Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Алгоритмы и программные средства анализа оптических изображений поверхности материалов для оценки их деформации

Диссертация: Алгоритмы и программные средства анализа оптических изображений поверхности материалов для оценки их деформации
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Автор принимал участие в качестве ответственного исполнителя в работах по договору «Разработка оптического метода встроенного контроля высо-конагруженных агрегатов планера» (№ БТ-ОНМК-01−08 от 23 июня 2008 г.) между ОАО «ОКБ Сухого» и Учреждением Российской академии наук Институт физики прочности и материаловедения СО РАН. Полученные результаты подтверждаются соответствующим актом внедрения… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Аналитический обзор алгоритмов, методов оценки деформации и методов вычисления поля движения
    • 1. 1. Экспериментальные методы оценки деформации
    • 1. 2. Методы оценки деформации, основанные на обработке оптических изображений
    • 1. 3. Методы вычисления поля движения
    • 1. 4. Постановка задачи
  • Глава 2. Моделирование изображений
    • 2. 1. Моделирование оптического образа поверхности
      • 2. 1. 1. Представление непрерывных изображений
      • 2. 1. 2. Дискретизация детерминированных изображений
      • 2. 1. 3. Моделирование поверхности
    • 2. 2. Моделирование изображений, отражающих различные схемы нагружения образцов пластичных материалов
      • 2. 2. 1. Модель двуосного растяжения
      • 2. 2. 2. Модель чистого сдвига
      • 2. 2. 3. Модель трехточечного изгиба
      • 2. 2. 4. Модель усталостной трещины
    • 2. 3. Моделирование помех, содержащихся в изображениях, получаемых с помощью видео датчиков
      • 2. 3. 1. Моделирование размытия
      • 2. 3. 2. Моделирование шумов видеодатчика

Алгоритмы и программные средства анализа оптических изображений поверхности материалов для оценки их деформации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы. В настоящее время для оценки параметров деформации, а также для неразрушающего контроля материалов и элементов конструкций разработан и используется целый ряд методов и средств. Их основными недостатками являются: низкая разрешающая способностьограничение по классу анализируемых объектов и материаловневысокая чувствительностьзатраты на изготовление и эксплуатацию технических средств измерения. Помимо этого, существенной проблемой является автоматизация измерений при обработке большого количества экспериментальных данных, что привело к необходимости создания новых методов и средств оценки деформации.

Оптико-телевизионный способ исследований является одним из наиболее перспективных подходов для изучения процессов деформации и разрушения структурно-неоднородных материалов (металлов, сплавов, керамических материалов и т. п.). В основе способа лежит построение векторов перемещений, основанное на определении оптического потока. Существенный вклад в развитие исследований в данном направлении принадлежит Б.К. П. Хорну, У. К. Прэтту и др. Подход, основанный на пересчете полей векторов перемещений в карты деформации поверхности, получил развитие в группе проф. М. Саттона, в работах которого большое внимание уделяется анализу процессов распространения усталостных трещин, а основным анализируемым параметром является раскрытие трещины. В ИФПМ СО РАН для оценки деформации применяли метод спекл-интерферометрии в группе проф. Л. Б. Зуева, недостатком которого является низкая разрешающая способность. Экспериментальные исследования деформации и разрушения материалов путем построения полей векторов перемещений проводятся в группах проф. В. Е. Панина, а также д.т.н. В. И. Сырямкина в лаборатории систем технического зрения.

На данный момент оптико-телевизионный способ, это единственный подход, который позволяет выявлять и количественно аттестовывать области локализации деформации и разрушения с пространственным разрешением в пределах нескольких микрон.

Одной из наиболее значимых проблем при исследовании деформации и разрушения материалов является присутствие разрывов в поле перемещений (например, в местах трещин), что приводит к ошибкам определения деформации. Кроме того, при создании технических средств диагностирования, основанных на оптико-телевизионном подходе, необходимо решить вопросы, связанные с оперативностью проведения измерений. Не менее важным представляется повышение точности и чувствительности оптико-телевизионного способа оценки деформаций при небольших величинах ее приращения.

Таким образом, актуальной научно-технической проблемой является разработка быстродействующих, помехоустойчивых алгоритмов, позволяющих с высокой точностью проводить оценку деформации на поверхности материалов, исключая влияние разрывов в поле перемещений, а также при малых ее приращениях.

Целыо настоящей работы является разработка алгоритмов и программных средств анализа оптических изображений поверхности материалов, обеспечивающих повышение точности определения деформации при малых ее приращениях, а также осуществить выбор параметров, количественно ее характеризующих. Кроме того, необходимо уменьшить вычислительные затраты для анализа изображений, а также снизить ошибки определения деформаций, вызванные наличием разрывов в поле перемещений.

Для достижения поставленной цели, необходимо было решить следующие задачи:

1. Разработать алгоритм построения полей векторов перемещений и алгоритм их постобработки.

2. Разработать методику субпиксельного расчета перемещений участков изображения, основанную на бикубической интерполяции взаимной корреляционной функции (ВКФ).

3. Оптимизировать алгоритм нахождения перемещений участков изображения по вычислительным затратам.

4. Провести исследования алгоритмов расчета деформации на модельных изображениях, включая верификацию первых. Оценить точность и помехоустойчивость алгоритмов определения перемещений.

5. Разработать способы диагностики усталостного разрушения и аттестации свойств конструкционных материалов с использованием разработанных алгоритмов и программ и провести их апробацию при решении практически значимых для промышленности задач.

