Drei

Aug 13, 2023

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 7760 (2022) Diesen Artikel zitieren

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Details zu den Metriken

Die stereodigitale Bildkorrelationstechnik (Stereo-DIC oder 3D-DIC) wird aufgrund ihrer hohen Genauigkeit und Flexibilität häufig bei der dreidimensionalen (3D) Form- und Verformungsmessung eingesetzt. Aufgrund der starken perspektivischen Verzerrung in zwei Ansichten ist es jedoch eine schwierige Aufgabe, mit komplexen Strukturkomponenten umzugehen. In diesem Artikel wird versucht, dieses Problem mithilfe eines Einzelkamerasystems zu lösen, das auf der DIC-unterstützten Streifenprojektionsprofilometrie (FPP) basiert. Mit der robusten und effizienten Gray-Code-Methode auf Basis eines FPP-Systems kann eine pixelweise und vollständige 3D-Geometrie komplexer Strukturen rekonstruiert werden. Und dann wird DIC nur noch verwendet, um den zeitlichen Abgleich und die vollständige Pixel-zu-Pixel-Verfolgung des gesamten Feldes durchzuführen. Die Verformung innerhalb und außerhalb der Ebene wird gleichzeitig durch den direkten Vergleich der genauen und vollständigen 3D-Daten jedes entsprechenden Pixels ermittelt. Das Design von Speckle-Mustern und die Methoden zur Rauschunterdrückung werden sorgfältig verglichen und ausgewählt, um gleichzeitig die Messgenauigkeit der 3D-Form und -Verformung zu gewährleisten. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode ein wirksames Mittel ist, um eine vollflächige 3D-Form- und Verformungsmessung an komplexen Teilen wie Wabenstrukturen und geflochtenen Verbundrohren zu erreichen, die für die herkömmliche Stereo-DIC-Methode eine Herausforderung oder sogar unmöglich sind.

Das Verständnis des dynamischen Verhaltens einer Strukturkomponente ist wichtig, um ihre mechanischen Eigenschaften zu analysieren und kritische Betriebsbedingungen zu verhindern. Die dynamische Reaktion von Strukturteilen ist erforderlich, um die Strukturparameter zu testen, das Strukturdesign zu steuern und schließlich ihre Leistung zu verbessern, unabhängig davon, ob es sich um die traditionelle Fertigung (z. B. computergesteuerte Maschinen- und Luft- und Raumfahrtfertigung) oder die fortgeschrittene Fertigung (z. B. additive Fertigung und Biofabrikation) handelt. 1,2,3. Herkömmliche Messmethoden verwenden Kontaktsensoren (z. B. Koordinatenmessgeräte und Dehnungsmessstreifen), um eine punktuelle Messung zu erreichen und nur die Informationen mehrerer diskreter Punkte zu erfassen, was es schwierig macht, den Übergangszustand genau zu beschreiben und die Strukturveränderung komplexer Strukturteile zu analysieren. Daher ist eine vollflächige und berührungslose Form- und Verformungsanalyse für komplexe Teile dringend erforderlich, um die entsprechenden quantitativen Eigenschaften bereitzustellen.

Die digitale Bildkorrelation (DIC) hat sich als leistungsstarke berührungslose Technik zur Verformungsmessung erwiesen4,5. Und aufgrund seiner mehrskaligen, berührungslosen und flächendeckenden Messung wird es in vielen Bereichen eingesetzt6,7. Mit der Entwicklung des binokularen Stereosehens und der Hochgeschwindigkeitsfotografietechnologie wurde kürzlich die stereodigitale Bildkorrelation (Stereo-DIC oder 3D-DIC) in großem Umfang bei dynamischen 3D-Form- und Verformungsmessungen eingesetzt8,9,10. Der Einsatz von zwei Hochgeschwindigkeitskameras erhöht jedoch die Kosten des Messsystems erheblich und die präzise Synchronisierung zweier Hochgeschwindigkeitskameras ist ebenfalls eine schwierige Aufgabe11. Um die erwähnte Einschränkung bei Stereo-DIC zu beheben, wurden nacheinander die gitterbasierten12, prismenbasierten13 und spiegelbasierten14 Einzelkamera-Stereo-DIC-Methoden vorgeschlagen. Bei diesen Methoden wurden ein Beugungsgitter, eine Biprismenlinse und ein Vierspiegeladapter verwendet, um eine einzelne Kamera in zwei oder drei virtuelle Kameras umzuwandeln, die eine Probe aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten15. Und alle oben genannten Strategien gehören zu optischen Aufteilungsmethoden, bei denen ein Kamerasensor zur Aufnahme von zwei oder mehr Bildern verwendet wird, sodass weniger als die Hälfte des Sensors zur Erfassung der Region of Interest (ROI) verwendet wird, was die räumliche Auflösung der Messergebnisse verringert. Um die volle Auflösung einer Kamera zu nutzen, schlug Pan eine Hochgeschwindigkeits-Stereo-DIC-Methode vor, bei der eine Farb-Hochgeschwindigkeitskamera16 zum Einsatz kommt und Vollbilder aus verschiedenen Ansichten aufgezeichnet und durch ein Strahlteilersystem und Farbtrennung abgerufen werden können. Und diese Art von Methode muss eine Korrektur des Farbübersprechens durchführen. Darüber hinaus können bei allen Stereo-DIC-Techniken nur die Daten im überlappenden Sichtfeld zweier Kameras zur Berechnung der Form und Verformung verwendet werden, und die Teilmengenähnlichkeit zwischen zwei Ansichten sollte für die Konvergenz des iterativen Algorithmus gewährleistet sein. Daher wird diese Methode normalerweise zur Messung flacher oder gekrümmter Oberflächen angewendet. Bei komplexen Strukturkomponenten ist es jedoch anders, eine 3D-Form- und Verformungsmessung im gesamten Feld durchzuführen, da in der linken und rechten Ansicht große Verformungen zwischen den Teilmengen auftreten, die durch die relative Drehung zwischen zwei Kameras und die komplexe Form der getesteten Probe verursacht werden. In den Bereichen Luft- und Raumfahrt, intelligente Fertigung und Materialanalyse bestehen jedoch große Anforderungen an die Formmessung und Verformungsanalyse komplexer Komponenten wie Wabenstrukturen, Triebwerksturbinen und laminierte Strukturen17,18,19. Und die Messergebnisse komplexer Bauteile im dynamischen Prozess können zur Analyse der Strukturleistung und zur Optimierung der Materialparameter genutzt werden. Daher ist es erforderlich, eine Technik zu finden, um dieses Problem zu lösen und diese Anforderung zu erfüllen.

