【优秀硕士博士论文】板料成形全场应变三维动态检测技术研究 毕业答辩

板料成形全场应变三维动态检测技术研究,答 辩 人： 导师： 教授学科专业：机械工程论文时间：2010.32014.9,汇报提纲,1.研究背景及意义,板料成形是一种非常重要的材料加工技术，飞机上板料制件约占其零件数量的50%，汽车的冲压钣金件占其零件总数的75%以上。,随着航空航天、汽车等制造业的快速发展，各种新材料、新结构和新工艺被采用，迫切需要对板料成形的动态变形及应变分布进行三维全场检测。,1.2 研究意义,板料成形过程中的变形十分复杂，传统接触式检测方法存在效率低、精度差、不能全场检测的缺陷。,1.研究背景及意义,1.1 课题来源,企业需求：,国家项目：,国家自然基金项目 “大型飞机飞行过程中机翼的三维动态变形检测方法研究” 国家自然基金项目 “微观尺度材料三维位移场与应变场的快速精密测量方法的研究”苏州市应用基础研究计划“全场三维变形光学测量系统开发与研制”,汽车钣金件专用三维光学应变检测系统，天津汽车模具股份有限公司。飞机风洞试验三维动态变形检测系统，中国空气动力研究与发展中心（绵阳）。,1.研究背景及意义,1.3 国内外研究现状,R.A.Ayres 等提出基于工具显微镜的检测方法。J.H.Vogel 等提出基于双目立体视觉的钣金件表面应变分析方法。北航徐亮等提出通过在被测试件上印制王字标记测量材料的应变。西交大于德弘等应用圆形坐标网格实现了板料拉延件的应变测量。国外已经研制出商业化测量系统，如美国ASAME公司的GPA系统、德国GOM公司的Argus系统，但价格昂贵。国内研究处于实验室阶段，如南京航天航空大学叶南等搭建了基于单相机的板料应变测量实验系统（MOSAS）。,1.3.1 网格应变分析法,1.研究背景及意义,1.3 国内外研究现状,1.3.2 数字图像相关法,80年代由美国的Peters和日本的山口一郎同时提出。2000年以前发展较慢，研究主要集中于二维面内测量。2008年以来爆炸式发展，目前已成为实验力学领域最重要的变形和应变测量手段。近年研究热点，将数字图像相关法与各种显微成像设备相结合来实现微纳米尺度的变形测量。国外美国北卡罗纳大学M.A. Sutton团队一直主导着数字图像相关法的理论和应用研究，已研制出商业化的VIC系列全场应变检测系统，但价格昂贵。国内潘兵团队在测量精度和速度方面进行了大量研究和实验，成型的商用系统很少。,1.研究背景及意义,1.3 国内外研究现状,1.3.3 研究存在的问题,大变形情况下图像纹理特征极其微弱，难以进行相关分析。大尺寸板料应变需要分块进行测量，多次拼接累积误差较大。显微成像系统光路复杂，成像畸变难以准确校正。国外设备价格昂贵，技术保密，不利于国内普及应用。,大变形图像特征微弱,大尺寸拼接累积误差大,显微成像光路复杂,1.研究背景及意义,1.4 主要研究内容,弱相关图像匹配方法：在保证匹配精度的基础上实现弱相关图像的快速、鲁棒匹配。大尺寸多分辨率三维网格应变检测方法：实现全局关键点与局部细节应变的整体解算，消除传统大尺寸分块测 量过程中产生的拼接累积误差。显微成像系统光路标定方法：建立显微成像数学模型，实现体式显微镜复杂光路的准确标定。自主研发测量设备：打破国外先进光学测量技术的垄断。,1.研究背景及意义,1.5 技术路线,2.板料大变形全场应变动态检测,2.1 技术原理,2.板料大变形全场应变动态检测,2.1 技术原理,图像匹配：在变形图像中，寻找与待匹配图像相似度最大的目标子图像。,全场变形应变计算,图像检测,变形前后图像,数字图像相关法基本原理,2.板料大变形全场应变动态检测,2.2 大变形弱相关图像匹配,提出弱相关散斑图像精确解算三维应变场的动态检测方法，解决了大变形全场应变的动态检测难题，实现高达649%的变形及应变检测。,传统检测方法无法测大变形，并且量程有限、测量点少、使用繁琐。,2.板料大变形全场应变动态检测,2.2 大变形弱相关图像匹配,优点：省略了初值计算的工作量，提高了计算速度。