Научную новизну работы определяют:

1. Способ определения перемещений участков изображения поверхности материала, отличающийся от известных одновременным использованием нормированного коэффициента корреляции, алгоритма циклической буферизации и алгоритма поиска экстремума интерполяционного сплайна ВКФ через вычисление градиентов, что позволяет уменьшить вычислительные затраты и повысить точность расчета и помехоустойчивость способа.

2. Впервые предложены и реализованы методика и алгоритмы постобработки полей векторов перемещений, позволяющие исключать разрывы и некорректно определенные векторы в поле перемещений.

3. Способ и алгоритмы моделирования изображений, отражающих формоизменение поверхности, отличающиеся от известных тем, что дискретное пространственное распределение яркости преобразуется в непрерывное, производится его деформирование с последующей дискретизацией в формат цифрового изображения.

4. Методика верификации алгоритма оценки перемещений и определения деформации, основанная на сопоставлении результатов обработки серий модельных изображений и аналитических расчетов.

Практическую ценность работы составляет:

1. Реализованное алгоритмическое и программное обеспечение оптико-телевизионной системы для построения полей векторов перемещений и расчета деформации, включающее программные модули автоматической и ручной постобработки полей векторов перемещений.

2. Программное обеспечение для получения модельных изображений, отражающих различные схемы нагружения.

3. Программное обеспечение моделирования размытия изображений оптической системой и шума аппаратной части оптико-телевизионной измерительной системы.

4. Способ диагностики усталостного разрушения авиационных материалов и способ аттестации механических свойств керамических материалов.

Методы исследования. В качестве основных методов исследования в работе использованы методы обработки цифровых изображений, моделирования изображений на ЭВМ, теории вероятностей, математической статистики, теории оптимизации, теории принятия решений, физического моделирования.

Внедрение работы. Созданные программы являются неотъемлемой частью оптико-телевизионной измерительной системы «ТОМБС» и используются для проведения исследований различных материалов и сплавов в ИФПМ СО РАН. На программу построения векторов перемещений и расчета компонент деформации получен акт о регистрации программного обеспечения в Роспатенте.

Автор принимал участие в качестве ответственного исполнителя в работах по договору «Разработка оптического метода встроенного контроля высо-конагруженных агрегатов планера» (№ БТ-ОНМК-01−08 от 23 июня 2008 г.) между ОАО «ОКБ Сухого» и Учреждением Российской академии наук Институт физики прочности и материаловедения СО РАН. Полученные результаты подтверждаются соответствующим актом внедрения. По результатам применения разработанного способа аттестации механических свойств керамических материалов в ОАО «Новосибирский Электровакуумный завод — Союз» и ООО «Нанокерамика» получены акты внедрения.

Связь работы с научными программами и темами. Диссертационная работа выполнена в Институте физики прочности и материаловедения СО РАН в соответствие с планами государственных и отраслевых научных программ: Программа г/б исследований СО РАН № 8.2 «Научные основы создания композиционных и наноструктурных материалов на металлической, керамической и полимерной основах с высокими механическими и функциональными свойствами» (2004;2006) — Комплексный проект г/б исследований СО РАН «Разработка принципов физической мезомеханики многоуровневых систем и создание на их основе конструкционных и функциональных материалов с наноструктурой во всем объеме, только в поверхностных слоях, с наноструктурными покрытиями или модифицированными наноструктурными наполнителями» (2007;2009 гг.) — Проекты РФФИ: 02−01−81 003-Бел2002а Механика пластической деформации и разрушения поверхностно-упрочненных твердых тел (2002;2004) — 04−01−8 030-офиа «Повышение усталостной прочности высокопрочных конструкционных материалов объектов типа СУ-27 путем создания наноструктур в их поверхностных слоях комбинированным методом ионноплазменного осаждения покрытия — ионной имплантации — ультразвуковой обработки» (2004;2005) — 05−01−767-а «Физическая мезомеханика границ раздела в конструкционных материалах с упрочняющими покрытиями и наноструктурированными поверхностными слоями» (2005;2007) — 05−01−98 008-робьа «Исследование механического поведения нанокристаллических керамик оптико-телевизионными системами регистрации» (2005;2007) — 06−08−96 938-рофи «Исследование механизмов зарождения и развития усталостных трещин в сварных соединениях трубопроводного транспорта и разработка методов повышения их усталостной прочности и долговечности путем наноструктурирования их поверхностных слоев» (2006;2008) — 09−08−90 404-Укрфа «Научные основы повышения термоусталостной стойкости нержавеющей стали путем наноструктурирования и контролируемого множественного растрескивания в поверхностных слоях» (2009;2010) — Программа фундаментальных исследований отделения ЭММПУ РАН № 4.12.5 «Мезомеханика множественного растрескивания наноструктурных покрытий с зубчатым градиентным подслоем при активном нагружении» (2006;2008 гг.).

Апробация работы. Основные результаты работы отражены в 15 публикациях: 7 статей, 1 свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ, 7 тезисов докладов. Результаты работы были представлены на следующих конференциях:

1.Х Юбилейная Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии», посвященная 400-летию г. Томска, 29 марта — 2 апреля 2004 г.

2. Конференция-конкурс работ студентов, аспирантов и молодых ученых «Технологии Microsoft в информатике и программировании», Новосибирск, 22 — 24 февраля 2005 г.