Die Streifenprojektionsprofilometrie (FPP) wurde aufgrund ihrer hohen Genauigkeit, geringen Rechenkomplexität und Flexibilität für die 3D-Formmessung gut untersucht20,21. In FPP kann ein pixelweiser Phasenverschiebungsalgorithmus zum Abrufen von Forminformationen gewählt werden22, sodass er im Vergleich zu flächenbasierten Korrelationsalgorithmen in DIC Vorteile hinsichtlich der Integrität der Formrekonstruktion und der Berechnungskomplexität für komplexe Komponenten bietet. Darüber hinaus wurden mit der boomenden Hochgeschwindigkeits-Projektions- und Bildgebungsausrüstung in den letzten Jahren dynamische 3D-Formmesstechniken auf Basis von FPP rasch entwickelt23,24,25,26. Zur genauen Rekonstruktion der Forminformationen dynamischer Szenen mit der binären Defokussierungstechnik27 sind nur eine Hochgeschwindigkeitskamera und ein DLP-Projektor (Digital Light Processing) erforderlich, was im Vergleich zu zwei teuren Hochgeschwindigkeitskameras im Stereo-DIC-System kostengünstig ist. Darüber hinaus kann die binäre Defokussierungstechnik die präzise Synchronisierung zwischen Hochgeschwindigkeitskamera und Projektor28 beeinträchtigen, sodass sie leicht durch ein einfaches Triggersignal gewährleistet werden kann. Das Prinzip der Streifenprojektionstechnik besteht jedoch darin, kodierte Informationen auf getestete Oberflächen zu projizieren und nicht dort anzubringen, was es schwierig oder sogar unmöglich macht, Bewegung und Verformung des entsprechenden Punktes genau zu verfolgen. Daher besteht die verbleibende Aufgabe für FPP darin, eine genaue Verformungsanalyse durchzuführen.

Um jede Technik optimal nutzen zu können, wurde eine Kombination aus FPP und DIC untersucht. Abhängig von den verschiedenen anwendbaren Szenen wurden Einzelschuss- und Mehrfachschuss-basierte Methoden untersucht. Bei Single-Shot-Methoden ist nur ein Bild erforderlich, um 3D-Daten zu rekonstruieren, sodass es für die Messung transienter Hochgeschwindigkeitsszenen geeignet ist. Die Fourier-Transformationsprofilometrie (FTP) ist eine der repräsentativen Single-Shot-Rekonstruktionsmethoden, bei der Spektrumfilter oder Farbkanaltrennung verwendet werden, um eine Texturkarte aus einem erfassten Streifenmuster mit eingebetteten Flecken zu extrahieren29. Der Filtervorgang schränkt jedoch die Rekonstruktionsgenauigkeit von FTP ein, wodurch es empfindlich auf ungleichmäßiges Reflexionsvermögen reagiert und es schwierig ist, scharfe Kanten und abrupte Änderungen wiederherzustellen. Darüber hinaus können bei der Single-Shot-Methode keine zusätzlichen unterstützten Informationen erhalten werden, daher werden in der Regel räumliche Phasenentpackungsalgorithmen verwendet, um die umhüllte Phase auszupacken, was zu einer Phasenunsicherheit für die isolierten Objekte führt. Bei den Multiple-Shot-Methoden wird eine 3D-Rekonstruktion im zeitlichen Bereich erreicht und kann für jedes Pixel unabhängig berechnet werden, sodass diese Art von Methode zur Wiederherstellung diskontinuierlicher oder farbiger Oberflächen geeignet ist. Die Phasenmessprofilometrie (PMP) ist eine bekannte Methode mit mehreren Aufnahmen, um die Form der strukturierten Oberflächen genau zu rekonstruieren, und die temporale Phase Unwrapping (TPU)-Technik kann verwendet werden, um Phasenmehrdeutigkeit diskontinuierlicher Oberflächen zu beseitigen30. Bei den beschriebenen Kombinationsmethoden werden Single-Shot-Methoden verwendet, um kontinuierliche Oberflächen wie eine Biegefläche31, eine aufgeschlagene Motorhaube32 und eine Aluminiumplatte33 zu messen, und Multiple-Shot-Methoden ermöglichen die Messung eines flachen Abschnitts des Kissens aus geformtem Zellstoffprodukt34, einer planaren Probe mit einem Loch und einer Stufe35 und rotierenden Messern36. Alle genannten gemessenen Szenen sind relativ flach und könnten auch mit Stereo-DIC-Techniken erstellt werden. Nach unserem Kenntnisstand gibt es jedoch keine Berichte über Form- und Verformungsmessungen komplexer Bauteile mithilfe kombinierender Methoden.

In dieser Arbeit wird ein Ein-Kamera- und Ein-Projektor-System basierend auf DIC-unterstützter Streifenprojektionsprofilometrie verwendet, um eine 3D-Formmessung und Verformungsanalyse an komplexen Strukturteilen zu erreichen. Konkret wird zunächst ein Einkamera-Messsystem unter Verwendung des hochrobusten und hocheffizienten 3D-Formmessverfahrens auf Basis von Gray-codiertem Licht entwickelt, in dem mit jedem Vierer eine pixelweise und vollständige 3D-Geometrie komplexer Strukturen rekonstruiert werden kann projizierte Muster. Anschließend werden die Methoden zur Herstellung von Speckle-Mustern und zur Rauschunterdrückung sorgfältig verglichen und ausgewählt, um gleichzeitig die Messgenauigkeit der 3D-Form und -Deformation zu gewährleisten. Und schließlich wird die DIC-Methode nur verwendet, um den entsprechenden Punkt zu einem anderen Zeitpunkt abzugleichen, anstatt die Verschiebung in der Ebene zu lösen, und die 3D-Verformungsanalyse wird durch den Vergleich der genauen und vollständigen 3D-Daten jedes entsprechenden Pixels durchgeführt. Und die präsentierten experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die vorgestellte Methode in der Lage ist, 3D-Form- und Verformungsmessungen an komplexen Teilen zu realisieren, was für die traditionelle Stereo-DIC-Methode eine schwierige Aufgabe ist.

