三つ

Aug 13, 2023

Scientific Reports volume 12、記事番号: 7760 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

ステレオデジタル画像相関技術（ステレオ-DICまたは3D-DIC）は、その高精度と柔軟性により、三次元（3D）形状および変形測定に広く使用されています。しかし、2 つのビューでは遠近法の歪みが激しいため、複雑な構造コンポーネントを扱うのは困難な作業です。この論文では、DIC 支援縞投影プロフィロメトリー (FPP) に基づく単一カメラシステムを使用して、この問題の解決を目指します。複雑な構造のピクセル単位の完全な 3D ジオメトリは、FPP システムに基づく堅牢で効率的なグレイコード化手法を使用して再構築できます。その後、DIC を使用して時間的マッチングを実行し、フルフィールドのピクセル間の追跡を完了します。面内および面外の変形は、対応する各ピクセルの正確で完全な 3D データを直接比較することによって同時に取得されます。スペックルパターンの設計とフリンジのノイズ除去方法は慎重に比較され、3D 形状と変形の測定精度を同時に保証するために選択されています。実験結果は、提案された方法が、従来のステレオ DIC 法では困難であり不可能でさえある、ハニカム構造や編組複合チューブなどの複雑な部品のフルフィールド 3D 形状および変形測定を実現する有効な手段であることを示しています。

構造コンポーネントの動的挙動を理解することは、その機械的特性を解析し、重大な動作条件を回避するために不可欠です。構造部品の動的応答は、従来の製造 (例: コンピュータ数値制御機械や航空宇宙製造) や先進的な製造 (例: 積層造形やバイオファブリケーション) を問わず、構造パラメータをテストし、構造設計を導き、最終的に性能を向上させるために必要です。 1、2、3。従来の測定方法では、接触センサー（三次元測定機やひずみゲージなど）を使用して点単位で測定し、離散的な数点の情報しか取得できなかったため、過渡状態を正確に記述したり、複雑な構造部品の構造変化を解析したりすることが困難でした。したがって、対応する定量的特性を提供するには、複雑な部品の全視野かつ非接触の形状および変形解析が緊急に必要とされています。

デジタル画像相関 (DIC) は、変形測定のための強力な非接触技術であることが証明されています 4,5。また、マルチスケール、非接触、フルフィールド測定により、多くの分野で採用されています6,7。最近、両眼立体視と高速撮影技術の発展に伴い、ステレオデジタル画像相関 (ステレオ DIC または 3D-DIC) が動的 3D 形状および変形測定に広く適用されています 8,9,10。しかし、2 台の高速度カメラを使用すると測定システムのコストが大幅に増加し、2 台の高速度カメラを正確に同期させるのも困難な作業になります11。ステレオ DIC における前述の制限に対処するために、回折格子ベース 12、プリズムベース 13、およびミラーベース 14 の単一カメラステレオ DIC 方式が次々に提案されました。これらの方法では、回折格子、バイプリズムレンズ、および 4 枚のミラーアダプターを使用して、1 台のカメラを 2 台または 3 台の仮想カメラに変換し、異なるビューから標本を観察します15。また、上記の戦略はすべて、1 つのカメラセンサーを使用して 2 つ以上の画像を記録する光学分割方法に属しているため、関心領域 (ROI) のキャプチャに使用されるセンサーは半分未満であり、測定結果の空間解像度が低下します。カメラの最大解像度を利用するために、Pan はカラー高速カメラ 16 を使用した高速ステレオ DIC 法を提案しました。これにより、ビームスプリッターシステムと色分解によって、さまざまなビューからのフルフレームを記録および取得できます。そして、この種の方法では、カラークロストーク補正を行う必要があります。さらに、すべてのステレオ DIC 技術では、形状と変形の計算に使用できるのは 2 台のカメラの重複する視野内のデータのみであり、反復アルゴリズムの収束のために 2 つのビュー間のサブセットの類似性が保証される必要があります。したがって、この方法は通常、平面または曲面の測定に適用されます。しかし、複雑な構造コンポーネントの場合、2 台のカメラ間の相対回転と試験片の複雑な形状によって左右のビューのサブセット間に大きな変形が生じるため、フルフィールド 3D 形状および変形測定を実行するのは異なります。しかし、航空宇宙、インテリジェント製造、材料解析の分野では、ハニカム構造、エンジンタービン、積層構造などの複雑な部品の形状測定や変形解析に対する需要が多くなっています17、18、19。また、動的プロセスにおける複雑なコンポーネントの測定結果を使用して、構造性能を分析し、材料パラメータを最適化することができます。したがって、この問題を解決し、この要件を満たす技術を見つけることが必要です。