提高了初值的精度，保证了非线性优化的成功率。,首先匹配一个种子点，然后根据变形的连续性，利用种子点为其临近点提供非线性优化初值，并不断扩散，直至整个图像匹配完成。,2.2.1 基于种子点的图像快速匹配,2.板料大变形全场应变动态检测,2.2 大变形弱相关图像匹配,2.2.2 大变形图像分步匹配,首先，不同变形区间采用不同的参考图像，保证变形图像与参考图像有较高的相似性。然后，使用最小二乘算法的标准偏差判断是否更新参考图像，尽量减少参考图像更换次数。,最小二乘标准偏差：,2.板料大变形全场应变动态检测,2.2 大变形弱相关图像匹配,2.2.3 快速迭代计算,图像的匹配计算是一个非线性优化的过程，通常采用Newton-Raphson（N-R）、LevenbergMarquardt等最小二乘迭代算法来求解。,优化目标：,N-R 求解：,其中， 和 （海森矩阵）的求解包含了大量的乘法和加法运算，而N-R算法每次迭代均需要重新计算这两个向量，计算量非常之大，严重影响了图像匹配的效率。,2.板料大变形全场应变动态检测,2.2 大变形弱相关图像匹配,2.2.3 快速迭代计算,提出一种基于逆向图像匹配的高斯-牛顿迭代算法，不仅对待匹配图像子区进行变形转换，同时通过增量映射函数对参考图像子区施加变形。,优化目标：,迭代求解：,通过推导， 海森矩阵 和灰度梯度向量 在迭代计算过程中恒定不变，与Newton-Raphson算法相比，由于不再需要重复计算相关系数梯度向量以及海森矩阵，因此迭代计算效率更高。,2.板料大变形全场应变动态检测,2.2 大变形弱相关图像匹配,2.2.4 大变形测量实验,高密度聚乙烯树脂材料,状态150位移场,状态300位移场,2.板料大变形全场应变动态检测,2.2 大变形弱相关图像匹配,2.2.4 大变形测量实验,高密度聚乙烯树脂材料,状态100应变场,状态200应变场,状态300应变场,小结：y方向（拉伸方向）的最大位移量为 31.041mm。z方向（试件的离面变形）的最大位移量为 2.858mm。测得的最大应变量为649%。,2.板料大变形全场应变动态检测,2.3 高精度双目/多目相机标定,透视投影模型：实际成像过程不是理想的透视投影，存在镜头畸变。,带畸变的共线方程：,2.3.1 相机成像模型,2.板料大变形全场应变动态检测,2.3 高精度双目/多目相机标定,面内畸变：,切向畸变：,径向畸变：,2.3.2 相机镜头畸变模型,2.板料大变形全场应变动态检测,2.3 高精度双目/多目相机标定,2.3.3 标定流程,线性化共线方程得到光束平差目标方程：,2.板料大变形全场应变动态检测,2.3 高精度双目/多目相机标定,2.3.4 大视场多相机标定,标定计算的目标方程：,设计带有标志点的双面型标定十字架，利用XJTUDP (0.1mm/4m)三坐标测量系统测出十字架两面标志点的三维坐标，然后进行多相机全局标定。,3D,2.板料大变形全场应变动态检测,2.3 高精度双目/多目相机标定,2.3.5 双目相机标定实验,相机内参数：,本文方法能够有效标定出双目相机的内外参数，相机标定结果的平均重投影误差约为0.022pixels，精度较高。,相机外参数：,相机-1,相机-2,2.板料大变形全场应变动态检测,2.3 高精度双目/多目相机标定,2.3.5 四目相机标定实验,四相机位置布置示意图,2.板料大变形全场应变动态检测,2.3 高精度双目/多目相机标定,2.3.5 四目相机标定实验,四相机的外参数,2.板料大变形全场应变动态检测,2.3 高精度双目/多目相机标定,2.3.5 四目相机标定实验,四相机内参数,2.板料大变形全场应变动态检测,2.3 高精度双目/多目相机标定,2.3.5 四目相机标定实验,四相机的重投影误差 0.05像素,2.板料大变形全场应变动态检测,2.4 小结,（1）提出一种板料大变形全场应变的三维动态检测方法，给出了检测的基本原理和检测流程。