Das typische 3D-Formmesssystem auf Basis von FPP ist in Abb. 1 dargestellt. Zunächst werden phasenverschiebende Sinusstreifen und Kodierungsmuster (in dieser Arbeit Gray-kodierte Muster) projiziert, um die Höhe der gemessenen Oberfläche zu modulieren. Anschließend erfasst die Kamera die deformierten Muster aus einem anderen Winkel. Als nächstes kann die umhüllte Phase aus Phasenverschiebungsmustern abgerufen werden und die Phasenordnung kann aus Gray-codierten Mustern dekodiert werden. Und schließlich kann die 3D-Form nach dem Phasenauspacken und der Systemkalibrierung rekonstruiert werden.

Schematische Darstellung eines FPP-Systems zur 3D-Formmessung.

Für FPP und DIC ist die Anforderung an die Oberflächenbeschaffenheit widersprüchlich. FPP bevorzugt eine gleichmäßige Oberfläche für einen hohen Streifenkontrast, während DIC eine strukturierte Oberfläche mit deutlichen Intensitätsunterschieden erfordert. Daher wird eine reichhaltige Textur als vorteilhafte Markierung für die Verformungsanalyse mit DIC behandelt, unerwartetes Rauschen jedoch für die Formmessung mit FPP. Um diesen Widerspruch abzuschwächen, sollte eine robuste Formmessmethode angewendet werden.

Gray-Codierung ist eine robuste binäre Codierungsstrategie, da zwischen zwei benachbarten Decodierungswörtern nur eine Hamming-Distanz besteht. Daher wird es häufig verwendet, um starkem Lärm standzuhalten37,38,39. In dieser Arbeit wird die komplementäre Gray-Code-Methode40 angewendet, um das robuste Phasenauspacken sicherzustellen.

Wie in Abb. 2a, b gezeigt, werden die binäre Dithering-Technik27 und der dreistufige Phasenverschiebungsalgorithmus verwendet, um drei binäre phasenverschiebende pseudo-sinusförmige Muster mit einer hohen Schaltrate zu erzeugen und auf das getestete Objekt zu projizieren. Und auf der Bildebene der verwendeten Kamera können hochwertige Sinusmuster erzeugt werden, die wie folgt beschrieben werden:

Prinzip der robusten und effizienten 3D-Formmessung basierend auf der Gray-Code-basierten Methode. (a) Projizierte Phasenverschiebungsmuster. (b) Projizierte Gray-Code-Muster. (c) Dekodierungsprozess unter Verwendung einer komplementären Strategie. (d) Fristverlängerung basierend auf der Referenzphase. (e) Effizienzsteigerung durch zeitüberlappende Codierungsstrategie.

Dabei sind ap und bp der Mittelwert und die Modulation des im Projektorraum erzeugten sinusförmigen Streifenmusters; ϕ(x, y) ist die umwickelte Phase der deformierten Streifenmuster und wird mithilfe der Gleichungen gelöst. (1)–(3).

Die Arcustangens-Operation verursacht die Phasenmehrdeutigkeit, sodass Gray-codierte Muster generiert werden, um die Streifenreihenfolge eindeutig zu codieren und die umhüllte Phase zu entpacken. Bei der herkömmlichen Gray-codierten Methode können N Gray-codierte Muster maximal 2N Streifenordnungen kennzeichnen. Aufgrund der Defokussierung des Projektors und der Bewegung des Objekts treten jedoch leicht Sprungfehler an den Grenzen von weißen und schwarzen Codes auf. Daher wird in der komplementären Gray-Code-Methode ein zusätzliches Gray-Code-Muster mit einer halben Periode des Streifenmusters projiziert, um Sprungfehler zu vermeiden. Der Decodierungsprozess ist in Abb. 2c dargestellt, und die Codierungsperiode beträgt in diesem Beispiel 8. Nach der Erfassung und Binarisierung von Gray-codierten Mustern kann die Phasenordnung k1(x, y) mithilfe traditioneller N-Muster berechnet werden:

wobei GCi(x, y) das i-te binarisierte Gray-codierte Muster bezeichnet, V1(x, y) die dekodierte Dezimalzahl ist und die Funktion LUT(∙) verwendet wird, um die bekannte eindeutige Beziehung zwischen V1(x, y) und k1(x, y). Und die Phasenordnung k2(x, y) kann mit allen N + 1 Mustern gelöst werden:

Dabei gibt die Funktion INT(∙) die nächste Ganzzahl nach unten zurück. Aus Abb. 2c ist ersichtlich, dass die Kanten von k2(x, y) gegenüber denen von k1(x, y) um die halbe Periode verschoben sind. So können die verschiedenen Regionen der umhüllten Phase mithilfe ihrer mittleren Regionen (rot und gelb markiert) der entsprechenden Phasenreihenfolgen, die keine Wortänderungen aufweisen, korrekt entpackt werden:

Dabei ist Φw(x,y) die anfängliche Entpackungsphase in Teilregionen. Und mit dieser Strategie können Kantenfehler vermieden und eine robuste Phasenentfaltung erreicht werden.

Bei der herkömmlichen Gray-Code-Methode bedeutet eine dichtere Streifenperiode eine höhere Messgenauigkeit, erhöht jedoch die Anzahl der projizierten Gray-Code-Muster und verringert die Messeffizienz. Um gleichzeitig die Messgenauigkeit und Effizienz bei der dynamischen Messung zu gewährleisten, führen wir in diesem Artikel die Periodenverlängerungsmethode basierend auf der Referenzphase und der zeitüberlappenden Codierungsstrategie in die komplementäre Gray-Code-Methode ein.

Wie im roten Rechteck in Abb. 2a,b dargestellt, werden Streifenmuster mit 8 Perioden unter Verwendung von drei traditionellen Gray-Code-Mustern und einem komplementären Gray-Code-Muster codiert. Und alle Muster werden viermal kopiert, um die Kodierungsperioden zu verlängern. Jeder Teil der verpackten Phase kann mithilfe von Gleichung (1) entpackt werden. (4) wie in Abb. 2d gezeigt und es bleiben nur 4 Diskontinuitäten mit großem Phasensprung (16π) übrig. Die Entpackungsphase der Referenzphase Фref(x,y), die im Kalibrierungsprozess erhalten wird, wird eingeführt, um die Beseitigung der verbleibenden Phasenmehrdeutigkeit zu unterstützen, indem Folgendes verwendet wird:

Tatsächlich besteht eine erfolgreiche Bedingung dieser Methode darin, sicherzustellen, dass die Phasendifferenz, die durch die Modulation des Objekts verursacht wird, innerhalb von 16π liegt, was bei der tatsächlichen Messung leicht erfüllt werden kann. Somit kann die Kodierungsperiode auf 32 verlängert werden, um die Messgenauigkeit mithilfe von 4 Gray-Code-Mustern zu verbessern.

