Motion blur compensation to improve the accuracy of digital image correlation measurements

Vision-based measurements represent a wide variety of contactless methods able to extract data from an image-recorded scene using digital cameras. During the last decade, the development of more performing devices at diminishing costs makes the vision systems an attractive and valuable solution in many areas of science and engineering. The reasons of this success are to be found in the easiness of the setup, in the possibility of providing contactless monitoring and of reconstructing full-field displacements and strains. Digital Image Correlation (DIC) is one of the most diffused optical techniques to track motions and deformations when vision-based measurements are employed. Although the majority of uses and studies involving DIC were focused on static conditions, the technological improvements of the recent years have enabled the extension of the DIC method also to the dynamic field. In such a context, motion blur represents a relevant problem, since it is an important source of uncertainty for DIC measurements. To solve this issue, referenced deconvolution method has been proposed and tested. The documented attempts, although successful, showed little robustness. Continuing on this topic, the thesis proposes an innovative approach to mitigate the effect of motion blur on 2D Digital Image Correlation. The research work is introduced by the state of the art of DIC technique, giving particular emphasis on setup characteristics and algorithm implementation. Then, the impact of motion blur on DIC measurements and motion effect simulation techniques are investigated relying on the available literature information. In the following section, a review of the main types of image deconvolution methods is proposed, useful either to estimate or to remove the motion effect from a given image. Furthermore, the theory of cepstral analysis is presented as a valid option for image deconvolution processes. Once the necessary theoretical background has been introduced, the further step is to try to compensate the undesired blur effect on DIC measurements. Firstly, a theoretical model for motion blur estimation based on cepstral analysis is proposed and validated. Secondly, the problem of image restoration is tackled, where two image deconvolution methods are presented: one based on cepstrum deconvolution and the other based on Wiener filter. The latter is suggested in presence of noise. Eventually, each mentioned technique is tested with synthetic DIC experiments, involving numerically generated images, in order to demonstrate whether the compensation algorithms are able to improve the accuracy of DIC measurements in presence of motion blur. The last part of the study, instead, aims to experimentally validate the previously presented techniques with a realistic dynamic application. Therefore, a harmonic test is conducted, imposing the sinusoidal motion law on a cantilever beam able to produce different blurring conditions on the images grabbed by the camera. Both the motion blur estimation and removal processes are applied and finally the DIC performance, in terms of uncertainty reduction after blur compensation, are analysed.

La tecnologia basata sui sistemi di visione include un’ampia gamma di dispositivi in grado di fornire misurazioni partendo dall’analisi di immagini acquisite da una telecamera digitale. Il miglioramento prestazionale delle telecamere, unito ad un abbassamento del costo delle stesse, ha stimolato la diffusione dei sistemi di visione nell’ultimo decennio, facendone una soluzione vantaggiosa sia in applicazioni di tipo scientifico che ingegneristico. Tale tipo di tecnologia può offrire diversi vantaggi in campo sperimentale, tra cui la semplicità nella preparazione del setup, la possibilità di effettuare un monitoraggio senza contatto e di ricostruire mappe di spostamento e di deformazione. Gran parte degli attuali sistemi di visione ricorre alla tecnica denominata Digital Image Correlation (DIC) per processare immagini ed ottenere stime su spostamenti e deformazioni. Sebbene la quasi totalità degli utilizzi dell’algoritmo DIC sia finalizzata ad applicazioni di tipo statico, il continuo miglioramento tecnologico degli ultimi anni ha reso possibile l’estensione anche in campo dinamico, per esempio nell'analisi di misure di corpi vibranti. In un simile contesto, il moto relativo tra telecamera e misurando durante tempo di esposizione diventa rilevante, poiché contribuisce alla generazione dell’effetto mosso. Quest’ultimo è in grado di produrre una degradazione delle informazioni metrologiche contenute nell'immagine, aumentando di conseguenza l’incertezza di misura ottenuta tramite metodo DIC. Per risolvere tale problema, sono state sviluppate alcune tecniche di deconvoluzione che permettono di rimuovere l’effetto mosso durante la fase di image-processing. Il principale obiettivo della tesi è quello di continuare lungo questa direzione, proponendo un approccio innovativo che possa contenere l’aumento dell’incertezza di misura causato dall’effetto mosso. La prima parte del lavoro di ricerca si occupa della descrizione della tecnica Digital Image Correlation, dedicando particolare attenzione alla preparazione del setup di misura e all’implementazione dell’algoritmo. Successivamente viene introdotto un modello analitico capace di descrivere la natura fisica dell’effetto mosso, seguito dal relativo impatto sulle misurazioni di tipo DIC, facendo riferimento ad informazioni provenienti dalla letteratura. Nella sezione seguente vengono descritte, invece, le principali tipologie di deconvoluzione per immagini, adottabili sia per la stima che per la rimozione di processi di degradazione, quali l’effetto mosso. Tra queste, l’analisi cepstrale rappresenta un’ottima opportunità. Una volta introdotti i necessari accorgimenti teorici, il passo successivo prevede l’implementazione di una procedura che possa effettivamente migliorare le performance delle misurazioni ottenute tramite DIC in presenza di effetto mosso. Per prima cosa, viene proposto un algoritmo in grado di stimare l’entità dell’effetto mosso partendo da un’analisi di tipo cepstrale. Dopo di che si passa a considerare il processo di restauro vero e proprio dell’immagine degradata da effetto mosso. A tale proposito, vengono presentate due tipologie di compensazione, una basata sulla deconvoluzione in dominio cepstrum e l’altra sulla deconvoluzione con filtro di Wiener. Ciascuna tecnica viene poi testata su esperimenti di tipo sintetico, ossia su immagini in cui l’effetto mosso è stato generato numericamente. L’obbiettivo è quello di verificare che entrambi gli algoritmi di compensazione siano in grado di migliorare l’accuratezza delle misurazioni con Digital Image Correlation. La parte finale di questo studio viene dedicata alla validazione sperimentale delle tecniche appena descritte. Al fine di simulare una possibile applicazione in campo dinamico, viene utilizzato uno shaker per imporre al target (in questo caso una trave incastrata) una legge di moto di tipo sinusoidale, generando così nelle immagini acquisite dalla telecamera diverse condizioni di effetto mosso. Esse costituiscono un ottimo banco di prova per l’applicazione degli algoritmi di stima e rimozione dell’effetto mosso. Anche in questo caso l’intera procedura è finalizzata alla riduzione dell’incertezza di misura stimata tramite metodo DIC dopo la rimozione dell’effetto mosso.