（2）提出一种大变形弱相关图像的匹配方法，实验结果表明该方法实现了大变形弱相关图像的快速、鲁棒匹配，能够测量高达649%的变形。（3）提出一种高精度双目/多目相机的全局标定方法，实验表明该方法能够实现双目、多目相机内外参数的准确标定，标定结果的重投影误差小于0.05个像素。,3.大尺寸板料三维网格应变检测,3.1 基本原理,（a）成形前板料表面网格,（b）成形后板料表面网格,（c）板料表面应变,板料成形前，在金属板料表面制备网格；成形过程中，板料表面的网格随材料的流动而发生变化；成形后，通过一定手段测量网格在成形前后尺寸的变化,来计算板料表面的应变。,3.大尺寸板料三维网格应变检测,3.2 基于摄影测量的网格应变计算,（d）网格节点重建 （e）拓扑关系建立 （f）变形应变计算,（a）网格制备 （b）图像采集 （c）网格图像识别,3.大尺寸板料三维网格应变检测,3.3 大尺寸多分辨率网格应变检测,3.大尺寸板料三维网格应变检测,3.3 大尺寸多分辨率网格应变检测,3.大尺寸板料三维网格应变检测,3.3 大尺寸多分辨率网格应变检测,3.3.1 网格制备,3.大尺寸板料三维网格应变检测,3.3 大尺寸多分辨率网格应变检测,3.3.2 建立全局控制网,利用近景摄影测量技术重建分块区域间公共拼接点的三维空间坐标。,3.大尺寸板料三维网格应变检测,3.3 大尺寸多分辨率网格应变检测,3.3.3 单块网格应变计算,网格节点识别：采用自适应坐标网格点识别算法,3.大尺寸板料三维网格应变检测,3.3 大尺寸多分辨率网格应变检测,3.3.3 单块网格应变计算,重建网格点三维坐标,邻域约束的坐标网格点快速匹配。,传统核极线约束：速度慢。,匹配及重建10000个网格点所需时间30多分钟。,匹配及重建10000个网格点所需时间3-5秒。,3.大尺寸板料三维网格应变检测,3.3 大尺寸多分辨率网格应变检测,3.3.3 单块网格应变计算,建立网格空间拓扑关系,第一步，建立种子网格:,受力变形,第二步，扩散生成新网格:,变形因子:,3.大尺寸板料三维网格应变检测,3.3 大尺寸多分辨率网格应变检测,3.3.4 多块测量数据拼接,找出单块测量区域与全局控制网的公共拼接点（标志点） 、 ；,根据拼接点，计算出单块测量的局部坐标系相对于全局坐标系的转换矩阵；,将单块测量的局部坐标统一到全局坐标系。,3.大尺寸板料三维网格应变检测,3.4 小结,（1）提出一种大尺寸多分辨率三维网格应变检测方法，以解决大尺寸板料变形分块测量误差累积的问题。（2）提出网格点的快速识别、鲁棒匹配及准确三维重建的方法。（3）为建立网格节点的拓扑关系，提出一种四边形网格快速生成方法。（4）提出通过全局控制网将分块区域的局部测量结果拼接统一到了全局坐标系的方法。,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.1 检测原理,将数字图像相关法与体式显微镜相结合用于微小尺度三维检测。,测量系统组成,成像部分控制部分计算部分辅助部件,难题：光路标定,4.2 体式显微成像系统标定,4.2.1 体式显微镜光路结构,CMO型,G型,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.2.2 成像模型,4.2 体式显微成像系统标定,成像模型就是要建立空间三维信息和二维图像信息之间的转换关系。本文建立的体视显微镜成像模型 = 投影模型 + 畸变模型。,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.2.3 投影模型,4.2 体式显微成像系统标定,寻找一个合适矩阵A、T，满足图像点m和物体点M之间的对应关系。,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.2.4 畸变模型,4.2 体式显微成像系统标定,本文前期采用一种参数化的联合畸变矫正方法。