基于计算机视觉利用三维数字图像相关法对结构进行层析成像

样品的内部性质可通过医学成像工具观察，例如基于材料密度或化学成分变化的超声设备、磁共振成像（MRI）和光学相干层析成像（OCT）[1-21]。作为一项初步研究，探讨了仅利用表面全场测量与有限元模型更新作为逆优化算法，在无需关于局部均匀性以及弹性模量分布的任何假设下，从三维非均质样品弹性模量分布差异推断检测内部缺陷的可行性。近来，作者利用数字图像相关技术作为全场测量用于全尺寸钢构件的本构性质识别[22-27]。作为先前工作的拓展，本简要技术笔记提出新思路，利用三维数字图像相关（3D-DIC）进行结构识别，以恢复结构构件三维非均质空间内部不可见的体缺陷分布[28-57]。作为概念验证，本文结果说明了所提计算机视觉技术识别不可见内部缺陷的潜力，为表征内部非均质材料的力学性质分布与状态开辟了新机遇。