Um die Messeffizienz weiter zu verbessern, wird jedes herkömmliche Gray-codierte Muster nacheinander auf drei binäre Sinusmuster projiziert, wie in Abb. 2e dargestellt. Für jede Gruppe von Sinusmustern werden 4 Gray-codierte Muster verwendet, die den Sinusmustern nahe kommen, um die umhüllte Phase abzuwickeln. Daher wird jedes Gray-codierte Muster viermal wiederverwendet, um die projizierte Anzahl in jeder Projektionssequenz von sieben auf vier zu reduzieren.

Bei der dynamischen Messung wird erwartet, dass Streifenmuster und Texturkarten gleichzeitig erhalten werden, um die Konsistenz der gemessenen Form und Verformung sicherzustellen. Ein hochwertiges Speckle-Muster verspricht jedoch eine genaue Verformungsmessung, wird jedoch bei der Formmessung mit FPP als Rauschen behandelt, sodass für eine genaue Form- bzw. Verformungsmessung eine hochwertige Speckle-Muster-Trennung von Streifenmustern und eine Streifenentrauschung durchgeführt werden sollten.

Für die Verformungsmessung ist ein stabiles und kontrastreiches Speckle-Muster erforderlich. Daher wird die Modulation der erhaltenen Sinusmuster, die gegenüber variierendem Umgebungslicht immun ist, verwendet, um das Texturbild zu erhalten:

Ersetzen der Gleichungen. (1)–(3) in Gl. (11):

Für die Formmessung kann die eingeführte Gray-Code-basierte Methode eine robuste Phasenentfaltung gewährleisten, der Einfluss einer reichhaltigen Textur auf die Messgenauigkeit von FPP kann jedoch nicht ignoriert werden. Daher ist es äußerst wünschenswert, den Einfluss von Rauschen zu eliminieren oder zu minimieren, bevor das Streifenmuster für die Messung angewendet wird41. Daher ist die Gestaltung des Speckle-Musters und die Durchführung eines geeigneten Streifenentrauschungsprozesses ein entscheidender Schritt vor der 3D-Rekonstruktion.

Drei typische Speckle-Muster sind in Abb. 3 dargestellt. In den dunklen Bereichen des in Abb. 3a, b gezeigten Speckle-Musters ist das Signal-Rausch-Verhältnis des Streifenmusters niedrig, was zu großen Fehlern im rekonstruierten Ergebnis führt. Aber das Speckle-Muster kann als zufälliges Rauschen behandelt werden, wenn es diskret verteilt ist, wie in Abb. 3c gezeigt. Die Streifenentrauschungsmethode kann angewendet werden, um Rauschen aus Streifenmustern zu entfernen. Daher werden Speckle-Muster mit diskreter Verteilung in Abb. 3c bei den Kombinationsmethoden von FPP und DIC bevorzugt. Der Medianfilter dient vor allem dazu, das Impulsrauschen zu entfernen und gleichzeitig Bilddetails beizubehalten. Daher wird er in dieser Arbeit zur Rauschunterdrückung von Streifen angewendet. Und der Vergleich der Leistung verschiedener Speckle-Muster wird in Abschnitt durchgeführt. 3.1.

Drei typische Speckle-Muster.

Genaue 3D-Formdaten können vom FPP-System abgerufen werden und die hochwertige Texturkarte wird aus den Streifenmustern extrahiert. Daher besteht der nächste Schritt darin, die entsprechenden Punkte in verschiedenen Zuständen zu verfolgen. Als leistungsstarke Vollfeldanalysemethode wird DIC häufig zur Durchführung von Verschiebungs- und Verformungsanalysen verwendet, die auf der Ähnlichkeit der Bildintensitätsverteilung vor und nach der Verformung basieren. Daher wird es eingesetzt, um eine genaue und pixelweise Bildverfolgung zu erreichen. Für einen bestimmten Punkt P(x0, y0) im Referenzbild wird die weit verbreitete normalisierte Kreuzkorrelation mit Nullwert (ZNCC) verwendet, um die Position und Form der Teilmenge im deformierten Bild durch Maximierung eines Korrelationskoeffizienten42 zu bestimmen:

wobei Ω die ausgewählte Teilmenge ist; F(x, y) und G(x*, y*) bezeichnen die Intensitätsverteilung der Referenz- und deformierten Bilder; \(\overline{F }\) und \(\overline{G }\) sind die mittleren Intensitäten in bestimmten Teilmengen. Und p = (u, v, ux, uy, vx, vy) ist der Verformungsparameter zur Bestimmung der Formfunktion, die die Formänderung der Teilmenge beschreibt. Und die übliche Formfunktion erster Ordnung wird verwendet43, um die Teilmenge mithilfe des erweiterten invers-kompositionellen Gauss-Newton-Algorithmus (IC-GN) für die Subpixelregistrierung44 zu aktualisieren:

Bei der Messung komplexer Teile erschweren offensichtliche diskontinuierliche Oberflächen und große Verformungen eine anfängliche Schätzung oder sind sogar erfolglos. Daher wird die skaleninvariante Merkmalstransformation (SIFT)45 verwendet, um eine konvergente Anfangsschätzung für komplexe Teile zu erhalten.

Es sollte erwähnt werden, dass im FPP-Messsystem alle verformten Muster aus einer Sicht erfasst werden, und experimentelle Untersuchungen zeigen, dass der IC-GN-Algorithmus mit Formfunktion erster Ordnung für die zeitliche Übereinstimmung in den meisten Fällen von Verformungsmessungen in technischen Anwendungen ausreicht5 wohingegen der IC-GN-Algorithmus mit Formfunktion zweiter Ordnung für Stereo-Matching besser geeignet ist. Daher kann in diesem vorgeschlagenen DIC-unterstützten FPP-System die zeitaufwändige Aktualisierung mit der Formfunktion zweiter Ordnung entfallen.

Nachdem die pixelweisen Matching-Ergebnisse erhalten wurden, werden die Verformungen innerhalb und außerhalb der Ebene gleichzeitig durch Subtrahieren der 3D-Daten des Matching-Punkts ermittelt, die durch FPP mit bikubischer Subpixel-Interpolation unter Verwendung von Gleichung (1) erhalten werden. (15).

