Uncertainty estimation and reduction in digital image correlation measurements

Digital image correlation is an increasingly widespread non-contact measurement technology for full field motion and strain estimation. If, on one hand, the technique is attractive and exploited on and on in a variety of mechanical testing procedures, thanks to its characteristics of contact-less, handiness, flexibility and density of measurable points, on the other hand the approach can not still compete in terms of resulting measurement accuracy with standard state of the art pointwise strain measurements (typically performed through strain gauges). This generally represents a non negligible issue in case of elastic strain evaluation and brittle material testing, where the resulting signal to noise ratio may not be sufficient. In this work, the problem of uncertainty minimization in digital image correlation measurements is faced from two different points of view is order to propose solutions able to reduce the expected data dispersion. At first, image blurring is proposed as an effective tool to remove the high spatial frequency components in the acquired images, proven to be misinterpreted by state of the art image correlation algorithms and responsible of producing bias and increasing variability in the computed results. In particular, the use of a Gaussian low pass filtering is introduced and tuned at first on synthetically generated data simulating increasingly complex motion and strain fields. The stability of the obtained results is numerically verified with respect to the main correlation analysis parameter, the noise level of the acquired data and the characteristic appearance of the framed area. Successively, the obtained results are experimentally validated in rigid motion, uniform deformation and more complex strain fields tests. In the second part of the work, an innovative fast, cheap and highly repeatable technique for surface texturization, “toner transfer”, is proposed. Highly contrasted randomness in the surface intensity colours (generally referred to as “speckle pattern”) is required by the digital image correlation approach for the displacement and strain fields estimation; this is achieved in the proposed methodology transferring a numerically designed and printed speckle pattern on the final measurement surface by means of a thermo-mechanical process. The capability of the technique to improve the resulting measurement performances (in terms of resolution and accuracy) is quantitatively demonstrated. Furthermore, its flexibility in terms of tested materials, sizes, geometries as long as its suitability in high temperature measurement setup is presented. Thanks to the proposed technology, fully controlled speckle pattern can be generated and consequently the numerical optimization of the random pattern (in terms of minimization of the resulting measurement uncertainty) has been faced. The obtained results have been experimentally proven to be able to reduce the data dispersion, in particular in case of low signal to noise ratio in the collected images. Strain measurement uncertainty quantification is by itself a non trivial issue in case of digital image correlation measurements, due to the large number of variables, both in the test setup and in the processing software, strongly influencing this parameter. In the last part of this work, a fast innovative procedure for “on the field” uncertainty quantification in case of two dimensional digital image correlation setups is presented. The procedure is base on the generation of known fictitious strain fields thanks to out of plane camera-specimen displacements and their fitting by a proper analytic model in order to readily quantify the resulting data dispersion.

La digital image correlation, DIC, è una tecnica di misura senza contatto sempre più diffusa nell’abito della stima dei campi di spostamento e deformazione. Se, da un lato, tale tecnologia risulta attraente ed impiegata sempre più spesso nella meccanica sperimentale grazie alle sue caratteristiche di non-contatto, maneggevolezza, flessibilità e densità di punti misurati, dall’altro la DIC non può ancora competere, in termini di incertezza di misura risultante, con tecniche tradizionali per la misura locale di deformazioni (tipicamente effettuate per mezzo di misure estensimetriche). Questo rappresenta in genere uno scoglio in caso di valutazione di deformazioni in campo elastico o su materiali fragili, dove il rapporto segnale rumore risultante non è sempre adeguato. In questo lavoro, viene affrontato il problema dalla minimizzazione dell’incertezza di misura legata alla digital image correlation da due diversi punti di vista al fine di proporre soluzioni in grado di ridurre la dispersione attesa dei dati raccolti. Inizialmente, la sfocatura delle immagini raccolte è proposta come un metodo in grado di rimuovere efficacemente le componenti ad alta frequenza spaziale nelle immagini acquisite, componenti che si dimostra essere male interpretate dagli algoritmi di analisi e causa di aumento della dispersione e presenza di distorsioni nei dati restituiti dai più comuni codici. Nel dettaglio, l’uso di un filtraggio passa basso Gaussiano è introdotto e messo a punto inizialmente su immagini generate numericamente simulando campi di spostamento e deformazione via via più complessi. La stabilità dei risultati ottenuti è numericamente verificata al variare dei principali parametri dell’analisi di correlazione, del livello di rumore nei dati raccolti e delle caratteristiche dell’area inquadrata. Test sperimentali su campi di spostamento e deformazione via via più complessi vanno a validare la strategia di simulazione implementata. Nella seconda parte del lavoro, una tecnologia innovativa per la creazione di texture superficiali sulla superficie di misura, il “toner transfer”, è presentata e ne vengono messe in luce le caratteristiche di economicità, velocità e ripetibilità di applicazione. Un pattern randomico altamente contrastato sulla superficie di misura, “speckle pattern”, è infatti richiesto dalla digital image correlation per la stima dei campi di spostamento e deformazione; questo viene ottenuto, con la tecnologia proposta, disegnando lo speckle pattern al calcolatore, stampandolo e riportandolo sul pezzo per mezzo di un processo termo-meccanico. Le capacità della tecnica proposta di migliorare le performce di un sistema di misura basato sulla digital image correlation (in termini di risoluzione e accuratezza risultanti) viene dimostrato quantitativamente. Inoltre sono descritte le caratteristiche di elevata flessibilità della tecnica in termini di materiali testati, dimensioni e geometrie così come è presentata la sua applicabilità in test ad alta temperatura. Grazie alla tecnologia proposta è possibile realizzare uno speckle pattern dalle caratteristiche totalmente controllate ed è conseguentemente possibile passare all’ottimizzazione numerica di tali caratteristiche ai fini di minimizzarne l’incertezza di misura associata. Viene sperimentalmente dimostrato come il pattern “ideale”, frutto di tale ottimizzazione, sia effettivamente in grado di ridurre la dispersione attesa dei risultati dell’analisi di correlazione, in particolare nei casi in cui le immagini raccolte siano caratterizzate da un basso rapporto segnale rumore. La quantificazione dell’incertezza di misura sui campi di deformazione stimati per mezzo di un codice di digital image correlation è di per sé un problema non banale a causa dell’elevato numero di variabili, legate tanto al setup del test quanto ai parametri caratteristici dell’algoritmo sfruttato, che la influenzano. Nell’ultima parte di questo lavoro è introdotta una procedura innovativa per la stima dell’incertezza “sul campo” nel caso di misure bidimensionali. Tale procedura, che ha dalla sua la velocità d’implementazione e la facilità d’applicazione, è basata sulla generazione di campi di deformazione fittizi e noti per mezzo di moti fuori piano tra telecamera e superficie di misura e del successivo fitting di tali campi per mezzo di un opportuno modello ai fini della stima della dispersione caratterizzante i risultati associati al codice DIC.