一种基于子体块分离的DVC微裂纹表征方法

一种基于子体块分离的dvc微裂纹表征方法
技术领域
1.本发明涉及一种基于子体块分离的dvc(数字体积相关法)微裂纹表征方法。


背景技术：

2.材料的开裂会对材料功能造成影响，根据开裂的严重程度，轻则影响其美观性，严重则会造成材料结构力学性能受影响和耐蚀性能下降等危害。材料开裂的过程一般都是从人类肉眼无法识别的微裂纹开始，再逐渐发展成为宏观可见的大裂纹，进而引起整个结构受影响。因此，研究材料内部微裂纹的萌生，对获取其后续的延伸扩展的规律具有非常重要的意义，从而为裂纹的防治做出科学的指导。要研究微裂纹的萌生和扩展的特点，首先需要对微裂纹的存在进行识别与表征，主流的观测裂纹的手段可以分为两类，一类是有损检测，如：显微观测法，通过制样，然后在高分辨显微镜下观测裂纹形貌，但是制样过程中可能会破坏原有的裂纹。另一类检测技术为无损检测：如声发射检测裂纹技术，通过对裂纹产生的声波信号采集分析，获得裂纹的信息，但是在处理数据时对声波信号要求高，结果受噪声影响严重，识别微裂纹能力有限；另外，随着计算成像技术的发展，利用图像处理技术结合不同算法识别裂纹的技术也被广泛应用，但该方法对图像中裂纹的灰度体现要求较高，且通常是识别样品表面处的裂纹，不利于尺寸较小的微裂纹的识别。
3.除了上述方法，数字图像相关法(dic)作为一种非接触式的测量物体表面变形的方法，越来越多的被用于材料损伤检测上。dic是由sutton等人(sutton m a，wolters w j，peters w h，et al.determination of displacements using an improved digital correlation method[j].image and vision computing，1983，1(3):133-139.)于1983年提出，其原理为：通过对比变形前后两组图像数据的灰度相关度进行匹配，然后作差获得变形后的位移数据，逐点计算即可获得整个平面的位移场数据。但是当变形后的图像出现不连续的区域时，如裂纹区域，此时dic计算得到的位移数据将会失效，导致裂纹区域附近的位移场结果失准，针对这种情况，国内外的相关研究给出了不同的解决方案，如poissant等(j poissant，f barthelat.a novel“subset splitting”procedure for digital image correlation on discontinuous displacement fields[j]，experiental mechanics，2010，50(3):353-364.)提出的子区分裂法，用几何直线模拟裂纹，将完整子区分成两部分分别计算，从而得到裂纹周围正确的位移场，同时得到裂纹线，可以具体表征子区中裂纹的方向信息，但是该方法未给出裂纹宽度有关的信息，也未能具体的描述裂纹；tung等(tung s h,shih m h,sung w p.development of digital image correlation method to analyse crack variations of masonry wall[j].sadhana,2008,33(6):767-779.)通过dic计算墙体材料表面的变形场，然后根据高变形的集中处来判断裂纹的位置，从而实现裂纹识别，但是该方法只能粗略的定位裂纹的位置，无法对裂纹的参数进行定量分析；汤等人(汤文治，肖汉斌，邹晟.非连续图像数字相关法在裂纹重构中的应用[j].力学学报，2019，051(004):1101-1109.)提出了子区分离的方法，重构了裂纹附近区域的位移场，同时可以根据该方法得到裂纹长度与宽度的信息，实现了二维平面裂纹的表征，但是裂纹最开始的