,球形畸变,慧差,像散,像场弯曲,过多的畸变系数，使目标函数高度非线性，参数初值的求解困难、迭代稳定性差。建立在已知畸变类型的前提下，对于显微镜这种未知复杂畸变类型的成像系统不能针对性校正。,存在问题,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.2.4 畸变模型,4.2 体式显微成像系统标定,本文提出一种非参数化的显微成像畸变校正方法，基于自研的显微光刻标定板和描述畸变场分布的双三次B样条曲面函数。,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.2.5 光路标定,4.2 体式显微成像系统标定,标定就是求解成像系统的投影模型和畸变模型参数，本文方法标定计算的目标函数为：,其中， 表示将标定板第 i 个特征点 投影到第 j 个像平面上得到的像点 的重投影误差。,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.2 体式显微成像系统标定,采集标定板图像：把显微标定板置于体式显微成像系统的视场内，采集1624幅标定板不同方位的图像。,检测标定板特征点的图像坐标：对采集的标定板图像进行处理，得到特征点的二维图像坐标。,确定标定板特征点的三维坐标：将坐标原点设在标定板的中心，令每个特征点Z方向的坐标值为零，每个特征点在X和Y方向的坐标可以由其所在阵列的位置信息确定。,估算畸变校正函数：利用理想投影模型进行标定的结果反求标定板上所有特征点的重投影误差，再根据重投影误差利用B样条拟合来估算畸变校正函数。,光束平差整体优化：对显微立体视觉系统的所有参数以及标定板参数进行整体一次性解算。,标定流程,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.3 体式显微成像系统的标定实验,（c）采集的部分标定板图像,（a）实验现场 （b）标定板实物图,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.3 体式显微成像系统的标定实验,（a）x方向畸变场 （b）y方向畸变场,内参数：,外参数：,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.3 体式显微成像系统的标定实验,根据标定结果测量高精度位移台多次平移量：,对实验结果进行分析，由于位移测量的相对精度为0.36%，优于位移台本身的精度：0.5%（0.0005mm/0.1mm），根据概率统计原理，可认为位移测量的精度优于1%。,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.4 误差分析,以上因素相互作用、相互影响，必须综合考虑，全面校正。,直接因素,图像匹配,相机成像质量,光照不均匀,测量环境的振动及噪声等,亚像素灰度插值误差,子区映射函数,图像子区尺寸,光路标定,畸变模型,标定算法,标定板的加工误差,4.微薄板成形显微视觉应变检测,4.5 小结,（1）借助于体式显微镜研制了显微立体视觉测量装置，实现了微小尺度三维全场变形应变的动态检测。（2）提出一种用于体式显微成像系统的光路标定方法，实验表明该方法能够得到较为满意的标定结果，标定后位移测量的精度优于1%。（3）研究并分析了影响显微立体视觉测量误差的主要影响因素。,4.微薄板成形显微视觉应变检测,5.板料成形性能参数的计算,5.1 板料成形性能的实验方法和指标,间接（力学性能）试验参数,直接（模拟）试验参数,成形极限试验参数,抗拉强度、硬化指数、伸长率、塑性应变比等,扩孔试验、弯曲试验、锥杯试验、凸耳试验等,板料成形极限图、成形极限应力图,只能反映材料宏观平均性能，不能反映材料的局部性能。,不能反映真实应力状态对板料成形性能的影响，不能定量评价板料性能。,能够定量描述板料成形的性能，且能直观判断冲压工艺的优劣。,5.板料成形性能参数的计算,5.2 成形极限图测定,5.