3. XI Международная научно-практическая конференция студентов и молодых ученых «Современные техника и технологии», г. Томск, 28 марта — 1 апреля 2005 г.

4. 7th International Conference on Mesomechanics, Montreal, Canada, August 1−4, 2005.

5. Третья всероссийская конференция молодых ученых «Фундаментальные проблемы новых технологий в 3-м тысячелетии», Томск, 3−6 марта 2006 г.

6. XVIII Interdisciplinary Conference on Recent Advances in Science and Technology, DFL & CYI Tomsk Scientific Center SB RAS, May 24, 2006.

7. Вторая международная конференция «Деформация и разрушение материалов и наноматериалов» DFMN'2007, г. Москва, 8−11 октября 2007.

Основные положения, выносимые на защиту: 1. Алгоритм работы оптико-телевизионной измерительной системы, основанный на построении векторов перемещений и последующем вычислении деформации, позволяющий выявлять и количественно характеризовать области локализации деформации путем расчета интенсивности деформации сдвига.

2. Алгоритм субпиксельной оценки перемещений участков изображений поверхности материалов, основанный на применении интерполирования ВКФ с использованием бикубического сплайна с последующим поиском его экстремума через вычисление градиентов, позволяющий повысить точность определения перемещений и последующей оценки деформации.

3. Методика и алгоритмы постобработки полей векторов перемещений, предназначенные для уменьшения ошибок оценки деформаций, предложенные впервые.

4. Способ и алгоритмы моделирования деформации, позволяющие получать модельные изображения с заданными статистическими параметрами при обеспечении высокой точности приращения деформации.

5. Способы диагностики усталостного разрушения авиационных материалов и аттестации механических свойств наноструктурной керамики, в основу которых положены результаты проведенных исследований.

Достоверность полученных в работе экспериментальных результатов, выводов и рекомендаций обеспечена корректностью постановки задачи, стабильной воспроизводимостью результатов, систематическим характером экспериментальных исследований, соответствием результатов экспериментальных исследований и компьютерных расчетов, а также подтверждается результатами испытаний оптико-телевизионных измерительных систем.

Структура работы.

Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Она изложена на 186 страницах, содержит 58 рисунков, 5 таблиц, 6 приложений.

Список литературы

содержит 163 наименования.

Заключение

Диссертационная работа посвящена актуальной проблеме — разработке и повышению быстродействия, помехоустойчивости и точности алгоритмов анализа изображений, основанных на построении полей векторов перемещений и последующем расчете на их основе компонент деформации.

В результате выполнения диссертационной работы получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Разработан ' алгоритм работы оптико-телевизионной измерительной системы, основанный на построении векторов перемещений и последующем вычислении деформации, позволяющий выявлять и количественно характеризовать области локализации деформации путем расчета интенсивности деформации сдвига.

2. Предложен алгоритм субпиксельного определения перемещения участков изображения поверхности, применение которого позволяет существенно повысить точность определения деформации и обеспечить физическую корректность результатов расчета.

3. Предложена методика постобработки полей векторов перемещений, позволяющая существенно уменьшить ошибки вычисления деформаций, вызванные разрывами функции перемещений, эффективность применения которой подтверждается результатами исследований серий модельных и экспериментальных изображений.

4. Предложена и экспериментально исследована методика верификации алгоритма расчета деформации с использованием модельных изображений, отражающих формоизменение поверхности материалов при различных схемах деформирования. Показано качественное и количественное соответствие результатов аналитического расчета и данных экспериментального определения деформации.