萌发与扩展几乎都在材料内部，因此仅表征表面的裂纹是远远不够的。数字体积相关法(dvc)作为dic在三维层面上的扩展，在研究材料三维变形上发挥了巨大作用，填补了dic在三维层面上的短板。dvc是由bay等人(bay b k，smith t s,fyherie d p,et al.digital volume correlation:three-dimensional strain mapping using x-ray tomography[j].experimental mechanics,1999,39(3):217～226)在1999年提出，其原理与dic类似，而且在计算到不连续区域时同样也会失准。根据dvc三维检测的优势，利用dvc表征损伤的方法也得到了发展：如morgeneyer等人(morgeneyer t f,helfen l,mubarak h,et al.3d digital volume correlation of synchrotron radiation laminography images of ductile crack initiation:an initial feasibility study[j].experimental mechanics,2013,53(4):543-556.)为了了解延性裂纹发展的规律，对铝合金材料进行测试，利用dvc技术去测量裂纹萌发处的变形场，计算应变场后显示了在切口的尖端处出现应变集中现象，表明裂纹的存在，但是无法通过该变形场来获得裂纹的具体形貌特征。mostafavi等人(mostafavi m,mcdonald s a,mummery p m,et al.observation and quantification of three-dimensional crack propagation in poly-granular graphite[j].engineering fracture mechanics,2013,110:410-420.)在研究试样缺口处裂纹扩展的断裂行为时，通过dvc计算缺口处附近的位移场，通过该位移场计算裂纹宽度变化的信息，但近裂纹处的dvc计算的位移场可能会出现失准的情况，因此得到的裂纹宽度信息并不完善，且未对裂纹形貌特征做出具体表征。吕(吕长月.力学单夹杂问题的全场变形研究[d].东南大学,2016.)利用dvc算法去计算水泥干燥过程中的变形场，然后根据应变出现较大的不均匀性推测裂纹的存在，再用改进后的dvc算法计算裂纹附近的变形位移，通过结果证实裂纹的存在及推测裂纹宽度范围，但该方得到的裂纹宽度并不准确，只能给定一个较大的范围，且该方法通过裂纹附近的高应变集中可以粗略定位裂纹的位置，并不能更精确描述出裂纹的走向特点，可以看出，该方法只能做到检测微裂纹的存在，但无法做到对三维微裂纹走向及宽度做出精确的表征。综上可见，目前的微裂纹表征方法都无法对三维微裂纹进行完整的形貌特点表征。


技术实现要素：

[0004]
发明目的：本发明所要解决的技术问题是提供一种基于子体块分离的dvc微裂纹表征方法，该方法能够做到对材料内部的微裂纹实现三维无损高精度表征。
[0005]
技术方案：本发明所述的基于子体块分离的dvc微裂纹表征方法，包括如下步骤：
[0006]
(1)对一组三维图像数据进行传统dvc位移场计算，根据得到的位移场数据(位移场数据表示一组三维数据的变形大小，当变形是连续的时候位移场数据不会大面积出错，当变形是不连续的时候即包含裂纹的时候，裂纹附近的位移场数据会出现计算错误的现象，但裂纹宽度较小时也可能不会出错)，将计算出错的点筛选出来(对比计算点之间的相关度大小，如果计算点的相关度低于所设定的阈值时，则为计算错误的点)，则作为后续裂纹识别计算的预备点，进入步骤(2)，若未出现明显的错误计算点，可将所有计算区域的点作为预备点后直接进入步骤(3)；
[0007]
(2)根据步骤(1)筛选出来预备点进行整体素位移修正，首先判断预备点的整体素位移结果(将这些预备点的整体素位移与周围计算正确点的整体素位移进行对比，判断是
否一致，如果一致，则为正确)是否正确，如果正确，直接进入步骤(3)，如果不一致，可以参考周围计算正确点的整体素位移(计算出错点的整体素位移可能是错的，一般情况下，整体素位移在一定计算范围内变化不大，因此，计算出错的点的整体素位移，可以参考周围计算正确点的整体素位移进行修改)，修改后进入步骤(3)；