干渉縞投影形状測定 (FPP) は、高精度、計算の複雑さの低さ、および柔軟性により 3D 形状測定についてよく研究されています 20,21。 FPP では、ピクセル単位の位相シフトアルゴリズムを選択して形状情報 22 を取得できるため、DIC のエリアベースの相関アルゴリズムと比較して、形状再構成の完全性と複雑なコンポーネントの計算の複雑さの点で利点があります。さらに、高速投影および画像化装置のブームに伴い、FPP に基づく動的 3D 形状測定技術が近年急速に開発されています 23,24,25,26。バイナリデフォーカス技術 27 を使用して動的なシーンの形状情報を正確に再構成するには、1 台の高速カメラと 1 台のデジタル光処理 (DLP) プロジェクターだけが必要であり、ステレオ DIC システムで 2 台の高価な高速カメラを使用するのに比べて低コストです。さらに、バイナリデフォーカス技術は、高速カメラとプロジェクター間の正確な同期を緩める可能性がある 28。そのため、単純なトリガー信号によって簡単に同期を保証できます。ただし、縞投影技術の原理は、テスト対象の表面にエンコード情報を添付するのではなく投影することであるため、対応する点の動きや変形を正確に追跡することが困難、さらには不可能になります。したがって、FPP の残りのタスクは、正確な変形解析を完了することです。

それぞれの技術の利点を最大限に活かすために、FPPとDICの組み合わせが検討されています。適用可能なシーンに応じて、シングルショットベースの方法とマルチショットベースの方法が研究されています。ワンショット法では1枚の3Dデータを再構成するのに必要な画像は1枚だけなので、高速な過渡シーンの計測に適しています。フーリエ変換プロフィロメトリ（FTP）は、代表的なシングルショット再構成法の 1 つであり、スペクトルフィルタまたはカラーチャネル分離を使用して、キャプチャされたスペックルに埋め込まれた縞模様からテクスチャマップを抽出します29。しかし、フィルタリング操作により FTP の再構成精度が制限されるため、不均一な反射率の影響を受けやすくなり、シャープなエッジや突然の変化を復元することが困難になります。さらに、シングルショット法では追加の支援情報が得られないため、ラップされた位相をアンラップするために空間位相アンラップアルゴリズムが通常使用され、孤立したオブジェクトの位相不確実性が生じます。マルチショット法の場合、3D 再構成は時間領域で実現され、ピクセルごとに独立して計算できるため、この種の方法は不連続な表面や色付きの表面を復元するのに適しています。位相測定プロフィロメトリ (PMP) は、テクスチャ表面の形状を正確に再構築するためのよく知られたマルチショット法であり、時間的位相アンラッピング (TPU) 技術を使用して、不連続表面の位相の曖昧さを排除できます30。報告されている合成法では、曲げ面 31、衝撃を受けたボンネット 32、アルミ板 33 などの連続面の測定には単発法が用いられ、パルプ成型品 34 や凹凸のある平面状試験片の平坦部の測定には多ショット法が用いられている。穴と段３５と回転ブレード３６。前述の測定シーンはすべて比較的平坦であり、ステレオ DIC 技術を使用して完成させることもできます。しかし、私たちの知る限り、複合的な部品の形状や変形を組み合わせ手法を用いて測定した報告はありません。

この研究では、DIC 支援縞投影形状測定に基づく 1 カメラ 1 プロジェクターシステムを使用して、複雑な構造部品の 3D 形状測定と変形解析を実現します。具体的には、まず、グレーコード化された光に基づく高堅牢かつ高効率の 3D 形状測定方法を使用して単一カメラ測定システムを開発します。この方法では、複雑な構造のピクセル単位の完全な 3D 形状を 4 つおきのピクセル単位で再構成できます。投影されたパターン。次に、3D 形状と変形の測定精度を同時に保証するために、スペックルパターンの製造方法と縞ノイズ除去方法を慎重に比較して選択します。そして最後に、面内変位を解決するのではなく、DIC 法を使用して、異なる時点での対応点を照合するだけであり、対応する各ピクセルの正確で完全な 3D データを比較することによって 3D 変形解析が実行されます。また、提示された実験結果は、提示された方法が、従来のステレオ DIC 法では困難な複雑な部品の 3D 形状および変形測定を実現できることを示しています。

FPP に基づく代表的な 3D 形状測定システムを図 1 に示します。まず、位相シフト正弦縞とエンコードパターン (この研究ではグレーコードパターン) を投影して、測定表面の高さを変調します。次に、カメラは変形したパターンを別の角度から撮影します。次に、ラップ位相を位相シフトパターンから取得でき、位相順序をグレイコードパターンからデコードできます。そして最後に、位相アンラッピングとシステムキャリブレーションの後に 3D 形状を再構築できます。