5. В рамках договора с ОАО «ОКБ Сухого» «Разработка оптического метода встроенного контроля высоконагруженных агрегатов планера» разработан способ диагностики усталостного разрушения авиационных материалов и элементов конструкций, основанный на предложенных алгоритмах расчета деформации. Разработан способ аттестации механических свойств конструкционной керамики, основанный на построении зависимости среднего значения интенсивности деформации сдвига как функции приложенного напряжения ст-у и анализе изменения угла наклона аппроксимирующих прямых.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Р., Уайкс К. Голографическая и спекл-интерферометрия. Пер. с англ. М.: Мир, 1986.
  2. Swinson W.F., Turner J.L. and Ranson W.F. Designing with Scattered Light Photoelasticity. // Experimental Mechanics, Vol. 20, No. 11, 1980, pp. 397−402.
  3. Pindera J.T. and Mazurkiewicz S.B. Studies Of contact Problems Using Pho-toelastic Isodynes. // Experimental Mechanics, Vol. 21, No. 12, 1981, pp. 448−455.
  4. A. Lagarde (Ed.), Optical Methods in Mechanics of Solids, Proc. IUTAM Symp., Poitier, France, 1979, Sijthoff en Noordhoff, Alphen aan den Rijn, The Nethelands, 1981.
  5. A. Lagarde, Modern Nondestructive Methods of Coherent Light Photoelasticity with Applications in Two and Three Dimensional Problems in Statics, Contact Stresses, Fracture Mechanics and Dynamic Impulse, IUTAM, 1985.
  6. С., Кобаяси А., Дэлли Д. и др. Экспериментальная механика: в 2-х книгах: Книга 1. Пер. С англ. / Под ред. А. Кобаяси. — М.: Мир, 1990, -616 с.
  7. J.W. Dally and W.F. Riley, Experimental Stress Analysis, McGraw-Hill, New York, 1978.
  8. Measurements Group Inc., Education Division, Student Manual on the Pho-toelastic Coating Technique, Bullietin 315, 1984.
  9. И.П., Ушаков Б. Н. Исследование деформаций и 'напряжений методом муаровых полос. М. Машиностроение, 1972.
  10. П.И., Воронцов В. К., Кудрин А. В., Чиченов Н. А. Деформации и напряжения при обработке металлов давлением. — М.: Металлургия, 1974.
  11. В.М., Макушок Е. М., Резников В. И. Исследование пластического формоизменения методом муара. — М.: Металлургия, 1974.
  12. П.И. Поточный контроль прокатываемых полос методом муара. -М.: Металлургия, 1982.
  13. P.M. Boone, A.G. Vinckier, R.M. Sys and E.N. Deleu, Application of Specimen-Grid Moire Techniques in Large Scale Steel Testing. // Optical engineering, Vol. 21, No.4, 1982, pp. 602−614.
  14. J.M. Burch and C. Forno, High Resolution Moire Photography. // Optical engineering, Vol. 21, No. 4, 1982, pp. 615−625.
  15. F.K. Ligtenberg, The Moire Method: A New Experimental Method for the Vibration Analysis. // Applied Optics, Vol. 22, No. 6, 1983, pp. 856−861.
  16. Theocaris P. S. Elastic stress intensity factors evaluated by caustics, «Experimental evaluation of stress concentration and intensity factors», Hauge, Boston and London, 1981, pp. 189−252.
  17. П., Си. Д. Анализ напряженного состояния около трещин. В кн. «Прикладные вопросы вязкости разрушения». М.: Мир, 1968.
  18. Sutton M. A., Cheng M. Q., Peters W. H., Chao Y. J. and McNeill S. R. Application of an optimized digital correlation method to planar deformation analysis. //Image and vision computing, Vol. 4, No. 3, 1986, pp. 143−151.
  19. McNeill S. R., Peters W. H. and Sutton M. A. Estimation of stress intensity factor by digital image correlation. // Engineering fracture mechanics, Vol. 28, No. 1, 1987, pp. 101−112.
  20. Sutton M.A., Helm J.D., Boone M.L. Experimental study of crack growth in thin sheet 2024-T3 aluminum under tension-torsion loading. // International journal of fracture, Vol. 109, No. 3, 2001, pp. 285−301.
  21. McNeill S.R., Sutton M.A., Miao Z., Ma J. Measurement of surface profile using digital image correlation. // Experimental Mechanics, Vol.37, No. 1, 1997, pp. 13−20.
  22. Sutton M.A., McFadden C. Development of a methodology for non-contacting strain measurements in fluid environments using computer vision. // Optics and Lasers in Engineering, Vol. 32, August 2000, pp. 367−377.
  23. Sutton M.A., Zhao W., McNeill S.R., Schreier H.W., Chao Y.J. Development and assessment of a single-image fringe projection method for dynamic applications. // Experimental mechanics, Vol. 41, No. 3, 2001, pp. 205−217.
  24. Cheng P., Sutton M.A., Schreier H.W., McNeill S.R. Full-field Speckle Pattern Image Correlation with B-Spline Deformation Function. // Experimental Mechanics, Vol. 42, No. 3, 2002, pp. 344−352.
  25. Sutton M.A., McNeill S.R. The effect of subpixel image restoration using computer vision and digital image correlation. // Optical engineering, Vol. 27, No. 3, 1988, pp. 173−185.
  26. Bruck H.A., Sutton M.A., McNeill S.R. Turner J.L. Determination of deformations using digital correlation with the Newton-Raphson method for partial differential corrections. // Optical engineering, Vol. 20, No. 3, 1989, pp. 261−267.
  27. Sutton M.A., Deng X, Ma F, Newman J.C., James M. Development and application of a crack tip opening displacement-based mixed mode fracture criterion. // International journal of solids and structures, Vol. 37, No. 26, 2000, pp. 3591−3618.