[0008]
(3)通过预备点和其正确的整体素位移，在目标图像中找到可能包含裂纹的目标子体块，然后预设裂纹宽度参数b＝(bx，by，bz)和目标子体块中心点到裂纹的距离d0，根据预设参数在目标子体块中构建裂纹面f，裂纹面将将目标子体块分成主体块与从体块，主体块部分体素点位置保持不变，从体块部分的体素点坐标加上预设的裂纹宽度参数b得到新的子体块，将得到的新的子体块再与参考子体块进行相关度匹配，然后不断改变参数b和d0，直到相关度达到最优，此时对应的b即为目标子体块中初步的裂纹宽度参数；
[0009]
(4)根据步骤(3)得到初步的裂纹宽度参数b所对应的主体块部分将进行dvc亚体素位移计算，得到主体块部分亚体素位移，即得到裂纹一侧的位移；
[0010]
(5)同理，裂纹另一侧的预备点使用同样的方法处理，获得初步裂纹宽度参数和主体块位移结果，通过对比裂纹两边初步裂纹宽度参数呈相反数关系来确认裂纹存在；
[0011]
(6)通过上述主体块计算得到的裂纹两边的位移场进行作差即获得亚体素级别的裂纹宽度参数，即得到最终的裂纹宽度。
[0012]
其中，步骤(3)中，所述主体块与从体块指的是计算子体块被假设的裂纹面分成的两个部分，其中包含子体块中心点且包含大部分体素的那部分称为主体块，包含较少体素部分称为从体块。
[0013]
其中，步骤(3)中，构建裂纹面f，裂纹面方程式如下式所示：
[0014][0015]
式中，bx，by，bz分别为裂纹宽度在空间三个方向上的大小与方向，(x0，y0，z0)为计算子体块的中心点，d0为中心点到平面的距离。
[0016]
其中，步骤(3)中，根据裂纹面将目标子体块分成主体块与从体块，再将从体块部分的体素坐标加上预设的裂纹宽度参数b，与主体块中的体素点组成一个新的子体块g’(x，y，z)，然后将其与参考子体块f(x，y，z)进行相关度匹配，公式如下：
[0017][0018]
式中，f为参考子体块，g’为添加了裂纹参数后的目标子体块，c为相关系数，表示两个子体块的相似程度。
[0019]
其中，所述三维图像数据是指由x射线断层成像、伽马射线断层成像、核磁共振断层成像、共聚焦显微镜成像或中子断层成像得到的三维立体图像数据。
[0020]
有益效果：本发明与目前主流的裂纹检测方法相比，具有无损高精度、原理简单、数据收集方便，容易计算等优点，且裂纹的识别与表征不再局限于图像中裂纹处的灰度；相比较二维dic表征裂纹的方法，本发明可以实现三维层面上的裂纹表征，利用拟合空间平面
的形式来表征三维裂纹的延向和宽度信息；相比较现有的dvc裂纹检测技术，本发明通过对包含裂纹的目标子体块中假设裂纹参数，然后进行裂纹面方程拟合，得到裂纹的方向信息，再根据裂纹两边重新计算的位移场获得裂纹宽度信息，对一个子体块中裂纹形貌的描述更加具体，且逐点计算后，可以完整的表征出微裂纹的方向与宽度，为后续裂纹的萌发与扩展的研究提供依据。
附图说明
[0021]
图1为本发明方法的原理图；
[0022]
图2为本发明方法的流程图；
[0023]
图3为本发明实施例1步骤1中写入i型裂纹后的目标图像的切片图与三维图；
[0024]
图4为本发明实施例1步骤1中写入i型裂纹在u方向和v方向上的位移场示意图；
[0025]
图5为本发明实施例1步骤3中传统dvc与添加了裂纹参数后的dvc相关度计算结果对比图；
[0026]
图6为方法对沿着裂纹长度方向上的识别率和沿着裂纹宽度方向上的识别率结果统计图；
[0027]
图7为方法识别计算裂纹宽度的结果与理论裂纹宽度结果的对比图；
[0028]
图8为本发明实施例2步骤1为样品中包含真实裂纹的ct切片图；
[0029]
图9为本发明实施例2步骤2包含裂纹样品的dvc全场位移示意图；
[0030]
图10为本发明实施例2步骤3中传统dvc与添加了裂纹参数后的dvc相关度计算结果对比图；
[0031]
图11为方法识别计算裂纹宽度的结果与理论裂纹宽度结果的对比图。