3D形状計測用FPPシステムの概略図。

FPPとDICへの表面性状の要求は矛盾しています。 FPP はフリンジコントラストを高くするために均一な表面を好みますが、DIC は強度差が大きいテクスチャード加工された表面を要求します。したがって、DIC を使用した変形解析ではリッチなテクスチャが有益なマークとして扱われますが、FPP を使用した形状測定では予期せぬノイズとして扱われます。この矛盾を弱めるには、ロバストな形状測定法を適用する必要があります。

グレイコーディングは、2 つの隣接する復号ワード間にハミング距離が 1 つしかないため、堅牢なバイナリコーディング戦略です。そのため、強いノイズに耐えるためによく使用されます37,38,39。この研究では、相補的グレイコード法 40 を採用して、ロバストな位相アンラップを保証します。

図2a、bに示すように、バイナリディザリング技術27と3ステップ位相シフトアルゴリズムを使用して、高いスイッチングレートで3つのバイナリ位相シフト擬似正弦波パターンを生成し、テスト対象に投影します。また、使用するカメラの画像面上に高品質の正弦波パターンを生成できます。これは次のように説明されます。

グレイコードベースの手法に基づいた堅牢かつ効率的な 3D 形状測定の原理。 (a) 投影された位相シフトパターン。 (b) 投影されたグレイコードパターン。 (c) 相補的な戦略を使用した復号化プロセス。 (d) 基準フェーズに基づく期間延長。 (e) 時間重複符号化戦略を使用した効率の向上。

ここで、ap と bp は、プロジェクター空間で生成された正弦波縞パターンの平均値と変調です。 ϕ(x, y) は、変形された干渉縞パターンのラップ位相であり、式 (1)、(2) を使用して解決されます。 (1)～(3)。

逆正接演算は位相のあいまいさを引き起こすため、フリンジ次数を一意にエンコードし、ラップされた位相をアンラップするためにグレーコード化されたパターンが生成されます。従来のグレイコード化方法では、N 個のグレイコード化パターンで最大 2N のフリンジ次数にラベルを付けることができます。しかし、プロジェクターの焦点のぼけや物体の動きにより、白コードと黒コードの境界でジャンプエラーが発生しやすくなります。したがって、ジャンプエラーを回避するために、半周期のフリンジパターンを持つ追加のグレイコードパターンが相補グレイコード方式で投影されます。復号化プロセスは図 2c に示されており、この例では符号化周期は 8 です。グレイコードパターンをキャプチャして 2 値化した後、従来の N パターンを使用して位相次数 k1(x, y) を計算できます。

ここで、GCi(x, y) は i 番目の 2 値化されたグレイコードパターンを示し、V1(x, y) はデコード 10 進数で、関数 LUT(∙) は V1(x, y) 間の既知の一意の関係を調べるために使用されます。 y) と k1(x, y)。そして、位相次数 k2(x, y) は、すべての N + 1 パターンを使用して解くことができます。

この場合、関数 INT(・) は最も近い整数を下向きに返します。図２ｃから分かるように、ｋ２（ｘ、ｙ）のエッジはｋ１（ｘ、ｙ）のエッジと半周期シフトしている。したがって、ラップされた位相のさまざまな領域は、単語の変更がない、対応する位相順序の中間領域 (赤と黄色のラベルが付いている) を使用して正しくアンラップできます。

ここで、Φw(x,y) はサブ領域の初期アンラップ段階です。そして、この戦略を使用すると、エッジエラーを回避し、堅牢な位相アンラッピングを実現できます。

従来のグレイコード方式では、フリンジ周期が高密度であるほど測定精度は高くなりますが、投影されるグレイコードパターンの数が増加し、測定効率が低下します。動的測定における測定精度と効率を同時に保証するために、本論文では基準位相と時間重複符号化戦略に基づく周期拡張法を相補グレイコード法に導入した。

図2a、bの赤い長方形に示されているように、8周期のフリンジパターンは、3つの従来のグレイコードパターンと1つの相補的なグレイコードパターンを使用してエンコードされます。そして、エンコード期間を延長するために、すべてのパターンを 4 回コピーします。ラップされた位相の各部分は、式 1 を使用してアンラップできます。 (4) 図 2d に示すように、大きな位相ジャンプ (16π) を伴う不連続点が 4 つだけ残ります。校正プロセスで取得される基準位相 Фref(x,y) のアンラップ位相は、以下を使用して残留する位相の曖昧性を排除するのに役立ちます。

実は、この方法には物体の変調による位相差を16π以内に確保するという成功条件があり、実測では容易に満たすことができます。したがって、エンコード周期を 32 に拡張して、4 つのグレイコードパターンを使用して測定精度を向上させることができます。