  28. HelmJ.D., Sutton M.A., McNeill S.R. Deformations in wide, center-notched, thin panels, part I: three-dimensional shape and deformation measurements by computer vision. // Optical engineering, Vol. 42, No. 5, 2003, pp. 1293−1305.
  29. Sutton M.A., Wan В., Petrou M.F., Harries K.A. Two-Dimensional Computer Vision to Investigate FRP-Concrete Bond Toughness. // Advanced Measurement Methods, Vol. 1, May 2002.
  30. В.В., Лебедева Н. А., Плешанов B.C. Выделение базовых мод разрушения при развитии усталостной трещины по смешанному типу. // Физическая мезомеханика, Том. 7, № 2, 2004, стр. 35−39.
  31. Е. Фракталы. Пер. с англ. М.: Мир, 1991. 254 с. 480 p.
  32. Mandelbrot B.B., Passoja D.E., Paullay A.J. Fractal character of fracture surfaces of metals. //Nature, Vol. 308, 1984, pp. 721−722.
  33. Lin G.M., Lai J.K.L. Fractal characterization of fracture surfaces in a resin-based composite. // Journal of Materials Science Letters, Vol. 12, No. 7, January 1993, pp. 470−472.
  34. Hsiung J.C., Chou Y.T. Fractal characterization of the fracture surface of a high-strength low-alloy steel. // Journal of Materials Science, Vol. 33, No. 11, June 1998, pp. 2949−2953.
  35. Pande C.S., Richards L.R., Smith S. Fractal characteristics of fractured surfaces. // Journal of Materials Science Letters, Vol. 6, No. 3, March 1987, pp. 295 297.
  36. Talibuddin S. and RuntJ.P. Reliability test of popular fractal techniques applied to small two-dimensional self-affine data sets. // Journal of Applied Physics, Vol. 76, No. 9, November 1994, pp. 5070−5078.
  37. PelegS., NaorJ., Hartley R., and AvnirD. Multiple resolution texture analysis and classification. // IEEE Trans, on PAMI, Vol. 6, July 1984, pp. 518−523.
  38. Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1985. 248с.
  39. Tsai D.M. and Tseng Ch.F. Surface roughness classification for castings. // Pattern Recognition, Vol. 32, No. 3, March 1999, pp. 389−405.
  40. В.П. Вейвлеты. От теории к практике. — М.: COJIOH-P, — 2002. 448с.
  41. Чуй К. Введение в вэйвлеты: Пер. с англ. М.: Мир, 2001. — 412 с.
  42. Goswami С., Chan К. Fundamentals of Wavelets. Publisher: John Wiley & Sons, pp. 306, 1999.
  43. Van de Wouwer G., Livens S., Scheunders P. and Van Dyck D. Color texture classification by wavelet energy correlation signatures. // ICIAP '97: image analysis and processing, Vol. 1310, 1997, pp. 327−334.
  44. Chang T. and Kuo C.-C.J. Texture analysis and classification with tree-structured wavelet transform. // IEEE transactions on image processing, Vol. 2, No. 4, 1993, pp. 429−441.
  45. C.B., Шакиров И. В., Сырямкин В. И., Светлаков А. А. Применение вейвлет-анализа изображений поверхности для изучения процессов пластической деформации и разрушения на мезомасштабном уровне. // Автометрия. — 2003.-Т. 39. — № 1. — с.37−53.
  46. Coifman R., Meyer Y. Wickerhauser M. Size properties of wavelet packets. Preprint, CEREMADE, Universitet Paris-Dauphine, 1990.
  47. Хорн Б.К. П. Зрение роботов: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. — 487 с.
  48. Barron J.L., Fleet D.J. and Beauchemin S.S. Performance of optical flow techniques. // International Journal of Computer Vision, Vol. 12, No. 1, February 1994, pp. 43−77.
  49. Beauchemin S.S., Barron J.L. The Computation of Optical Flow. // ACM Computing Surveys, Vol. 27, No. 3, 1995, pp. 433−467.
  50. Horn B.K.P., SchunckB.G. Determining optical flow. // Artificial Intelligence, Vol. 17, No. 1−3, August 1981, pp. 185−203.
  51. Fennema C.L., Thompson W.B. Velocity determination in scenes containing several moving objects // Computer Graphics and Image Processing, Vol. 9, No. 4, April 1979, pp. 301−315.
  52. Nagel H.H. Displacement vectors derived from second-order intensity variations in image sequences. // Computer Graphics and Image Processing, Vol. 21, No. 1, January 1983, pp. 85−117.
  53. Lucas B.D., Kanade T. An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision. // International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1981, pp. 674−679.
  54. Hildreth E.C. The computation of the velocity field. 11 Journal Royal Statistical Society, Vol. 221, 1984, pp. 189−220.
  55. Marr D., Hildreth E. Theory of Edge Detection. // Proceedings of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences, Vol. 207, No. 1167, Feb. 29, 1980, pp. 187−217.
  56. Clocksin W.F. A new method for computing optical flow. // The Eleventh British Machine Vision Conference, Bristol, September 2000, pp. 122−131.
  57. Clocksin W.F. A new method for estimating optical flow. Tech. Rep. 436, Computer Laboratory, University of Cambridge, 1997.
  58. Chivers K.F. and Clocksin W.F. Inspection of surface strain in materials using optical flow. // The Eleventh British Machine Vision Conference, September 2000, Bristol, pp. 392−401.
  59. Jenkin M.R.M., Jepson A.D., Tsotsos J. K. Techniques for disparity measurement. // Computer Vision Graphics and Image Processing: Image Understanding, Vol. 53, No. l, pp. 14−30, 1991.
  60. Giachetti A. Matching techniques to compute image motion. // Image and Vision Computing, Vol. 18, No. 3, Feb. 2000, pp. 247−260.