板料成形性能参数的计算,5.2 成形极限图测定,直接观测法,插值拟合法,基于应变历史变化的方法,成形极限判定方法：,需要获得变形过程的应变数据。,5.板料成形性能参数的计算,5.2 成形极限图测定,本文方法：,5.板料成形性能参数的计算,5.2 成形极限图测定,FLD实验系统开发,系统组成：,图像采集装置胀形实验装置FLD计算软件控制单元等,5.板料成形性能参数的计算,5.2 成形极限图测定,FLD实验系统开发,5.板料成形性能参数的计算,5.3 塑性应变比测定,标准拉伸件长度和宽度方向的真实应变：,为实现自动化计算，引入用于判断变形阶段的阈值：,根据体积不变原理计算塑性应变比 ：,5.板料成形性能参数的计算,5.3 塑性应变比测定,（b）SPCC钢板试件形状,SPCC钢板的塑性应变比大于1，随着应变的增加而逐渐降低。而在相同应变条件下，与轧制方向成90方向试件的塑性应变比最大，45方向最小，表现出明显的平面各向异性。,（a）实验现场,（c）实验结果,5.板料成形性能参数的计算,5.4 小结,（1）分析了用于评价板料成形性能的参数指标及其实验方法。（2）分析了成形极限实验中极限状态难以判断的问题，引入了一种通过应变历史曲线来判定极限应变的方法，研制了用于板料成形极限图测定的三维光学实验系统。（3）研究实现一种较为实用的塑性应变比计算方法，并通过实验验证了该方法的有效性。,6.实验及分析,6.1 精度验证,双目三维动态应变检测实验,（a）试件形状,（b）试件尺寸,（c）实验现场,（d）引伸计安装,6.实验及分析,6.1 精度验证,双目三维动态应变检测实验,拉伸载荷13.23KN,拉伸载荷12.50KN,拉伸载荷0.031KN,6.实验及分析,6.1 精度验证,双目三维动态应变检测实验,本文方法与引伸计对比,以本文方法测得的应变值为 x坐标，以引伸计测得的应变为y坐标，拟合点得到一条直线：两种方法的相对测量偏差为0.3%，引伸计的测量精度为0.5%，可认为本文方法的应变测量精度不低于0.5%。引伸计只能测平均应变，本文方法测得是全场应变。,6.实验及分析,6.1 精度验证,单目网格应变检测实验,散斑图案 网格图案,双目检测 单目检测,在试件的一侧制备点阵网格，另一侧制备散斑图案；实验时带网格的一侧采用单目网格应变测量方法进行应变检测，另一侧采用双目动态应变测量方法。,6.实验及分析,6.1 精度验证,单目网格应变检测实验,双目检测结果 单目检测结果,6.实验及分析,6.1 精度验证,单目网格应变检测实验,两种方法的应变测量结果基本一致，最大偏差为0.39%，依据3 sigma准则，可认为本文网格应变分析方法的测量误差小于0.5%。,两种方法测得的部分同名点应变,6.实验及分析,6.1 精度验证,显微视觉应变检测实验,实验现场及主要装置,试件尺寸及应变布置,应变片采用日本KYOWA公司生产的KFG-103-120-C1型的箔式单轴应变片，标称精度1.0。,6.实验及分析,6.1 精度验证,显微视觉应变检测实验,某一变形状态的轴向应变（方向）,显微镜的放大倍数为3X，相机分辨率16241236像素；整个计算区域的大小约为200200像素（等效物理尺寸0.330.33 mm），相当于一个栅长为330m的虚拟应变片，计算时整个区域被划分成30个面片，每个面片的尺寸为4545像素；图中白色箭头表示轴向应变的方向。,6.实验及分析,6.1 精度验证,显微视觉应变检测实验,与应变片测量结果对比,以本文方法测得的应变值为 x坐标，以应变片测得的应变为y坐标，拟合点得到一条直线：两种方法的相对测量误差的标准差小于100。应变值较小时（小于40时），两者的测量偏差较为明显。,6.实验及分析,6.2 应用实验,SPCC冷轧薄钢板FLD测定实验,6.实验及分析,6.2 应用实验,SPCC冷轧薄钢板FLD测定实验,20mm宽试件 40mm宽试件 60mm宽试件 80mm宽试件 100mm宽试件,140mm宽试件 140mm宽试件（带坡口） 160mm宽试件 180mm宽试件,6.