測定効率をさらに向上させるために、図2eに示すように、従来のグレイコード化パターンのそれぞれが、連続する3つのバイナリ正弦波パターンに続いて投影されます。正弦波パターンの各グループについて、正弦波パターンに近い 4 つのグレーコード化パターンを使用して、ラップされた位相をアンラップします。したがって、各投影シーケンスの投影数を 7 から 4 に減らすために、すべてのグレイコード化パターンが 4 回再利用されます。

動的測定では、測定された形状と変形の一貫性を確保するために、干渉縞パターンとテクスチャマップが同時に取得されることが期待されます。ただし、高品質なスペックルパターンは正確な変形測定を保証しますが、FPP を使用した形状測定ではノイズとして扱われるため、正確な形状測定と変形測定のためにはそれぞれ縞パターンからの高品質なスペックルパターン分離と縞ノイズ除去を実行する必要があります。

変形測定には、安定したコントラストのあるスペックルパターンが必要です。したがって、さまざまな環境光の影響を受けない、取得された正弦波パターンの変調を使用して、テクスチャイメージを取得します。

等式を代入する (1) ～ (3) を式に代入します。 (11):

形状測定の場合、導入されたグレイコードベースの方法はロバストな位相アンラップを保証できますが、FPPの測定精度に対するリッチテクスチャの影響は無視できません。したがって、縞パターンを測定に適用する前に、ノイズの影響を排除または最小限に抑えることが非常に望ましい41。したがって、スペックルパターンを設計し、適切な縞ノイズ除去プロセスを実行する方法が、3D 再構成の前の重要なステップになります。

3つの典型的なスペックルパターンを図3に示します。図3a、bに示すスペックルパターンの暗い領域では、縞パターンの信号対雑音比が低く、再構成結果に大きな誤差が生じます。しかし、図3cに示すようにスペックルパターンが離散的に分布している場合、スペックルパターンはランダムノイズとして扱うことができ、縞ノイズ除去法を適用して縞パターンからノイズを除去できます。したがって、FPPとDICの組み合わせ方法では、図3cの離散的な分布を持つスペックルパターンが推奨されます。また、メディアンフィルターは主にインパルスノイズを除去し、同時に画像の詳細を保存するのに役立つため、この作業ではフリンジノイズ除去を実現するために適用されます。そして、さまざまなスペックルパターンの性能の比較がセクションで行われます。 3.1.

代表的なスペックルパターンは 3 つあります。

FPPシステムから正確な3D形状データを取得し、縞模様から高品質なテクスチャマップを抽出します。したがって、次のステップは、さまざまな状態で対応する点を追跡することです。 DIC は強力な全視野解析手法として、変形前後の画像強度分布の類似性に基づいて変位および変形解析を実行するために広く使用されています。したがって、正確なピクセル単位の画像追跡を実現するために採用されています。参照画像内の特定の点 P(x0, y0) について、広く使用されているゼロ平均正規化相互相関 (ZNCC) を使用して、相関係数を最大化することで変形画像内のサブセットの位置と形状を決定します42。

ここで、Ω は選択されたサブセットです。 F(x, y) および G(x*, y*) は、参照画像と変形画像の強度分布を示します。 \(\overline{F }\) と \(\overline{G }\) は、特定のサブセットの平均強度です。そして、p = (u, v, ux, uy, vx, vy) は、サブセットの形状変化を記述する形状関数を決定するための変形パラメーターです。そして、サブピクセル登録のための高度な逆合成ガウスニュートン (IC-GN) アルゴリズムを使用してサブセットを更新するために、共通の一次形状関数が使用されます 43:

複雑な部品の測定では、明らかな不連続な表面や大きな変形により、最初の推測が困難になるか、失敗することさえあります。そこで、スケール不変特徴変換 (SIFT)45 を使用して、複雑な部品の収束する初期推定を取得します。

FPP 測定システムでは、すべての変形パターンが 1 つのビューからキャプチャされ、実験研究では、工学応用における変形測定のほとんどの場合、時間的一致には 1 次形状関数を備えた IC-GN アルゴリズムで十分であることが示されていることに注意してください5一方、2 次形状関数を備えた IC-GN アルゴリズムは、ステレオマッチングにより適しています。したがって、この提案する DIC 支援 FPP システムでは、時間のかかる 2 次形状関数の更新を省略できます。

ピクセル単位のマッチング結果を取得した後、サブピクセルバイキュービック補間を使用した FPP によって取得されたマッチングポイントの 3D データを式 (1) を使用して差し引くことにより、面内および面外の変形が同時に取得されます。 (15)。