Unser Messsystem wurde mit einer Hochgeschwindigkeitskamera (Photron FASTCAM Mini AX200) und einem Hochgeschwindigkeitsprojektor (DLP VisionFly6500) entwickelt. Das in der verwendeten Kamera verbaute Objektiv hat eine Brennweite von 16 mm und eine Blende von f/1,4 und die Auflösung des Projektors beträgt 1920 × 1080 Pixel. In allen dynamischen Experimenten wurde die synchronisierte Bildaktualisierungsrate des Projektors und die Aufnahmerate der Kamera auf 4000 Hz eingestellt, und die Kameraauflösung wurde auf 1024 × 1024 Pixel eingestellt. Darüber hinaus wird die Periode der projizierten sinusförmigen Streifenmuster auf 32 festgelegt, die mit Hilfe der Referenzphase von 8 auf 32 erhöht wird. Es sollte erwähnt werden, dass der Messtiefenbereich dieses DIC-unterstützten FPP-Systems vom Überlappungsbereich für die effektive Tiefenschärfe des Projektors und der Kamera abhängt.

Der Rahmen und die Zwischenergebnisse sind in Abb. 4 dargestellt.

Rahmen der vorgeschlagenen 3D-Form- und Verformungsmessmethode.

Zunächst wird die zeitüberlappende Codierungsstrategie verwendet, um die binären Sinusmuster und neu gestalteten Gray-codierten Muster zu projizieren. Nach der Medianfilterung kann der Einfluss des Speckle-Musters auf die wiederhergestellte Phase reduziert werden und die robuste Phasenentfaltung kann unter Verwendung der komplementären Phasenordnung k1 und k2 und der Referenzphase erreicht werden. Als nächstes wird die stabile Texturkarte von drei Phasenverschiebungsmustern getrennt. Und die extrahierte Texturkarte wird verwendet, um mithilfe des merkmalsunterstützten DIC-Algorithmus eine entsprechende Punktverfolgung durchzuführen. Abschließend werden die Verformungen innerhalb und außerhalb der Ebene berechnet, indem die genauen und vollständigen 3D-Daten jedes entsprechenden Punkts verglichen werden.

Um das geeignete Speckle-Muster zu entwerfen, um die Messgenauigkeit sowohl der Form als auch der Verformung zu gewährleisten, wird die experimentelle Bewertung durchgeführt. Auf drei Bereichen der getesteten Probe werden drei Arten von Flecken erzeugt, wie in Abb. 5a dargestellt. Die Flecken auf der Region of Interest (ROI) 1 und ROI 3 werden mit einem Markierungsstift bzw. einem Bleistift aufgemalt, und die Flecken werden mit schwarzer Farbe auf ROI 2 gesprüht. Abbildung 5a zeigt die Modulation der ursprünglichen Phasenverschiebungsmuster. In Streifenmustern wird eine Medianfilterung angewendet, um den Einfluss von Speckle auf die genaue Phasenwiederherstellung zu verringern. Die Modulation von Phasenverschiebungsmustern nach der Filterung ist in Abb. 5b und die entsprechende rekonstruierte Phase in Abb. 5c dargestellt.

Vergleichsexperiment zur Form- und Verformungsmessgenauigkeit unter Verwendung verschiedener Speckle-Muster. (a) Extrahiertes Texturmuster aus Phasenverschiebungsmustern. (b) Texturmuster nach Medianfilterung. (c) Rekonstruierte Phasen- und Fehlerverteilung in drei Regionen. (d) Intensitätsgradienten der getesteten Probe. (e) SSSIG der getesteten Probe.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Medianfilterung gut funktioniert, um die diskreten gesprühten Flecken zu entfernen und gleichzeitig die Details der Probe beizubehalten, die gesammelten gemalten Flecken können jedoch nicht von den Rändern entfernt werden. Und die rekonstruierte Phase unter Verwendung von Filterstreifen und Fehlerverteilung auf drei Regionen ist in Abb. 5c dargestellt, die zeigt, dass die Phase auf ROI 2 mit diskreten gesprühten Flecken den minimalen Fehler aufweist. Darüber hinaus ist die Speckle-Qualität auch unser Anliegen, um die Genauigkeit der Deformationsmessung zu bestimmen, und die Summe der Quadrate der Teilmengenintensitätsgradienten (SSSIG) kann verwendet werden, um die Deformationsgenauigkeit genau vorherzusagen, wie in46 bewiesen. Daher werden der Intensitätsgradient und SSSIG mit der Größe der Teilmenge 21 × 21 Pixel berechnet und in Abb. 5d, e, dargestellt. Es lässt sich feststellen, dass die Speckle-Qualität von ROI 2 vor der Filterung etwas geringer ist als die von ROI 1, aber höher als die von ROI 3, was die Übereinstimmungsgenauigkeit bei der Verformungsmessung gewährleisten kann. Alle Ergebnisse zeigen, dass die in Abb. 3c und ROI 2 gezeigten gesprühten diskreten Flecken für die Verwendung im DIC-unterstützten FPP-System geeignet sind, um gleichzeitig die Genauigkeit der 3D-Form und der Verformung zu gewährleisten. Daher wird die Sprühmethode in unseren nächsten Experimenten übernommen.

Um die Wirksamkeit und Überlegenheit des vorgeschlagenen DIC-unterstützten FPP-Messsystems an komplexen Teilen im Vergleich zum herkömmlichen Stereo-DIC-Messsystem zu überprüfen, werden Vergleichsexperimente zur Wabenstruktur mit zwei Methoden durchgeführt. Die gemessenen Aufbauten zweier Methoden sind in Abb. 6a,b dargestellt. Für diese besondere komplexe Struktur mit tiefem Loch und scharfen Kanten werden die Winkel zwischen zwei Geräten unter der Voraussetzung einer erfolgreichen Rekonstruktion als optimaler Winkel für zwei verschiedene Systeme festgelegt.

Vergleichsexperiment zur Rekonstruktion einer komplexen Wabenstruktur mittels Stereo-DIC und FPP. (a) Messgeräte für die auf zwei Kameras basierende Stereo-DIC-Methode. (b) Messgeräte für die Einzelkamera-basierte FPP-Methode. (c, d) Aufgenommene Bilder von der linken und rechten Kamera in Stereo-DIC. (e, f) Erfasste Streifenmuster zu zwei Zeitpunkten in FPP. (g) Rekonstruierte Disparitätskarte in Stereo-DIC. (h) Rekonstruierte Tiefenkarte in FPP.

