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A decentralized difference-based improved method for compensating undermatched systematic error in digital image correlation
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AI
DOI：10.1016/j.optlaseng.2026.110046.png)
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摘要
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在数字图像相关（DIC）测量非均匀变形场时，欠匹配问题通常是限制测量精度的关键因素。现有针对欠匹配问题的优化策略大多依赖于对被测变形场阶次的先验假设。这一前提条件对其在不预测复杂实际场景中的应用造成了显著限制。为解决此问题，提出了一种基于分散差分改进的欠匹配系统误差方法。该方法无需任何先验信息，即可有效补偿非均匀变形场中的欠匹配误差。数值模拟结果表明，该方法适用于高阶非均匀变形场，可降低一阶形函数的欠匹配误差达97.0%，其计算精度和稳定性优于主流的二阶形函数。该方法在工程实际应用中的优化性能得到了有效验证。
Keyword:
Non-uniform deformation fields
Digital image correlation
Undermatched systematic error
Shape function