当社の測定システムは、高速カメラ（Photron FASTCAM Mini AX200）と高速プロジェクター（DLP VisionFly6500）を使用して開発されました。使用したカメラに組み込まれているレンズの焦点距離は 16 mm、絞りは f/1.4、プロジェクターの解像度は 1920 × 1080 ピクセルです。すべての動的実験において、プロジェクターの同期画像リフレッシュレートとカメラのキャプチャレートは 4000 Hz に設定され、カメラの解像度は 1024 × 1024 ピクセルに設定されました。さらに、投影された正弦波縞パターンの周期は 32 に設定されており、基準位相の助けを借りて 8 から 32 に増加します。この DIC 支援 FPP システムの測定深度範囲は、プロジェクターとカメラの有効焦点深度の重複範囲に依存することに注意してください。

フレームワークと中間結果を図 4 に示します。

提案する3次元形状・変形計測手法の枠組み。

まず、時間重複コーディング戦略を使用して、バイナリ正弦波パターンと再設計されたグレイコードパターンを投影します。メディアンフィルタリングの後、復元された位相に対するスペックルパターンの影響を軽減でき、相補位相次数 k1 および k2 と基準位相を使用してロバストな位相アンラッピングを実現できます。次に、安定したテクスチャマップが 3 つの位相シフトパターンから分離されます。そして、抽出されたテクスチャマップを使用して、特徴支援 DIC アルゴリズムを使用して対応点追跡を実行します。最後に、対応する各点の正確で完全な 3D データを比較することによって、面内および面外の変形が計算されます。

形状と変形の両方の測定精度を保証するために適切なスペックルパターンを設計するために、実験による評価が行われます。図5aに示すように、試験片の3つの領域に3種類のスペックルが作成されます。関心領域 (ROI) 1 と ROI 3 上のスペックルは、それぞれマーキングペンと鉛筆を使用してペイントされ、スペックルは黒いペイントを使用して ROI 2 にスプレーされます。図 5a は、元の位相シフトパターンの変調であり、正確な位相回復に対するスペックルの影響を低減するために、干渉縞パターンにメディアンフィルタリングが適用されています。フィルタリング後の位相シフトパターンの変調を図5bに示し、対応する再構成された位相を図5cに示します。

異なるスペックルパターンを用いた形状・変形計測精度の比較実験。 (a) 位相シフトパターンから抽出されたテクスチャパターン。 (b) メディアンフィルタリング後のテクスチャパターン。 (c) 3 つの領域で再構成された位相と誤差の分布。 (d) 試験した標本の強度勾配。 (e) 試験片の SSSIG。

結果は、メジアンフィルタリングが試験片の詳細を維持しながら離散的なスプレースペックルを除去するのにうまく機能しますが、集まって塗装されたスペックルをフリンジから除去できないことを示しています。そして、フィルタリング縞と3つの領域上の誤差分布を使用して再構成された位相が図5cに与えられます。これは、離散スプレースペックルを持つROI 2上の位相が最小の誤差を持っていることを示しています。さらに、スペックル品質も変形測定精度を決定する上で重要であり、46 で証明されているように、サブセット強度勾配の二乗和 (SSSIG) を使用して変形精度を正確に予測できます。したがって、サブセット21×21ピクセルのサイズの強度勾配とSSSIGが計算され、図5d、eに示されます。フィルタリング前の ROI 2 のスペックル品質は ROI 1 よりわずかに低いですが、ROI 3 よりは高く、変形測定におけるマッチング精度を保証できることがわかります。すべての結果は、図3cとROI 2に示すスプレーされた離散スペックルが、3D形状と変形の精度を同時に保証するためにDIC支援FPPシステムで使用するのに適していることを示しています。そこで、次の実験ではスプレー法を採用します。

従来のステレオDIC測定システムと比較して、複雑な部品に対する提案したDIC支援FPP測定システムの有効性と優位性を検証するために、2つの方法を使用したハニカム構造の比較実験を実行しました。 2 つの方法の測定されたセットアップを図 6a、b に示します。深い穴と鋭いエッジを備えたこの特定の複雑な構造の場合、2 つの装置間の角度は、再構成が成功することを前提として、2 つの異なるシステムにとって最適な角度として設定されます。

ステレオDICとFPPを用いた複雑なハニカム構造の再構成の比較実験。 (a) 2カメラによるステレオDIC方式の測定装置。 (b) シングルカメラベースの FPP 法の測定装置。 (c、d) ステレオ DIC の左右のカメラからキャプチャされた画像。 (e、f) FPP の 2 つの瞬間でキャプチャされた干渉縞パターン。 (g) ステレオ DIC で再構成された視差マップ。 (h) FPP で再構築された深度マップ。