具体实施方式
[0032]
实施例1
[0033]
实施例1为利用本发明方法对样品中写入的i型裂纹场进行识别验证，具体为：
[0034]
步骤1，利用ct扫描获取硬化水泥浆体样品的三维图像数据，记为参考图像f，然后在图像中添加i型裂纹场，得到的图像数据记为目标图像g，裂纹场公式如下：
[0035][0036]
式中，ki为应力强度因子，e和v分别是杨氏模量和泊松比，平面应变k＝(3-4v)；
[0037]
其次，得到裂纹场公式的目的是将上述的裂纹位移场，施加在参考图像中，用于模拟真实裂纹开裂时裂纹两边的位移变化；
[0038]
上式中由于裂纹位移值中通常都是非整数，所以参考图像中原体素点位置加上裂纹位移场位移后的体素点会出现在非整数坐标位置，因此需要
通过插值进行处理，然后将上述的理论裂纹场施加在参考图像的每层切片上(需要通过matlab自带的函数interp3进行插值处理，然后将上述的理论裂纹场施加在参考图像的每层切片上，生成含裂纹的三维图像数据)，图3为写入i型裂纹的理论裂纹场，可以看出在v方向上呈现逐渐张开的趋势，图4为写入i型裂纹后的目标图像数据切片图及三维示意图，同样看出，裂纹宽度由下至上逐渐变窄，最大宽度为4voxel，最小宽度达到0.1voxel；
[0039]
步骤2，将上述的参考图像f与目标图像g进行传统dvc计算，由于写入裂纹场的存在及裂纹引入的空气灰度存在，导致裂纹附近的计算点出错，如图5所示，设置相关度阈值为0.7，当计算点的相关度阈值小于0.7时，则被记为预备点，这些预备点将被收集用于后续的裂纹识别计算；
[0040]
步骤3，确认预备点的整体素位移结果正确后，预设裂纹宽度参数b＝(bx，by,bz)和目标子体块中心点(x0,y0,z0)到裂纹的距离d0，构建裂纹面f，如下式所示：
[0041][0042]
式(2)为裂纹面方程式，bx，by，bz分别为裂纹宽度在空间三个方向上的大小与方向，(x0,y0,z0)为计算子体块的中心点，d0为中心点到平面的距离；
[0043]
然后根据上面的裂纹面将目标子体块分成主体块与从体块，再将从体块部分的体素坐标加上预设的裂纹宽度参数b，与主体块中的体素点组成一个新的子体块g’(x,y,z)，然后将其与参考子体块f(x,y,z)进行相关度匹配，公式如下：
[0044][0045]
式(3)中，f为参考子体块，g’为添加了裂纹参数后的目标子体块，c为相关系数，表示两个子体块的相关程度(相似程度)。
[0046]
dvc计算需要用到两组图像数据，分别为参考图像和目标图像，参考子体块为参考图像中以一个体素点为中心，一定宽度的立方子体块，通过整体素计算可以在目标图像中找到与参考子体块对应的目标子体块，但是当目标图像因变形而产生了裂纹，此时参考子体块和目标子体块就无法匹配，即所谓的计算出错。
[0047]
上式中c的结果越接近于0，表示两个子体块的相关度越高，然后不断改变裂纹面中的参数(子体快大小选择25
×
25
×
25voxel，裂纹参数b小于子体快的1/5，即0-5voxel范围，d0小于子体快尺寸的1/3左右，即0-10voxel范围，步长大小为1voxel，然后通过穷举尝试，直到最佳相关度)，直到最佳相关度，此时的裂纹宽度参数即为初始裂纹宽度参数，对应的裂纹面即为初始裂纹面。图5为添加裂纹参数dvc与传统dvc计算两个子体块相关度的对比，可以看出添加裂纹参数后的相关度匹配良好。
[0048]
步骤4，根据步骤3得到的裂纹面将目标子体块分成主体块和从体块(主体快与从体块指的是完整子体快的两个部分，通过上面得到的裂纹面与子体快中体素点的坐标位置确定，如果f(xi,yi,zi)
·
f(x0,y0,z0)大于0即为主体块部分，反之为从体块部分)，然后对
0.0476voxel，其中负号表示方向；沿着裂纹深度方向，u方向和v方向都呈现出变大的趋势，w方向的宽度在0左右波动。综上可以看出，本发明可以获得裂纹三个维度上的宽度信息，且利用宽度信息结合裂纹面方程得到裂纹的走向信息，实现裂纹形貌特征的具体表征。