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帖子 ncorr-挺好用的開源DIC軟件
數字圖像相關法(DIC)是一種測量變形位移等數據的非接觸式光學測量方法。其利用在物體表面噴涂的隨機散斑,通過精確匹配物體變形前后的散斑圖像中的對應點來計算試件變形。與其它傳統的接觸式測量技術相比,DIC技術優勢明顯,目前已在眾多領域得到了廣泛的應用。最近試驗用某國產DIC設備進行了全場應變的測試,但是在生成應變場的時候廠家的軟件直接報錯無法處理數據。
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靜默的無線電 ??? 4年前
ncorr-挺好用的開源DIC軟件
帖子 室溫下金屬圓棒試樣高應變速率拉伸試驗影響因素分析
圖4 兩臺相機下鑄鋁和鑄鐵的應變-時間和力-時間曲線分析認為,一臺相機捕捉的是二維平面上的散斑、而兩臺相機捕捉的是三維空間的散斑。圓棒試樣在快速拉伸時,散斑在三維空間變化,一臺相機就會因焦距變化,丟失散斑像素,從而拍不到原點變化,兩臺相機可在立體空間始終捕獲散斑,直至試樣拉斷。
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國高材高分子材料產業創新中心 ??? 5月前
室溫下金屬圓棒試樣高應變速率拉伸試驗影響因素分析
帖子 超表面賦能結構光三維重建 | 實現超大視場高精度實時重建
:</strong>超表面單個周期包含 200×200 個單元(間距 300nm),共設計 5×5 個周期以減少激光散斑
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武漢二元 ??? 8月前
超表面賦能結構光三維重建 | 實現超大視場高精度實時重建
帖子 Light | 呼之欲出: 裸眼3D時代終要到來
前者快捷,但相位編碼需要針對不同場景手動調節最優濾波強度,以獲得清晰無散斑的三維顯示,且當三維場景遠離全息圖所在平面時,需要更強的濾波消除散斑,因此將犧牲一定的空間分辨率。后者可實現無人工干預的端到端生成,但迭代算法非常耗時。近來基于監督學習與無(半)監督學習訓練的神經網絡被分別用來加速前后兩類算法。這些算法雖然取得了顯著的進步,但改進后的兩類算法相對的優劣勢依然存在。
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光與影 ??? 3年前
Light | 呼之欲出: 裸眼3D時代終要到來
帖子 你能分清嗎?塑料的泊松比、彈性模量與剪切模量的區別與力學分析應用
圖3 引伸計法測泊松比光學測量法:如數字圖像相關(DIC)技術,通過在試樣表面制作隨機散斑圖案,利用相機在加載過程中拍攝試樣表面的圖像,然后通過圖像處理算法分析散斑圖案的變形,從而得到試樣表面的全場應變信息,包括軸向和橫向應變,進而計算出泊松比。這種方法能夠提供更全面的應變分布信息,并且對試樣表面制備的要求相對較低。圖4 DIC法測泊松比2.
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國高材高分子材料產業創新中心 ??? 9月前
你能分清嗎?塑料的泊松比、彈性模量與剪切模量的區別與力學分析應用
帖子 高應變速率和準靜態力學拉伸性能有什么不同?如何準確選擇測試設備?
散斑圖像可布置為白色襯底上形成黑色斑點,為了較好地匹配試驗件表面變形點,斑點尺寸一般至少包括3~4個像素,圖3為典型的材料動態拉伸應變測試應用。
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國高材高分子材料產業創新中心 ??? 2年前
高應變速率和準靜態力學拉伸性能有什么不同?如何準確選擇測試設備?
帖子 前沿 | 自匹配光源編碼的散射介質信息傳遞微通道
目標手寫數字依次加載在數字微鏡設備(DMD)上。(b)非相干照明下,周期光柵和毛玻璃(對應的相位分布分別加載在空間光調制器SLM上)信道實驗的實驗排布圖和對應的結果。
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光與影 ??? 3年前
前沿 | 自匹配光源編碼的散射介質信息傳遞微通道
帖子 超高強鋼材料碰撞失效行為仿真預測技術研究
材料斷裂極限應變目前多采用數字圖像相關法(Digital Image Corre?lation,DIC)進行測量,其測量精度與試樣設計、散斑質量、加載及DIC拍攝速率均相關。在試驗過程中,應合理匹配加載速度與DIC圖像拍攝幀率,并在DIC結果后處理時按不同的DIC虛擬網格尺寸輸出試樣關鍵區域應變測量結果,為后續網格尺寸修正提供參考。
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汽車公社 ??? 2年前
超高強鋼材料碰撞失效行為仿真預測技術研究
帖子 五維智能感知——下一代光學的百年演進
對手寫數字識別的驗證準確率達96.7%,手勢識別達94.2%。[30] 該技術當前TRL約為4-5。4.2 神經形態混合傳感器2026年3月,一篇發表于《Nature Communications》的研究介紹了一種神經形態電子-光時空混合圖像傳感器,旨在解決機器視覺系統中存儲、傳輸和處理海量數據的能效挑戰。
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威睛光學 ??? 1月前
五維智能感知——下一代光學的百年演進
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