[发明专利]一种板料成形各向异性性能参数的视觉测量方法

权利要求书

1.一种板料成形各向异性性能参数的视觉测量方法，其特征在于依次包括以下步骤：

第一步，试样准备：将板料毛坯切割成符合标准的尺寸和几何形状要求的试样，并在所需要测量的试样表面区域喷涂散斑图案；

第二步，相机标定：从不同方位拍摄获取图像，利用图像进行相机标定计算，通过标定得到两相机准确的位置关系，所述位置关系包括相机的外部参数、内部参数以及镜头畸变参数；

第三步，获取图像：按照标准夹紧准备好完成散斑喷涂处理的试样，启动材料试验机对试样进行拉伸变形加载，并控制两相机同步拍摄，以获取被测试样在变形状态下的图像序列；

第四步，散斑应变计算：对获取的全部试样图像进行散斑三维应变计算，得到不同变形状态试样表面的应变数据，所述应变数据包括试样的平均真实应变、长度方向真实应变和宽度方向真实应变；

第五步，选择变形状态：根据应力-应变曲线，选取试样以满足其标距区域内计算的平均真实应变在10%以上为均匀变形平稳段，作为回归区间计算的应变范围；

第六步，回归分析处理：将上一步中挑选出的变形状态的长度方向真实应变和宽度方向真实应变按照回归分析的方法处理，以得到长度方向真实应变和宽度方向真实应变分别为x轴与y轴，作区间线性回归得到的斜率系数m ；

第七步，计算各向异性性能参数：将上一步得到m值代入以下公式：                                               ，得到该试样的塑性应变比r值，在得到不同取向试样的塑性应变比r值后，代入相关计算公式，得出加权平均塑性应变比和塑性应变比平面各向异性度Δr，即获得了板料的各向异性性能参数。

2.如权利要求1所述的板料成形各向异性性能参数的视觉测量方法，其特征在于：所述第一步中，准备的试样需满足以下要求：

a）制备的试样边缘无裂纹，表面无划伤；

b）试样表面平整：试样标距内，任意两处的厚度值之差不应大于0.01 mm；当厚度小于1.0 mm时，应不大于公称厚度的1%；

c)试样原始标距内宽度两侧平行：最大宽度与最小宽度应不大于标距内测量宽度平均值的0.1%；

d）准备至少3种不同取向的试样，且每种类型的试样不少于3个；

e）喷涂在试样表面的散斑颗粒应随机分布；

f）散斑对比度明显；

g）散斑制备范围应大于所测量变形区域。

3.如权利要求1所述的板料成形各向异性性能参数的视觉测量方法，其特征在于：所述第二步中，包括相机的外部参数、相机的内部参数以及镜头畸变参数，具体标定步骤如下：

a）启动相机从不同角度和距离采集标靶图像；

b）计算标靶上控制点的图像坐标；

c）采用直接线性变换法解算投影矩阵；

d）根据求得的投影矩阵求解相机内外参数，从而得到标定各参数的初始值；

e）利用光束平差算法对相机标定，得到精确的相机内外参数。

4.如权利要求1所述的板料成形各向异性性能参数的视觉测量方法，其特征在于：所述第三步中，获取图像要求：

a）每个变形状态中的左右相机图像为同一时刻下拍摄的图像；

b）所采集图像清晰，散斑区域对比明显；

c）左右相机相对位置在拍摄过程中不发生变化；

d）左右相机光轴与所要测量变形区域平面的夹角大于30度；

e）所采用相机帧频为10 frames/s；

f）试验机夹头移动速度不超过50%l₀ mm/s。

5.如权利要求1所述的板料成形各向异性性能参数的视觉测量方法，其特征在于：所述第四步中，具体计算步骤为：

a）选取一个变形状态图像作为基础状态，在基础状态的左相机图像中选择所要计算的标距区域，并设置计算区域内的搜索窗体尺寸；

b）在基础状态中的左相机图像的所选择计算区域内，选取一个或多个搜索窗体作为散斑匹配的起始点；

c）使用散斑相关算法和相关搜索算法进行散斑匹配；

d）将左右相机图像中的对应散斑进行三维重建，获得变形区域的三维空间信息；

e）根据三维重建结果，通过每个三维点周围相邻的点计算三维点处的应变。