  61. Clocksin W.F., Quinta da Fonseca J., Withers P.J. and TorrP.H.S. Image processing issues in digital strain mapping. // Proceedings of the SPIE, Vol. 4790, 2002, pp. 384−395.
  62. Schreier H.W., Braasch J.R., and Sutton M.A. Systematic errors in digital image correlation caused by intensity interpolation. // Optical Engineering, Vol. 39, No. 11,2000, pp. 2915−2921.
  63. Sun J.H., Yates D.A., and Winterbone D. E. Measurement of the flow field in a diesel engine combustion chamber after combustion by cross-correlation of highspeed photographs. // Experiments in Fluids, Vol. 20, No. 5, 1996, pp. 335−345.
  64. Wu Q.X. A correlation-relaxation-labeling framework for computing optical flow-template matching from a new perspective. // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 17, No. 8, 1995, pp. 843−853.
  65. Black M.J. and Anandan P. The robust estimation of multiple motions: parametric and piecewise-smooth flow fields. // Computer vision and image understanding, Vol. 63, No. 1, 1996, pp. 75−104.
  66. Clocksin W.F., Chivers K.F., TorrP.H.S., Quinta da FonsecaJ., Withers P.J. Inspection of surface strain in materials using dense displacement fields. // 4th International Conference on New Challenges in Mesomechanics, Aalborg, August 2002.
  67. Anandan P. A computational framework and an algorithm for the measurement of visual motion. // International Journal of Computer Vision, Vol. 2, No. 3, 1989, pp. 283−310.
  68. Burt P., Adelson E. The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code. // IEEE Trans. Communications, Vol. 31, No. 4, Apr. 1983, pp. 532−540.
  69. Singh A. An estimation-theoretic framework for image-flow computation. // Third International Conference on Computer Vision, 4−7 Dec. 1990, pp. 168−177.
  70. Giachetti A., Campani M., Torre V. The use of optical flow for the autonomous navigation. // Proceedings of the third European conference on Computer vision, Stockholm, Sweden, 1994, pp. 146−151.
  71. Giachetti A., Campani M., Torre V. The use of optical flow for road navigation. // IEEE Trans. Robotics and Automation, Vol. 14, No. 1, Feb. 1998, pp. 3448.
  72. Giachetti A., Campani M., Sanni R., Succi A. The recovery of optical flow for intelligent cruise control. // Proc. IEEE Intelligent Vehicle Symposium, Oct. 1994, pp. 91−96.
  73. Otte M., Nagel H.H. Optical flow estimation: advances and comparisons. // Proceedings of the third European conference on Computer vision (vol. 1), Stockholm, Sweden, 1994, pp. 51−60.
  74. Micheli E.D., Torre V., Uras S. The accuracy of the computation of optical flow and of the recovery of motion parameters. // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 15, No. 5, May 1993, pp. 434−447.
  75. Campani M., Verri A. Motion analysis from first-order properties of optical flow. // Computer Vision Graphics and Image Processing: Image Understanding, Vol. 56, No. 1, July 1992, pp. 90−107.
  76. Little J.J. Accurate Early Detection of Discontinuities. // Vision Interface, Vancouver, British Columbia, Canada, May 1992, pp. 97−102.
  77. AdelsonE.H., Bergen J.R. Spatiotemporal Energy Models for the Perception of Motion. // Journal Optical Society of America A, Vol. 2, No. 2, 1985, pp. 284 299.
  78. Heeger D.J. Optical flow using spatiotemporal filters. // International Journal of Computer Vision, Vol. 1, No. 4, January 1988, pp. 279−302.
  79. Waxman A.M., Wu J., Bergholm F. Convected activation profiles and receptive fields for real time measurement of short range visual motion. // Proc. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, Ann Arbor, 1988, pp. 717−723.
  80. Fleet D.J., Jepson A.D. Computation of component image velocity from local phase information. // International Journal of Computer Vision, Vol.5, No. 1, August 1990, pp. 77−104.
  81. Beauchemin S.S., Barron J.L. On the Fourier Properties of Discontinuous Visual Motion. // Journal of Mathematical Imaging and Vision, Vol. 13, No. 3, 2000, pp. 155−172.
  82. Beauchemin S.S., Barron J.L. On Discontinuous Optical Flow. // Computers and Artificial Intelligence, Vol. 19, No. 3, 2000, pp. 255−283.
  83. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В. А. Сойфера. 2-е изд., испр. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. — 784 с.
  84. У. Цифровая обработка изображений. — М.: Мир, 1982. — Кн. 1312с
  85. И.В. Шакиров. Некоторые вопросы прикладного вейвлет-анализа для обработки статических изображений. Дисс. канд. техн. наук, Томск, 2003. — 20 с.
  86. Е. Е., Панин В. Е., Панин С. В., Сырямкин В. И. Способ не-разрушающего контроля механического состояния объектов и устройство для его осуществления. Патент Российской Федерации № 2 126 523. Опубл. Бюллетень изобретений № 5, 20.02.99.
  87. Физическая мезомеханика и компьютерное конструирование материалов / Под ред. В. Е. Панина. — Новосибирск: Наука, 1995. — Т. 1. — 298 е., Т. 2. — 320 с.
  88. А. П. Прикладная механика твердого деформированного тела. -М.: Наука, 1975.-Т. 1.
