節(jié)點 序號為
[0097] Φ?={Μ(?-1)+1，Μ(?-1)+2, · · ·，M(i-l)+M} (8)
[0098] Μ為每行包含的節(jié)點的個數(shù)，本試樣中Μ = 3，式(4)中為最大包含的節(jié)點的個數(shù)，因 為有的節(jié)點如果沒提取出來，則中巾:節(jié)點個數(shù)會少于M，但這并不影響本發(fā)明算法建立拓 撲關(guān)系。
[0099]③確定集合Φ?內(nèi)節(jié)點序號
[0100] 網(wǎng)格節(jié)點間的間距差不多，離0ΒΒ最長邊最近的節(jié)點到其的距離接近于零，所以將 (^內(nèi)每個節(jié)點到投影邊的距離與網(wǎng)格間的標(biāo)準(zhǔn)間距進行對比，就能確定相應(yīng)節(jié)點的準(zhǔn)確 序號，標(biāo)準(zhǔn)距離為試樣未變形圖像上橫向節(jié)點間的像素距離，可由采集到的第一張圖片計 算得到。圖15為節(jié)點拓撲關(guān)系圖。
[0101] 4)網(wǎng)格結(jié)點精定位
[0102] 精定位已建立拓撲關(guān)系的初定位網(wǎng)格節(jié)點坐標(biāo)，是采取逐一遍歷、逐一優(yōu)化初定 位網(wǎng)格節(jié)點的方法，當(dāng)遍歷完的時候，就完成了所有的網(wǎng)格節(jié)點精定位工作。當(dāng)優(yōu)化單一網(wǎng) 格節(jié)點坐標(biāo)的時候，分三步去進行：
[0103] ①單個節(jié)點和與其橫向相鄰的任一個節(jié)點擬合成橫向直線;將該單個節(jié)點和與其 縱向相鄰的任一個節(jié)點擬合成縱向直線；
[0104] ②對于每一個網(wǎng)格節(jié)點，用由它擬合的直線去篩選細化后的圖像，遵循兩個篩選 原則:一是距離篩選直線距離小于一定閾值的像素點即：d< e'，e'取一個像素距離;二是距 離相應(yīng)節(jié)點小于一定的閾值即：d<D，D取50個像素距離；
[0105] ③用第二步篩選出的像素點擬合橫向、縱向直線，兩直線交點即為精定位的網(wǎng)格 節(jié)點坐標(biāo)。
[0106] 精定位過程示意圖見圖16:當(dāng)精定位第七號網(wǎng)格節(jié)點的時候，七號與八號點、七號 與10號點分別擬合橫