光弹性等倾线获取的图像处理技术

光弹性等倾线获取的图像处理技术

光弹性实验原理与等倾线特性

光弹性实验基于透明材料（如环氧树脂）在受力时产生双折射现象，通过偏振光场可观测到两种条纹：

• 等倾线：对应主应力方向相同的点，呈现为亮暗相间的条纹。
• 等差线：反映主应力差值，条纹密度与应力梯度相关。

等倾线提取需通过图像处理技术分离主应力方向信息,为后续应力分析提供基础。

图像采集与预处理

1. 偏振光场配置
   采用正交圆偏振光系统（暗场模式），调整加载方向以匹配等倾线角度。

2. 图像去噪

   

   • 滤波方法：高斯滤波（平滑噪声）、中值滤波（保留边缘）。
   • 示例参数：
     | 滤波类型 | 核大小 | 适用场景 |
     |———-|——–|————————|
     | 高斯滤波 | 3×3 | 随机噪声抑制 |
     | 中值滤波 | 5×5 | 椒盐噪声去除 |

3. 对比度增强

   • 直方图均衡化：提升条纹可见度。
   • 自适应伽马校正：针对低光照区域优化亮度。

等倾线特征提取技术

关键步骤示例：

1. 边缘检测：Canny算子提取条纹边界，阈值通过Otsu算法自动计算。
2. 骨架化：对二值化条纹进行细化，保留中心线作为等倾线。
3. 断点连接：基于距离变换或曲线拟合修复断裂条纹。

后处理与数据优化

1. 条纹平滑

   

   • B样条曲线拟合：消除毛刺并保持几何连续性。
   • 多项式滤波：抑制高频噪声引起的抖动。

2. 伪影去除

   • 形态学开运算：消除小面积噪点。
   • 区域生长法：合并邻近断裂的条纹片段。

3. 坐标转换

   将像素坐标映射至实际应力模型坐标系,结合标定参数修正畸变。

   

典型处理流程对比

相关问题与解答

问题1：如何处理光弹性图像中的光照不均匀问题？
解答：

• 局部自适应阈值：将图像分块，对每个区域独立计算阈值（如自适应均值法）。
• 背景建模：采集无载荷时的偏振光背景图，通过差分法消除光照梯度影响。
• Retinex算法：分离反射分量与光照分量，增强条纹对比度。

问题2：深度学习方法在等倾线提取中的优势与局限性？
解答：

• 优势：
  • 自动学习复杂条纹特征（如交叉、断裂区域）。
  • 对噪声和光照变化鲁棒性强。
• 局限性：
  • 需大量标注数据训练模型,成本较高。
  • 对新型材料或特殊应力场需重新微调网络结构。
• 典型模型：U-Net、DeepLabv3+等分割网络，结合后处理规则提升