ステレオ DIC 法の場合、光学ステレオ設定 (通常角度 30°) から得られる画像ペアを照合するために使用されます 47 が、従来の DIC アルゴリズムでは、画像の相対回転が 7 を超えると画像を照合することが困難になります。 °48。これは、IC-GN アルゴリズムなどのサブピクセル反復アルゴリズムでは、収束を保証するために細かい初期推定が必要であるためです。導入された SIFT アルゴリズムはこの目的に使用できますが、2 つの視点の画像では対応する特徴が大幅に異なって見えるため、深刻な視点の歪みがある場合にはうまく機能しません49。さらに、テストされる試験片に深い穴、鋭いエッジ、薄壁、曲率の高い領域、凹凸構造などの複雑な構造がある場合、ステレオ DIC はさらに困難になります。したがって、私たちの実験では、この複雑な標本でのステレオDICの成功を確実にするために、2台のカメラ間の角度を5°に調整しました。キャプチャされた画像と再構成された視差マップが図6c、d、gに示されています。ステレオDICはエリアベースの方法であるため、鋭いエッジの情報を再構成することができず、図6gに示すように細部が失われます。

提案した DIC 支援 FPP システムでは、カメラの位置はステレオ DIC 法と同じですが、測定精度を高めるためにプロジェクターとカメラの角度を 30°に設定しています。位相回復と 3D 再構成はピクセルごとに計算されるため、プロジェクターによって照明され、カメラによってキャプチャされたすべてのピクセルの 3D データを再構成できます。また、測定原理により、FPP システムの測定結果が深刻な遠近歪みや鋭いエッジの影響を受けないことが保証されます。さらに、投影されるレンズは通常、カメラに比べて口径と発散角が大きいため、FPP システムはカメラとプロジェクターの間の角度が比較的大きい場合でも良好に機能し、より高い測定精度を実現します。 2つの瞬間で捕捉された変形縞パターンと2番目の瞬間で再構築された深さを図6e、f、hに示します。試験片の鋭いエッジや凹凸などの細部であっても、結果の完全性が保証されることがわかります。実験結果は、FPP システムが 3D 形状測定の完全性と詳細の保存の測定に利点があることを示しています。

動的再構成では、再構成された完全性のほかに、計算コストも関係します。ステレオ DIC 法の場合、ステレオマッチングを使用して三角測量法により 3D 座標を再構成し、時間的マッチングを適用して対応点を追跡し、変位または変形を計算します。遠近歪みの非線形性により、ステレオマッチングには 2 次の形状関数を使用する必要があり、これにより計算コストが高くなります。しかし、時間的マッチングの場合は、同じビューを使用するため、一次形状関数を使用した IC-GN アルゴリズムが依然としてほとんどの場合に適用可能であり、計算効率が高くなります5。実際には、図 7 に示すように、ステレオ DIC では 3 つの異なるマッチング戦略を適用できます。ステレオマッチングが 1 つだけ実行されるため、最初の列に示す最初のマッチング戦略が推奨されます。ただし、この戦略では追加の 2N − 2 時間マッチングが依然として必要ですが、ステレオ DIC の他の 2 つの戦略では N − 1 時間マッチングと N ステレオマッチングが必要です。 FPP 法の場合、ステレオマッチングなしで合計 N − 1 回の時間マッチングが必要であり、3 次元座標は N 回の単純な位相計算から取得できます。

ステレオ DIC と提案された DIC 支援 FPP システムにおけるさまざまな戦略の計算効率の比較。

これら 2 種類の方式の計算効率を比較するために、1 フレームあたりのステレオ DIC 方式の画像マッチングと FPP 方式の位相計算の時間を計測しました。一次形状関数を備えた IG-GN アルゴリズムが時間的マッチングに適用されます。ステレオマッチングには、二次形状関数を使用した IG-GN アルゴリズムが適用されます。位相シフトアルゴリズム、相補的グレイコード (CGC) デコードアルゴリズム、および周期拡張アルゴリズムを使用して、明確な位相を計算します。すべてのアルゴリズムは MATLAB プラットフォーム (1.60 GHz の Intel Core™ i5-8250U CPU および 8 GB の DDR3 1333 MHz RAM) で実装されており、画像解像度は 1024 × 1024 ピクセルです。サブセットサイズは 21 × 21 ピクセルに設定され、すべてのピクセルは追跡アルゴリズムと位相抽出アルゴリズムを使用して実行されます。図 7 に示すように，1 フレームあたりの視差の時間マッチング，視差のステレオマッチング，および位相計算の計算時間は，それぞれ 10,896 秒，15,254 秒，0.79 秒である。 N を 100 と仮定すると、DIC 支援 FPP システムの総計算コストはステレオ DIC システムの約半分になります。

