Digital Image Correlation Tecnique (DIC)

Digital Image Correlation tecniche (DIC)

La D.I.C. è una metodica che permette di effettuare misure di deformazione senza contatto attraverso l’elaborazione digitale delle immagini. La correlazione digitale di immagini si basa sul confronto di immagini digitali, acquisite mediante 1 o 2 fotocamere, per ricavare mappature ad alta definizione, 2D o 3D, di spostamenti e deformazioni dell’elemento considerato.

Negli anni ‘50 Gilbert Hobrough iniziò il lavoro per giungere alla moderna DIC e nel 1961 costruì il primo dispositivo in grado di correlare fotografie ad alta risoluzione per estrarre informazioni posizionali di oggetti. La digitalizzazione delle immagini fra gli anni ’60 e ’70 costituì un ulteriore svolta che semplificò l’utilizzo delle stesse e rese possibile lo sviluppo di algoritmi complessi per il processo di correlazione. La post-processazione delle immagini veniva così enormemente semplificata e si poté iniziare l’automatizzazione del processo.

Inizialmente l’attenzione venne rivolta verso le tecniche DIC 2D, ottenute con l’uso di una sola telecamera che non permettevano misurazioni al di fuori del piano. Più recentemente l’attenzione si è spostata sulla tecnica DIC 3D.

L’ultimo passo dell’evoluzione del metodo DIC è stato l’incontro con le tecnologie medicali come CT (Computer aided Tomography), MRI (Magnetic Resonance Imaging) e PET (Positron Emission Tomography) che ha portato alla nascita di misurazioni volumetriche che investigano l’intera massa dell’oggetto in esame e non solo la sua superficie.

Si è iniziato con la DIC 2D, anche perché la DIC più ↳ necessitava di una singola telecamera ↺ 3D ne minimo di tre ↻ telecamere e 2 una di dx e una di sx, con un angolo che le rende telecamere tradotto ↺ anacolutura . ←

La DIC 3D era... la più usata, anche non sembrava necessaria... ↻⁴ Misure VOLUMETRICHE in cui si ↺ mancava e di volume dell’oggetto.

CARATTERISTICHE QUALIFICANTI DELLA DIC

• Tecnica di misura senza contatto
• Permette di eseguire la misura sull’intero campo di deformazione o anche su sotto-regioni selezionate (Region Of Interest = ROI)
• Possibilità di misurare campi di deformazione non uniformi
• Tecnica di elevata versatilità, robustezza e accuratezza

1. Le provino ha la possibilità di boliere all’interno di un ambiente secco che niente esterni nel liquido in cui è immerso ➔ e infatti stiamo usando una telecamera che non interferisce !
2. Per l’intero campo si intende che la misura può essere eseguita su Tutto il provino (come vediamo anche dalle griglie nello prima immagine), la scelta e di tutto arbitraria e infatti si può decidere di focalizzare l’analisiüse non su una parte del provino e, la scelta della regione su cui coercitiva è quali è la scelta della ROI
3. Le tecniche tradizionali, ad esempio estensimetri, che richiedeva l’adesione di un traduttore esterno su una serie del provino, fornivano valori puntuali (o comunque molto localizzati) della deformazione della sulla posta di contatto con le tradizionali. mentre che con la DIC, attraverso la scelta della ROI, si può decide dove si siano che subisce le deformazioni e individuare se esse sono uniformi o non uniformità ➔ individuerà ➔ cause di deformazione. Tale operazione si avvignia molto all’analisi del gruppo fluidodinamici (NESSO tensioni)
4. Ultima versatilita, non molto robusta , abbastanza accurata

Requisiti superficie da analizzare: lo speckle

Affinché sia possibile effettuare una correlazione è necessario che la superficie inquadrata sia dotata di speckle.

Lo speckle è una distribuzione casuale, ben contrastata e distribuita, di piccole macchioline, con toni di grigio ad elevato contrasto. Lo speckle, qualora non presente naturalmente, può essere realizzato con vernici spray, laser o polveri di silicio, a seconda del tipo di applicazione → materiale biologico.

Se il provino non presenta SPECKLE (distribuzione di macchie) bisogna aggiungerle altrimenti, altrimenti devi D.I.C non funziona.

Artificialmente i per provini non biologici si può fare una passata di vernice (per esempio dal nero al grigio).

Individuati due gradienti/valutano solido o di catena uniforme). Nei provini biologici, se hai speckle naturale potrebbe devi avere un addition (formata di/costituzione coerenza) → anche se non ottimale.

Ci sono vari tipi di speckle: quello ottimo presenta puntini molto piccoli e può ridurre le dimensioni del subset. Se le macchielle sono molto grandi comporta un vincolo al deuvo/shape più unioni/grandi ad esempio se invece il subset vado ad ricoprire una nodé macchina; ho una sovr(appresento nella più) sulità del subset non utilizzabile, per questo è contrario ad inquadribile.

NB: nei provini biologici ciò speckle erano abbondanza grandi, quindi e' difficile portare vicine già i subset 5 x 5

OSS: Subset collegato con le dimensioni delle celle della gringravità.

Non si può prevedere il subset più grande della cella: questo riguarda profili in elevazione della cella e punto centrale dei subset (ex: celle ridondanti con subset che intersecano) → uso interfrequenza non si pausa.

È proprio lo speckle che permette di elaborare l'immagine e di ricavare da questa le deformationi di un'area piccola scambia definite di illuminando lo stesso punto, ma otteniamo immagini diverse nel tempo.

Esempio di applicazione della DIC...

APPPLICAZIONI BIOMEDICHE

Experimental Validation of a Finite Element Model of the Proximal Femur Using Digital Image Correlation and a Composite Bone Model

S. Dickinson, A. C. Taylor, H. Ozturk and M. Browne

Verificare cause di deformazione...

SELEZIONE DELLA ROI

CreateGridAndApplyMask0(1364,420,20,6,25,100,100)

Funzione che crea la griglia e la posizione sull’immagine.

Considerando come asse orizzontale dell’immagine l’asse x e quello verticale l’asse y, si stabiliscono:

1. le coordinate nodali x e y del primo nodo in alto a sx
2. il numero dei nodi lungo l’asse x e lungo l’asse y
3. il lato del quadrato della griglia
4. la lunghezza secondo x ed y dei subset

Tutte le coordinate e le lunghezze possono essere modificate per variare il tipo di griglia da analizzare, e sono espresse in pixel.

ANALISI DELLO SPOSTAMENTO DEI NODI

• Dai dati in uscita dall’algoritmo di correlazione si ottengono i valori di deformazione associati ad ogni immagine rispetto alla indeformata presa come riferimento, per ogni singolo nodo.
• Mediante un programma LabVIEW è possibile calcolare i valori di deformazione medi e assoluti dell’intera fase di stimolazione.

Campione di pelle murina sottoposto ad allungamento controllato

Relative error < 1%