Bei der Stereo-DIC-Methode wird es verwendet, um Bildpaare abzugleichen, die aus einem optischen Stereo-Setup stammen (mit einem typischen Winkel von 30°)47, aber beim herkömmlichen DIC-Algorithmus ist es schwierig, Bilder abzugleichen, wenn ihre relative Drehung mehr als 7 beträgt °48. Dies liegt daran, dass Subpixel-Iterationsalgorithmen wie der IC-GN-Algorithmus eine feine Anfangsschätzung benötigen, um die Konvergenz zu gewährleisten. Zu diesem Zweck kann der eingeführte SIFT-Algorithmus verwendet werden, der jedoch bei starken perspektivischen Verzerrungen keine gute Leistung erbringt, da die entsprechenden Merkmale in den Bildern zweier Perspektiven deutlich unterschiedlich erscheinen49. Wenn die getestete Probe außerdem komplexe Strukturen wie tiefe Löcher, scharfe Kanten, dünne Wände, Bereiche mit starker Krümmung oder eine konkav-konvexe Struktur aufweist, wird dies für Stereo-DIC schwieriger. Daher haben wir in unserem Experiment den Winkel zwischen zwei Kameras auf 5° eingestellt, um den Erfolg von Stereo-DIC bei dieser komplexen Probe sicherzustellen. Die aufgenommenen Bilder und die rekonstruierte Disparitätskarte sind in Abb. 6c, d, g dargestellt. Da es sich bei Stereo-DIC um ein flächenbasiertes Verfahren handelt, ist es nicht in der Lage, die Informationen scharfer Kanten zu rekonstruieren und es gehen die Details verloren, wie in Abb. 6g dargestellt.

Beim vorgestellten DIC-unterstützten FPP-System wird die Kamera in die gleiche Position gebracht wie beim Stereo-DIC-Verfahren, der Winkel zwischen Projektor und Kamera ist jedoch für eine höhere Messgenauigkeit auf 30° eingestellt. Phasenabfrage und 3D-Rekonstruktion werden Pixel für Pixel berechnet, sodass 3D-Daten aller Pixel, die vom Projektor beleuchtet und von der Kamera erfasst werden, rekonstruiert werden können. Und das Messprinzip garantiert, dass das Messergebnis des FPP-Systems immun gegen starke perspektivische Verzerrungen und scharfe Kanten ist. Darüber hinaus verfügt das projizierte Objektiv im Vergleich zu Kameras normalerweise über eine größere Blende und einen größeren Divergenzwinkel, sodass das FPP-System bei einem relativ großen Winkel zwischen Kamera und Projektor eine gute Leistung erbringt und eine höhere Messgenauigkeit erzielt. Die erfassten deformierten Streifenmuster zu zwei Zeitpunkten und die rekonstruierte Tiefe zum zweiten Zeitpunkt sind in Abb. 6e, f, h dargestellt. Es kann festgestellt werden, dass die Integrität des Ergebnisses auch bei scharfen Kanten und Details wie Konkavität und Konvexität in der Probe gewährleistet werden kann. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass das FPP-System Vorteile bei der Messung der Integrität und der Detailerhaltung bei der 3D-Formmessung bietet.

Neben der rekonstruierten Integrität spielt bei der dynamischen Rekonstruktion auch der Rechenaufwand eine Rolle. Bei der Stereo-DIC-Methode wird Stereo-Matching verwendet, um die 3D-Koordinaten durch die Triangulationsmethode zu rekonstruieren, während zeitliches Matching angewendet wird, um den entsprechenden Punkt zu verfolgen und die Verschiebung oder Verformung zu berechnen. Aufgrund der nichtlinearen Natur der perspektivischen Verzerrung sollten für die Stereoanpassung Formfunktionen zweiter Ordnung verwendet werden, was einen höheren Rechenaufwand mit sich bringt. Für den zeitlichen Abgleich ist jedoch der IC-GN-Algorithmus mit Formfunktionen erster Ordnung aufgrund der gleichen Ansicht, die eine höhere Recheneffizienz aufweist, in den meisten Fällen immer noch anwendbar5. Tatsächlich können in Stereo-DIC drei verschiedene Matching-Strategien angewendet werden, wie in Abb. 7 gezeigt, wobei die erste in der ersten Spalte gezeigte bevorzugt wird, da nur ein Stereo-Matching durchgeführt wird. Für diese Strategie ist jedoch noch eine zusätzliche zeitliche Anpassung von 2N − 2 erforderlich, während für die beiden anderen Strategien für Stereo-DIC eine zeitliche Anpassung von N − 1 und eine Stereoanpassung von N erforderlich sind. Für die FPP-Methode ist insgesamt N − 1 zeitliche Anpassung ohne Stereoanpassung erforderlich, und die 3D-Koordinaten können aus N einfachen Phasenberechnungen erhalten werden.

Vergleich der Recheneffizienz für verschiedene Strategien im Stereo-DIC und im vorgeschlagenen DIC-unterstützten FPP-System.

Um die Recheneffizienz dieser beiden Arten von Methoden zu vergleichen, haben wir die Zeit des Bildabgleichs bei der Stereo-DIC-Methode und der Phasenberechnung bei der FPP-Methode für ein Bild gezählt. Für die zeitliche Anpassung wird der IG-GN-Algorithmus mit Formfunktionen erster Ordnung angewendet; Für das Stereo-Matching wird der IG-GN-Algorithmus mit Formfunktionen zweiter Ordnung angewendet. Zur Berechnung der eindeutigen Phase werden ein Phasenverschiebungsalgorithmus, ein komplementärer Gray-Code-Decodierungsalgorithmus (CGC) und ein Periodenerweiterungsalgorithmus verwendet. Alle Algorithmen wurden in der MATLAB-Plattform implementiert (Intel Core™ i5-8250U CPU mit 1,60 GHz und DDR3 1333 MHz RAM mit 8 GB) und die Bildauflösung beträgt 1024 × 1024 Pixel. Die Teilmengengröße ist auf 21 × 21 Pixel eingestellt und alle Pixel werden mithilfe eines Tracking-Algorithmus und eines Phasenextraktionsalgorithmus ausgeführt. Wie in Abb. 7 dargestellt, beträgt die Rechenzeit für den zeitlichen Abgleich auf Disparität, den Stereoabgleich auf Disparität und die Phasenberechnung für einen Frame 10.896 s, 15.254 s bzw. 0,79 s. Wenn N mit 100 angenommen wird, beträgt der Gesamtrechenaufwand des DIC-unterstützten FPP-Systems etwa die Hälfte des Stereo-DIC-Systems.