DIC メソッドのステップサイズは、結果として生じる計算を避けるために、通常、サブセットサイズの半分 (この例では 10 ピクセル) に設定され、DIC コミュニティでは連続変形フィールドを取得するために補間アルゴリズムが使用されることに注意してください。そして、このプロセスが実行されたとしても、位相計算の計算コストは DIC マッチングの計算コストよりもはるかに小さく、無視できます。したがって、FPP システムの計算コストは、3D 形状および変形測定に対する図 7 の 3 番目の効率的な戦略を使用したステレオ DIC システムよりもはるかに低くなります。したがって、FPP ベースの戦略は、従来のステレオ DIC 戦略と比較して、計算効率において明らかな利点があります。

提案された DIC 支援システムを使用して、複雑な部品の変形プロセスを捕捉および測定します。測定試料はハニカム構造部品であり、その優れた幾何学的特性と機械的特性により、航空宇宙製造、材料科学、構造力学に広く応用されています。構造特性をよりよく理解するには、力によるこの構造の完全かつ連続的な 3D 形状と変形が必要です。これは、前のサブセクションで説明したステレオ DIC のような従来の非接触方式にとっては課題です。しかし、提案された DIC 支援 FPP のピクセル単位の検出の利点を利用して、この複雑な構造を測定することができ、再構成された結果を図 8 に示します。測定された部品は斜め下向きの圧迫によって荷重され、完全な 3D 形状の結果が得られます。 4 つの典型的な瞬間を図 8a に示します。対応する瞬間の抽出された高品質テクスチャマップを図8bに示します。そして3D変形は、図8c〜eに示すように、時間的マッチングと3D座標の減算によって計算されます。実験データは、提示された測定方法が複雑な構造部品のピクセル単位の 3D 形状測定と変形解析を実現できることを証明しています。

変形したハニカム構造体の測定結果。 (a) さまざまな時点で再構成された形状。 (b) 取得されたテクスチャマップ。 (c–e) モーメント 1 と比較して、対応するモーメントでの U、V、W の変形が復元されました。

実験により、提案された単一カメラ DIC 支援 FPP 測定システムが複雑な構造の部品に対して有効であることが証明されました。提案された方法の潜在的な応用例を以下にいくつか提案します。

歪みのある特殊な環境での使用により、測定の安定性が向上します。一部の特殊な用途では、DIC は走査型電子顕微鏡 (SEM) などの特殊な画像装置を使用して実行されますが、これにより無視できない画像歪みが生じ、測定精度が低下します50。 SEM DIC では、SEM システムにおける結像プロセスが光学システムとは根本的に異なるため、SEM 画像では一時的かつ空間的に変化する歪みが無視できません51。そして、ドリフトと空間歪みの両方の累積的な影響により、さらなる変位とひずみの解析で大きな誤差が生じる可能性があります 52,53。時間変化歪みまたはドリフト歪みは、スキャンプロセス全体で発生しますが、これは非定常です。 SEM DIC の場合、サンプルステージを傾けて 2 台のカメラを模倣する同等のステレオビジョン手法が開発されているため、サンプルステージを傾ける前後で取得された 2 つの SEM 画像はそれぞれ歪み補正が必要です。しかし、提案されている単一カメラシステムでは、1 つの画像のみを補正する必要があります。さらに、提案手法では機械的な動きがないため、SEM DIC の回転角度の変動による再構成エラーも回避できます。したがって、提案された単一カメラシステムは、測定フィールドを照明するために顕微鏡投影ユニットが設計されSEMに組み込まれた後、歪みのある特殊な環境に適用されて測定の安定性が向上する可能性があります。

より高い解像度を得るために微細な構造を持つ複雑な部品に適用します。強度や剛性などの機械的特性は、異なる材料を使用した設計構造に本質的に依存することが一般に認められています54。そのため、複雑な部品の形状や変形、ひずみを高分解能に測定することが期待されています。提案された方法の潜在的な高分解能を実証するために、編組複合チューブで比較実験が実行されます55、56。図９ｆに示すように、微細な構造を有する編組ストラップを使用して、二軸編組チューブが編まれる。

ステレオDICとシングルカメラDIC支援FPPを用いた二軸編組チューブの再構築に関する比較実験。 (a、b) ステレオ DIC の左右のカメラから取得したスペックルのある画像。（c–e）異なるサブセットサイズ（ピクセル）を使用してステレオDICで再構築された視差マップ。 (f) スペックルをスプレーする前のテクスチャマップ。 (g) スペックルをスプレーした後に捕捉された縞模様。 (h、i) 単一カメラ DIC 支援 FPP で上面および斜めビューから再構成された位相マップ。