实验及分析,6.2 应用实验,80mm宽试件在不同变形状态的表面应变场,SPCC冷轧薄钢板FLD测定实验,6.实验及分析,6.2 应用实验,SPCC冷轧薄钢板FLD测定实验,与其他方法对比,6.实验及分析,6.2 应用实验,汽车钣金件应变检测实验,（a）某型汽车钣金件实物图 （b）分块测量网格制备效果图,实验对象：某大型汽车的钣金覆盖件；采用网格应变检测方法。,6.实验及分析,6.2 应用实验,汽车钣金件应变检测实验,利用编码标志点建立全局控制网。,6.实验及分析,6.2 应用实验,汽车钣金件应变检测实验,分块应变检测结果的拼接。,6.实验及分析,6.2 应用实验,汽车钣金件应变检测实验,分块应变检测结果的拼接。,6.实验及分析,6.2 应用实验,汽车钣金件应变检测实验,分块应变检测结果的拼接。,6.实验及分析,6.2 应用实验,微薄板胀形实验,1,2,3,4,微胀形试验机试件的实物图左相机显微图像右相机显微图像,6.实验及分析,6.2 应用实验,微薄板胀形实验,1,2,3,三维形貌离面位移场三维应变场,6.实验及分析,6.2 应用实验,微薄板胀形实验,本文方法能够直观的测量试件微胀形过程中表面形貌、三维位移和应变分布，可测得的深度方向的最大位移量为0.97 mm，最大主应变接近7.4%。,部分测量点的三维坐标及应变值,6.实验及分析,（a）实验现场图 （b）焊接后的试件,6.2 应用实验,薄板焊接变形实验,6.实验及分析,1,2,3,4,焊接开始15s焊接开始30s焊接结束45s降温冷却300s,焊缝周边区域的变形随着焊接温度的升高而逐渐增大；焊接结束时，产生相反方向的变形，并逐渐增大；完全冷却后离面变形达到最大值，约9mm。,6.2 应用实验,薄板焊接变形实验,6.实验及分析,6.3 小结,（1）通过三个精度验证实验，验证了本文提出的三种应变测量方法的可行性和精度。（2）通过四个典型的应用案例，进一步验证了本文方法用于大变形、大尺寸、小尺度以及焊接高温场合应变测量的可行性，为板料成形极限的评估、汽车钣金件成形性能的分析、微观尺度材料力学性能的测试以及薄板焊接变形规律的研究提供一系列有效的解决方案。,7.结论及展望,7.1 结论,（1）研究了数字图像相关法的基本原理，提出并实现了一种板料成形全场应变的三维动态测量方法。（2）研究了工业近景摄影测量和网格应变分析的基础理论，提出并实现了一种大尺寸多分辨三维网格应变检测方法。（3）提出了一种微薄板成形三维应变场的显微动态检测方法，研制了显微视觉测量的实验装置。（4）研究分析了板料成形极限图和塑性应变比的实验测定方法，并进行了实验验证。（5）通过系列实验和应用进一步验证了本文所提出的三种全场应变测量方法的可行性、准确性和稳定性。,7.结论及展望,7.2 展望,（1）开展板料热成形性能分析、高温动态变形测量的研究。（2）进一步提高网格节点识别算法的鲁棒性和自动化程度。（3）研究如何将显微视觉测量技术推广应用到MEMS、纳米复合材料等领域微纳尺度三维形貌、变形及应变的测量。,攻读博士学位期间的研究成果,Hao Hu, Jin Liang, Zhen-zhong Xiao, et al. A four-camera videogrammetric system for 3-D motion measurement of deformable object J. Optics and Lasers in Engineering, 2012, 50(5): 800-811. (IDS number: 904QL)Hao Hu, Jin Liang, Zheng-zhong Tang, et al. Image correlation method for full-field deformation measurements during metal sheet welding processes J. OPTIK, 20