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Multi-Camera 3D Digital Image Correlation with Pointwise-Optimized Model-Based Stereo Pairing
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AI
DOI：10.3390/s25185675.png)
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摘要
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动态变形测量（DDM）在基础设施和工业应用中至关重要。在各种先进技术中，多相机数字图像相关（MC-DIC）因其能够通过配对相机子系统实现宽范围、全场、非接触式3D DDM而脱颖而出。然而，现有的MC-DIC方法通常依赖低效的手动配对或一种简化的策略，即聚合所有可见相机来测量特定物体区域，导致相机过度分组。这些局限性往往导致系统设置繁琐和变形测量不准确。为克服这些挑战，我们提出了一种具有基于模型的逐点优化立体配对的新型MC-DIC方法（MPMC-DIC）。通过基于3D模型和标定相机衍生的五个评估因素自动评估和选择相机对，所提出的方法克服了过度分组问题，并实现了半刚性物体的高精度DDM。一个直径5 × 5 cm的圆柱实验表明，在0.0–5.0 mm范围内，水平和深度位移的精度均为0.03 mm，并使用2 × 4相机阵列验证了其对杂乱背景的强鲁棒性。使用八台周围相机（以400 fps捕捉1920 × 1080图像）对50 Hz运行的9 × 15 × 16 cm PC扬声器进行振动测量，证实了所提出方法能够执行宽范围动态变形分析，并对其抵抗复杂物体几何形状的鲁棒性进行了验证。
AI总结
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3.5
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