Es sollte erwähnt werden, dass die Schrittgröße in der DIC-Methode normalerweise auf die Hälfte der Teilmengengröße (in diesem Beispiel 10 Pixel) eingestellt wird, um resultierende Berechnungen zu vermeiden, und ein Interpolationsalgorithmus verwendet wird, um in der DIC-Community ein kontinuierliches Verformungsfeld zu erhalten. Und selbst wenn dieser Prozess durchgeführt wird, ist der Rechenaufwand der Phasenberechnung viel geringer als der der DIC-Anpassung und kann ignoriert werden. Daher ist der Rechenaufwand des FPP-Systems viel geringer als beim Stereo-DIC-System mit der dritten effizienten Strategie in Abb. 7 für die 3D-Form- und Verformungsmessung. Daher hat die FPP-basierte Strategie im Vergleich zur herkömmlichen Stereo-DIC-Strategie offensichtliche Vorteile hinsichtlich der Recheneffizienz.

Mit dem vorgeschlagenen DIC-gestützten System wird der Verformungsprozess eines komplexen Bauteils erfasst und gemessen. Bei der gemessenen Probe handelt es sich um ein Wabenstrukturteil, das aufgrund seiner hervorragenden geometrischen und mechanischen Eigenschaften häufig in der Luft- und Raumfahrtfertigung, in der Materialwissenschaft und in der Strukturmechanik eingesetzt wird. Um die strukturellen Eigenschaften besser zu verstehen, ist eine vollständige und kontinuierliche 3D-Form und Verformung dieser Struktur durch die Kraft erforderlich. Dies ist eine Herausforderung für die traditionelle berührungslose Methode wie Stereo-DIC, wie im letzten Unterabschnitt beschrieben. Aber mit dem Vorteil der pixelweisen Erkennung des vorgeschlagenen DIC-unterstützten FPP kann diese komplexe Struktur gemessen werden und die rekonstruierten Ergebnisse sind in Abb. 8 dargestellt. Der gemessene Teil wird durch schräges Abwärtsdrücken geladen und es entsteht die vollständige 3D-Form zu vier typischen Zeitpunkten sind in Abb. 8a dargestellt; Die extrahierten hochwertigen Texturkarten der entsprechenden Momente sind in Abb. 8b dargestellt. und die 3D-Verformung werden durch zeitliche Anpassung und Subtraktion von 3D-Koordinaten berechnet, wie in Abb. 8c – e dargestellt. Experimentelle Daten belegen, dass die vorgestellte Messmethode eine pixelweise 3D-Formmessung und Verformungsanalyse für komplexe Strukturteile realisieren kann.

Messergebnisse der verformten Wabenstruktur. (a) Rekonstruierte Formen zu verschiedenen Zeitpunkten. (b) Abgerufene Texturkarten. (c–e) Wiederhergestellte U-, V- und W-Verformung bei entsprechenden Momenten im Vergleich zu Moment 1.

Experimente haben die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Einzelkamera-DIC-unterstützten FPP-Messsystems an komplexen Strukturteilen nachgewiesen. Nachfolgend werden einige mögliche Anwendungen der vorgeschlagenen Methode vorgeschlagen.

Anwendung in speziellen Umgebungen mit Verzerrungen für bessere Messstabilität. In einigen speziellen Anwendungen werden DIC mit speziellen Bildgebungsgeräten wie einem Rasterelektronenmikroskop (REM) durchgeführt, was zu nicht zu vernachlässigenden Bildverzerrungen führt und die Messgenauigkeit verringert50. Bei der REM-DIC sind vorübergehend und räumlich variierende Verzerrungen im REM-Bild nicht vernachlässigbar, da sich der Bildgebungsprozess in einem REM-System grundlegend von einem optischen System unterscheidet51. Und der kumulative Effekt von Drift und räumlichen Verzerrungen kann zu großen Fehlern bei der weiteren Verschiebungs- und Dehnungsanalyse führen52,53. Während des gesamten Scanvorgangs, der instationär ist, kommt es zu zeitlich variierenden Verzerrungen oder Driftverzerrungen. Für SEM DIC wird eine äquivalente Stereovisionsmethode entwickelt, um zwei Kameras durch Kippen von Probentischen nachzuahmen. Daher müssen zwei erhaltene REM-Bilder vor und nach dem Kippen von Probentischen jeweils einer Verzerrungskorrektur unterzogen werden. Für das vorgeschlagene Einkamerasystem sollte jedoch nur ein Bild korrigiert werden. Darüber hinaus gibt es bei dem vorgeschlagenen Verfahren keine mechanische Bewegung, sodass auch Rekonstruktionsfehler aufgrund von Drehwinkelschwankungen im SEM DIC vermieden werden können. Daher kann das vorgeschlagene Einzelkamerasystem möglicherweise in speziellen Umgebungen mit Verzerrungen für eine bessere Messstabilität eingesetzt werden, sobald eine mikroskopische Projektionseinheit entworfen und in das REM eingebettet wird, um das Messfeld zu beleuchten.

Anwendung auf komplexe Teile mit feiner Struktur für höhere Auflösung. Es ist allgemein anerkannt, dass mechanische Eigenschaften wie Festigkeit und Steifigkeit wesentlich von der entworfenen Struktur unter Verwendung verschiedener Materialien abhängen54. Daher wird erwartet, dass Form, Verformung und Dehnung komplexer Teile mit hoher Auflösung gemessen werden. Um das potenziell hohe Auflösungsvermögen der vorgeschlagenen Methode zu demonstrieren, wird ein Vergleichsexperiment an geflochtenen Verbundrohren55,56 durchgeführt. Ein biaxial geflochtener Schlauch wird aus geflochtenen Bändern mit feiner Struktur gewebt, wie in Abb. 9f dargestellt.

Vergleichsexperiment zur Rekonstruktion eines biaxial geflochtenen Schlauchs mittels Stereo-DIC und Einzelkamera-DIC-unterstütztem FPP. (a,b) Aufgenommene Bilder mit Speckle von der linken und rechten Kamera in Stereo-DIC. (c–e) Rekonstruierte Disparitätskarte in Stereo-DIC unter Verwendung verschiedener Teilmengengrößen (Pixel). (f) Texturkarte vor dem Sprühen von Speckle. (g) Erfasstes Streifenmuster nach dem Sprühen von Speckle. (h,i) Rekonstruierte Phasenkarten im DIC-unterstützten FPP mit einer Kamera aus Draufsicht und Schrägansicht.