  89. Механика разрушения и прочность материалов: Справ, пособие: В 4 т. / Под общей ред. Панасюка В. В. Киев: Наукова думка, 1988. — Т. 1.
  90. К. Введение в механику разрушения. М.: Мир, 1998 — 364 с.
  91. Bertero М., Boccacci P. Introduction to Inverse Problems in Imaging, London, 1998, 351 pp.
  92. Potmesil M., Chakravarty I. Synthetic Image Generation with"a Lens and Aperture Camera Model. // ACM Transactions on Graphics, Vol. 1, No. 2, 1982, pp. 85−108.
  93. Stokseth P.A. Properties of a Defocused Optical System. // Journal of the Optical Society of America, Vol. 59, No. 10, pp. 1314−1321.
  94. Young I.T., Gerbrands J.J., van Vliet L.J. Fundamentals of Image Processing, Delft, Netherlands, 1998, 112 pp.
  95. У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982. — Кн. 2 -480 с.
  96. Photometries Ltd., Signal Processing and Noise, in Series 200 CCD Cameras Manual, 1990: Tucson, Arizona.
  97. Д.Э. Искусство программирования: учебное пособие: пер. с англ. / Д. Э. Кнут. 3-е изд. — М.: Вильяме, 2000. Т. 2: Получисленные алгоритмы. — 2000. — 832 с.
  98. А. Г. Корреляционно-экстремальная обработка изображений. Томск: Изд-во ТГУ, 1987.
  99. В. И., Панин С. В. Оптико-телевизионный метод исследования поведения и диагностики состояния нагруженных материалов и элементов конструкций. Вычислительные технологии, 2003, Т. 8 (специальный выпуск), с. 10−25.
  100. Системы технического зрения: Справочник. В. И. Сырямкин, В. С. Титов, Ю. Г. Якушенков и др.// Под общей редакцией В. И. Сырямкина, В. С. Титова. Томск: МГП «РАСКО», 1992.
  101. А. М., Сырямкин В. И., Титов В. С. Корреляционные зрительные системы роботов. Томск: Радио и связь, Томское отделение, 1990.
  102. И. Н., Семендяев К. А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов.- 13-е изд., исправленное.- М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986.
  103. C.B., Сырямкин В. И., Любутин П. С. Оценка деформации твердых тел по изображениям поверхности // Автометрия — 2005. — Т.41. № 2. -С. 44−58.
  104. Л. С., Панин В. Е., Стрелкова И. Л. Эволюция деформированного состояния в зоне надреза при растяжении поликристаллов NiTi в мартенситном состоянии // Физическая мезомеханика. 2000. — Т.З. — № 5. — с.83−90.
  105. А.П. Прикладная механика твердого деформированного тела. -М.: Наука, 1975.-Т. 1.-832с.
  106. Механика разрушения и прочность материалов: Справ, пособие: В 4 т. / Под общей ред. Панасюка В. В. Киев: Наукова думка, 1988. — Т. 1. — 488 с.
  107. И.С., Жидков Н. П. Методы вычислений: учебное пособие для вузов. 2-е изд., перераб. — М.: Физматлит, 1962. Т. 1. — 464 с.
  108. Bing P., Hui-min X., Bo-qin X., Fu-long D. Performance of sub-pixel registration algorithms in digital image correlation. // Measurement Science and Technology, Vol. 17, No. 6, 2006, pp. 1615−1621.
  109. Sutton M. A., McNeill S. R., Jang J., Babai M. Effect of subpixel image restoration on digital correlation error estimates, Optical engineering, October 1988, Vol. 27, No. 10, pp. 870−877.
  110. Zhang D., Zhang X., Cheng G. Compression strain measurement by digital speckle correlation. // Experimental Mechanics, Vol. 39, No. 1, March 1999, pp. 62−65.
  111. Hung P.-C., Voloshin A.S. In-plane strain measurement by digital image correlation. // Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, Vol. 25, No. 3, 2003, pp. 215−221.
  112. Wattrisse В., Chrysochoos A., Muracciole J.-M., Nemoz-Gaillard M. Analysis of strain localization during tensile tests by digital image correlation. // Experimental Mechanics, Vol. 41, No. 1, March 2001, pp. 29−39.
  113. Bruck H.A., McNeill S.R., Sutton M.A., Peters W.H. Digital image correlation using Newton-Raphson method of partial differential correction. // Experimental Mechanics, Vol. 29, No.3, September 1989, pp. 261−267.
  114. Vendroux G. and Knauss W.G. Submicron deformation field measurements: Part 2. Improved digital image correlation. // Experimental Mechanics, Vol. 38, No. 2, June 1998, pp. 86−92.
  115. Schreier H.W., Braasch J.R., Sutton M.A. Systematic errors in digital image correlation caused by intensity interpolation. // Optical Engineering, Vol. 39, No. 11, 2000, pp. 2915−2921.
  116. Lyons J.S., Liu J. and Sutton M.A. High-temperature deformation measurements using digital image correlation. // Experimental Mechanics, Vol. 36, No. 1, March 1996, pp. 64−70.
  117. Lu H. and Cary P.D. Deformation measurements by digital image correlation: Implementation of a second-order displacement gradient. // Experimental Mechanics, Vol. 40, No. 4, December 2000, pp. 393−400.
  118. Chen D.J., Chiang F.P., TanY.S., and Don H.S. Digital speckle-displacement measurement using a complex spectrum method. // Applied Optics, Vol. 32, No. 11, 1993, pp. 1839−1849.
  119. Oriat L., and Lantz E. Subpixel detection of the center of an object using a spectral phase algorithm on the image. // Pattern Recognition, Vol. 31, No. 6, June 1998, pp. 761−771.
  120. Davis C.Q. and Freeman D.M. Statistics of subpixel registration algorithms based on spatiotemporal gradients or block matching. // Optical. Engineering, Vol. 37, No. 4, 1998, pp.1290−1298.
