DIC 的测量原理
数字图像相关 （DIC） 是一种光学、非接触式测量技术，用于确定材料测试中实验固体力学应用的形状（轮廓）、位移和应变。该技术也可以用于确定离散点的运动学数量，例如：旋转、速度和加速度。
顾名思义，DIC 的工作原理是相关原理，即在整个材料测试过程中连续拍摄一系列数字采集的变形物体表面图像。测量需要参考图像，该图像被视为试样（表面）形状的原始状态。试样（表面）形状的变形或位移是通过比较一系列测量图像（测量系列）相对于参考图像来确定的。
从两个（或多个）相机的相对 （2D） 透视图，测试对象表面上的每个物体点都可以使用投影校准重建为 3D 透视图。这有效地恢复了两个 2D 图像测量系列中的相同（一个）对象点。
此过程称为立体三角测量，也称为立体相关。来自任一相机的线（光线）的交点使用投影校准模型在两个相机成像平面上被解析为具有绝对 3D 空间描述的对象点，该模型是校准测量测试区域体积的独立过程。这个一般原理类似于人类视觉，因为需要两个成像传感器或眼睛来分辨和感知 3D 环境。
使用立体相机设置，测量表面轮廓（形状）（绝对）。可以通过计算测量系列上轮廓状态的（相对）差异来重新求解位移。
最后，可以从这两个量（形状和位移）中检索表面应变。
测试对象的加载条件可以是机械、热、振动或压力，从而可以完成一系列测试，例如;
› 准静态机械测试（即拉伸、压缩、弯曲、扭转、剪切等）
› 疲劳和断裂力学测试
› 高应变率、冲击和弹道测试
› 振动分析，以及
› 热机械测试
关联过程只能通过识别测试对象表面上的不同（唯一）模式来发挥作用。摄像机将每个像素上感知的（随机）斑点图案数字化为离散的灰度值强度。通过定义像素的局部窗口组（称为子集或面），可以在参考图像中识别图案特征（如指纹）。
然后，在所有后续测量系列图像中搜索每个参考图案特征，并在找到时进行跟踪和解析为特征形状的相关变化（相关性评估）。
在测试对象变形期间，表面上的图案会发生变化，为了在整个测量系列中查找、查找和跟踪相同的参考子集/刻面图案，使用了使用灰度强度值的搜索（最小化）功能。
实际上，会扫描参考（未变形）子集周围的搜索区域，以查找可能变形（匹配）子集中心的一系列可能位置。然后，当所有搜索区域候选位置的最小化函数值最低时，将匹配子集。
一旦通过搜索（最小化）功能识别出匹配子集的中心像素，匹配（变形）到参考（未变形）子集的移动和变形就会使用（子集）形状函数描述来描述，并且子集/小平面内的灰度强度值会值（以允许解析子像素测量）。
为了将 2D 像素模型转换为 3D 物理模型，必须完成称为“校准投影”的过程。这涉及到获取校准对象的多个图像，或者更常被称为校准目标的各种透视视图（即姿势和方向）。
校准目标是一个参考对象，它由制造到刚性曲面的已定义形状网格图案组成。目标的大小必须与所需的测量 FoV 相似。投影校准使用来自两个相机视角（一对图像）的对比度搜索算法来识别网格交点（在白色/黑色方块之间）。在此过程中，每个识别的点都被纳入校准虚拟系统的体积模型的开发中。
由于校准目标具有一组绝对属性（即网格间距），因此在空间云中识别的点被建模为最小化（最佳拟合）投影模型。
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