Nach dem Sprühen des Speckle-Musters werden zur Messung dieser komplexen Struktur die auf zwei Kameras basierende Stereo-DIC-Methode bzw. die auf einer Einzelkamera basierende FPP-Methode verwendet. Die von der linken und rechten Kamera aufgenommenen Bilder sind in Abb. 9a, b dargestellt und die rekonstruierte Disparitätskarte unter Verwendung verschiedener Teilmengengrößen ist in Abb. 9c–e dargestellt. Es wurde festgestellt, dass die grundlegenden Umrissinformationen abgerufen werden, die Details in geflochtenen Bändern jedoch durch die Korrelationsoperation unscharf werden. Obwohl eine Reduzierung der Teilmengengröße die Auflösung verbessern kann, können feine Strukturen nicht rekonstruiert werden, selbst wenn die Teilmengengröße auf 21 × 21 Pixel reduziert wird. Für die vorgeschlagene Methode ist eines der erfassten Streifenmuster in Abb. 9g und die gelöste Phase in Abb. 9h dargestellt, i. Die Ergebnisse zeigen, dass die feinen Strukturen aufgrund der Fähigkeit zur Pixel-zu-Pixel-Rekonstruktion gut erhalten bleiben. Daher kann die vorgeschlagene Methode im Vergleich zu Stereo-DIC eine Formmessung mit höherer Auflösung und detaillierteren Details erreichen, was die weitere Abbildung von hochauflösenden Vollfeldverleumdungen und Belastungen komplexer Teile mit feiner Struktur unterstützt.

Anwendung bei Echtzeitmessung und -erkennung mit geringerem Rechenaufwand. Es wurde nachgewiesen, dass der Gesamtrechenaufwand des DIC-unterstützten FPP-Systems etwa halb so hoch ist wie der des herkömmlichen Stereo-DIC-Systems, da die Halbanpassungsberechnung in einem Einzelkamerasystem weggelassen wird und der Rechenaufwand der Phasenberechnung viel geringer ist des DIC-Matchings. In früheren Arbeiten haben Forscher eine Echtzeit-Verformungsmessung mithilfe paralleler Berechnungen mithilfe des Stereo-DIC-Systems57,58 und eine Echtzeit-3D-Formmessung basierend auf dem FPP-System59 erreicht. Daher ist dieses Einzelkamerasystem bei Echtzeit-Verformungsmessungen im Vergleich zu Stereo-DIC effektiver und soll mithilfe der GPU Echtzeit-Form- und Verformungsmessungen ermöglichen. Es sollte jedoch erwähnt werden, dass die Schrittgröße in der Stereo-DIC-Methode normalerweise auf die Hälfte der Teilmengengröße eingestellt wird, um eine resultierende Berechnung zu vermeiden, und ein Interpolationsalgorithmus verwendet wird, um in der DIC-Gemeinschaft ein kontinuierliches Verformungsfeld zu erhalten; Die Pixel-zu-Pixel-Berechnung wird im DIC-unterstützten FPP-System durchgeführt, was einen zusätzlichen Rechenaufwand bei der Verformungsberechnung mit sich bringt. Daher wird vorgeschlagen, für die Formrekonstruktion eine Pixel-zu-Pixel-Berechnung durchzuführen, für die Deformationsanalyse jedoch eine Abtastung und Interpolation, um eine Echtzeitrekonstruktion zu erreichen.

In dieser Arbeit wird ein Einzelkamerasystem auf Basis von DIC-unterstütztem FPP verwendet, um eine 3D-Formmessung und Verformungsanalyse an komplexen Strukturteilen zu erreichen. Zunächst wird mit der vorgestellten hochrobusten und hocheffizienten 3D-Formmessmethode auf Basis von Gray-codiertem Licht ein Messsystem entwickelt, mit dem die vollflächige 3D-Geometrie komplexer Strukturen Pixel für Pixel rekonstruiert werden kann. Anschließend werden Sprühflecken mit diskreter Verteilung und Medianfilterung angewendet, um den Einfluss von Flecken auf die Formmessung zu verringern. Die Modulationsextraktion wird verwendet, um stabile Speckle-Muster für eine genaue Verformungsmessung zu erhalten. Und schließlich wird merkmalsgestütztes DIC verwendet, um den Übereinstimmungspunkt zu unterschiedlichen Zeiten zu verfolgen, und die 3D-Verformung wird durch Vergleich der vollständigen 3D-Forminformationen des durch FPP erhaltenen Übereinstimmungspunkts berechnet. Experimentelle Ergebnisse haben gezeigt, dass die vorgestellte Methode im Vergleich zur herkömmlichen Stereo-DIC-Strategie offensichtliche Vorteile in Bezug auf die rekonstruierte Integrität und Recheneffizienz aufweist und 3D-Form- und Verformungsmessungen an komplexen Teilen realisieren kann, was für die herkömmliche Stereo-DIC-Methode eine Herausforderung und sogar unmöglich ist .

Die in dieser Arbeit vorgeschlagene Messmethode ist eine Erweiterung und Ergänzung der traditionellen Stereo-DIC-Methode für bestimmte komplexe Strukturen mit tiefen Löchern oder scharfen Kanten (AM-Teile, z. B. Wabenstruktur) und komplexe Teile mit feiner Struktur (Teile aus Polymerverbundwerkstoffen, B. biaxial geflochtenes Verbundrohr), und es ist nützlich für die Analyse in der additiven Fertigung, der Strukturmechanik und der Materialmechanik.

Daten können auf begründete Anfrage weitergegeben werden und die Korrespondenz sollte an QZ gerichtet werden

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Diese Arbeit wird von der National Natural Science Foundation of China (62075143) unterstützt; das Nationale Postdoktorandenprogramm für innovative Talente Chinas (BX2021199); Programm zur Unterstützung von Wissenschaft und Technologie der Provinz Sichuan (2021YFS0398) und die Grundlagenforschungsfonds für die Zentraluniversitäten (2022SCU12010). Die Autoren danken den Rezensenten für hilfreiche Kommentare.

Hochschule für Elektronik und Informationstechnik, Sichuan-Universität, Chengdu, 610065, China

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

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ZW schlug die Idee vor. ZW und QZ entwickelten die theoretische Beschreibung der Methode. ZW, WG und ZC führten Experimente durch. ZW, HW und XL verarbeiteten experimentelle Daten. QZ betreute diese Forschung. ZW und QZ haben das Manuskript geschrieben und bearbeitet.

Korrespondenz mit Qican Zhang.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Wu, Z., Guo, W., Chen, Z. et al. Dreidimensionale Form- und Verformungsmessung an komplexen Strukturteilen. Sci Rep 12, 7760 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-11702-x

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Eingegangen: 24. Januar 2022

Angenommen: 28. April 2022

Veröffentlicht: 11. Mai 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-11702-x

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