スペックルパターンを噴霧した後、2カメラベースのステレオDIC法と1カメラベースのFPP法をそれぞれ使用して、この複雑な構造を測定します。左右のカメラから取得した画像を図9a、bに示し、異なるサブセットサイズを使用して再構成した視差マップを図9c〜eに示します。基本的な輪郭情報は取得されていますが、編み紐の詳細は相関演算によってぼやけていることがわかります。サブセットのサイズを小さくすると解像度は向上しますが、サブセットのサイズを 21 × 21 ピクセルに小さくしても微細な構造を再構成することはできません。提案された方法では、捕捉された縞パターンの 1 つが図 9g に示され、解決された位相が図 9h、i に示されます。結果は、ピクセル間の再構成能力により、微細構造がよく保存されていることを示しています。したがって、ステレオDICと比較して、提案された方法は、より高い解像度と豊富な詳細で形状測定を実現でき、微細構造を有する複雑な部品の高解像度の全領域の名誉毀損とひずみをさらにマッピングすることができます。

少ない計算コストでリアルタイムの測定と検出に応用できます。 DIC支援FPPシステムの総計算コストは、単一カメラシステムではマッチング計算の半分が省略され、位相計算の計算コストが従来のステレオDICシステムの約半分であることが証明されています。 DICマッチングのこと。以前の研究では、研究者はステレオ DIC システム 57,58 を使用した並列計算によるリアルタイムの変形測定を達成し、FPP システム 59 に基づくリアルタイム 3D 形状測定を達成しました。したがって、このシングルカメラシステムは、ステレオ DIC に比べてリアルタイムの変形計測に有効であり、GPU を活用したリアルタイムの形状・変形計測の実現が期待されます。ただし、ステレオ DIC 法のステップサイズは、結果として生じる計算を避けるために通常サブセットサイズの半分に設定され、DIC コミュニティでは連続変形フィールドを取得するために補間アルゴリズムが使用されることに注意してください。ピクセル間の計算は DIC 支援 FPP システムで実行され、変形計算に余分な計算コストがかかります。そこで、形状の再構成にはピクセル間の計算を実行しますが、リアルタイムの再構成を追求する変形解析にはサンプリングと補間を実行することが提案されています。

本研究では、DIC支援FPPをベースとしたシングルカメラシステムを用いて、複雑な構造部品の3次元形状計測と変形解析を実現します。まず、グレーコード化された光に基づく、提示された高堅牢かつ高効率の 3D 形状測定方法を使用して測定システムを開発します。この方法では、複雑な構造のフルフィールド 3D 形状をピクセルごとに再構成できます。次に、離散分布のスプレースペックルとメディアンフィルタリングを適用して、形状測定に対するスペックルの影響を低減します。変調抽出は、正確な変形測定のために安定したスペックルパターンを取得するために使用されます。最後に、特徴支援 DIC を使用して異なる時点でマッチングポイントを追跡し、FPP によって取得されたマッチングポイントの完全な 3D 形状情報を比較することで 3D 変形を計算します。実験結果は、提示された方法が従来のステレオ DIC 戦略と比較して、再構成された完全性と計算効率において明らかな利点を持ち、従来のステレオ DIC 方法では困難であり不可能でさえある複雑な部品の 3D 形状と変形測定を実現できることを実証しました。。

この研究で提案された測定方法は、深い穴または鋭いエッジを備えた特定の複雑な構造 (AM 部品、たとえばハニカム構造) および微細構造を持つ複雑な部品 (ポリマー複合部品、例: 二軸編組複合チューブ)、積層造形、構造力学、材料力学における解析に有益です。

データは合理的な要求に応じて共有できます。通信は QZ に宛てて行う必要があります。

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この研究は、中国国家自然科学財団 (62075143) によって支援されています。中国革新的人材のための国家博士研究員プログラム (BX2021199); 四川省科学技術支援プログラム (2021YFS0398) および中央大学向け基礎研究資金 (2022SCU12010)。著者は、査読者からの有益なコメントに感謝します。

四川大学電子情報工学部、成都、610065、中国

Zhoujie Wu、Wenbo Guo、Zhengdong Chen、Haoran Wang、Xunren Li、Qican Zhang

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ZW がこのアイデアを提案しました。 ZW と QZ は、この方法の理論的説明を開発しました。 ZW、WG、ZC が実験を行いました。 ZW、HW、XL は実験データを処理しました。 QZがこの研究を監修しました。 ZWとQZが原稿を執筆、編集しました。

Qican Zhang への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Wu, Z.、Guo, W.、Chen, Z. 他複雑な構造部品の三次元形状・変形測定。 Sci Rep 12、7760 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-11702-x

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受信日: 2022 年 1 月 24 日

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公開日: 2022 年 5 月 11 日

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