  121. Zhou P. and Goodson K.E. Subpixel displacement and deformation gradient measurement using digital image/speckle correlation (DISC). // Optical. Engineering, Vol. 40, No. 8, 2001, pp. 1613−1620.
  122. Zhang J., Jin G., Ma S. and Meng L. Application of an improved subpixel registration algorithm on digital speckle correlation measurement. // Optics & Laser Technology, Vol. 35, No. 7, October 2003, pp. 533−542.
  123. Zhang J., Jin G.C., Meng L.B., Jian L.H., Wang A.Y., Lu S.B. Strain and mechanical behavior measurements of soft tissues with digital speckle method. // Journal of Biomedical Optics, Vol. 10, No. 3, 2005, pp. 191−201.
  124. Jin H., Bruck H.A. Pointwise digital image correlation using genetic algorithms. // Experimental Techniques, Vol. 29, No. 1, 2006, pp. 36−39.
  125. Jin H., Bruck H.A. Bruck Theoretical development for pointwise digital image con-elation. // Optical. Engineering, Vol. 44, No. 6, 2005, pp. 1−14.
  126. PitterM.C., See C.W., Somekh M.G. Fast subpixel digital image correlation using artificial neuralnetworks. // International Conference on Image Processing, 2001, Vol. 2, pp. 901−904.
  127. Pitter M.C., See C.W., Somekh M.G. Subpixel microscopic deformation analysis using correlation and artificial neural networks. // Optics Express, Vol. 8, No. 6, 2001, pp. 322−327.
  128. С.В., Любутин П. С. Верификация метода оценки деформации на мезоуровне, основанного на построении полей векторов перемещений участков поверхности // Физическая мезомеханика 2005. — Т.8. — № 2. — С. 69−80.
  129. С. В., Дураков В. Г., Прибытков Г. А., Мезомеханика пластической деформации и разрушения низкоуглеродистой стали с высокопрочнымдеформируемым покрытием // Физическая мезомеханика. 1998. — Т.2. — с.51−58.
  130. П. С., Панин С. В. Исследование точности и помехоустойчивости построения векторов перемещений при оценке деформаций оптико-телевизионным методом // Вычислительные технологии — 2006. — Т.П. — № 2. — С. 52−66.
  131. С.В., Кашин О. А., Шаркеев Ю. П. Изучение процессов пластической деформации на мезомасштабном уровне инструментальной стали, поверхностно упрочненной методом электроискрового легирования. Физическая мезомеханика. 1999. —Т. 2. — № 4. — С. 75−85.
  132. П. С., Панин С. В. Метод построения полей векторов перемещений с субпиксельной точностью, Третья всероссийская конференция молодых ученых «Фундаментальные проблемы новых технологий в 3-м тысячелетии», Томск, 3−6 марта 2006 г. С. 657−660.
  133. Ю.П. Некоторые особенности численного моделирования поведения упруго-хрупкопластичных материалов // Физ. мезомех. 2005. — Т. 8. -№ 3. — С. 129−142.
  134. Ю.П. Численное исследование поведения упруго-идеальнопластических тел, содержащих неподвижную и распространяющуюся трещины, под действием квазистатических и динамических растягивающих нагрузок//Физ. мезомех. 1998.-№ 2.-С. 81−93.
  135. Stefanov Yu.P. Numerical investigation of deformation localization and crack formation in elastic brittle-plastic materials // Int. J. Fract. 2004. — V. 128(1). — P. 345−352.
  136. Stefanov Yu.P. Wave dynamics of cracks and multiple contact surface interaction // J. of Theor. and Appl. Frac. Mech. 2000. — Vol. 34/2. — P. 101−108.
  137. Технические средства диагностирования: Справочник/В.В.Клюев, П. П. Пархоменко, В. Е. Абрамчук и др.- Под общ. ред. В. В. Клюева. М.: Машиностроение, 1989. — 672 с.
  138. H.A. Конструкционная прочность, ресурс и техногенная безопасность: В 2 ч. / H.A. Махутов. Новосибирск: Наука, 2005. — Ч. 2: Обоснование ресурса и безопасности. — 610 с.
  139. C.B., Сырямкин В. И., Глухих А. И. Применение спектрального анализа изображений поверхности для изучения процессов усталостного разрушения на мезомасштабном уровне. Автометрия, 2003, Т. 39, № 4. С. 79−92.
  140. Green D.J., Hannik R.H.J., Swain M.V. Transformation toughening of ceramics // Boca Ration: CRC Press Inc. 1989. P. 350.
  141. Hannik R.H.J, and Swain M.V. Progress in transformation toughening of ceramics // Annu. Rev. Mat. Sei. 1994. — 24, — P. 359−408.
  142. Г. А. К вопросу о классификации малодеформирующихся материалов по особенностям их поведения при нагружении.- Проблемы прочности, 1977.-235 с.
  143. С.Н. Кульков, С. П. Буякова, C.B. Панин, П. С. Любутин. Формирование поверхностных структур при деформации пористых непластичных сред. Физическая мезомеханика. 2006. -Т. 9. Специальный выпуск. С. 83−86.
  144. C.B., Любутин П. С., Буякова С. П. и Кульков С.Н. Исследование поведения при нагружении пористых керамик путем расчета мезоскопиче-ских деформационных характеристик. Физическая мезомеханика, 2008, Т. 11, № 6. с. 77−86.
  145. С.П., Масловский В. И., Никитин Д. С., Кульков С. Н. Механическая неустойчивость пористого материала. // Письма в ЖТФ. — 2001. — т.27. -№ 23. с.
  146. С.Н., Масловский В. И., Буякова С. П., Никитин Д. С. Негу-ковское поведение пористого диоксида циркония при активной деформации сжатием // ЖТФ. 2002. — Т.72. — № 3. с. 38−42.
  147. Ю.Л. Красулин, В. Н. Тимофеев, С. М. Баринов и др. Пористая конструкционная керамика. — М.: Металлургия, 1980.- 100 с.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!