Contribution à l’amélioration des performances métrologiques de la Corrélation d’Images Numériques

Contributions to the improvement of the metrological performances of Digital Image Correlation

• Auteur / Autrice : Yiheng Shi
• Direction : Benoît Blaysat, Hélène Chanal
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Matériaux
• Date : Soutenance le 30/09/2022
• Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne (2021-...)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Pascal (Aubière, Puy-de-Dôme)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Michel Grédiac, Frédéric Sur
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Julien Réthoré, Pierre Vacher

Mots clés

Mots clés contrôlés

Corrélation d'images numériques

Mots clés libres

Corrélation d’images Numériques

Performance métrologiques

Champ de déplacement

Optimisation de marquage

Edition d’images avec l’équation de Poisson

CIN virtuelle

Digital image correlation

Metrological performance

Displacement field

Pattern optimization

Poisson image editing

Virtual DIC

Résumé

La corrélation d’images numériques (CIN) est une méthode de mesure de champs de dense de déplacement, utilisée aujourd’hui quasi systématiquement au sein des laboratoires de mécanique expérimentale. La CIN est basée sur la comparaison des images numériques en niveaux de gris, l’une dite de référence, l’autre correspondant à l’état déformé de la même surface d’une pièce sous sollicitation mécanique. Les performances métrologiques de la CIN telle que proposée actuellement restent limitées pour les raisons suivantes : des phénomènes extrinsèques à la technique de mesure en perturbent le résultat et le support du signal qui est la texture encodée par la ou les caméras. Le but notre travail est de l’amélioration de la performance métrologiques de CIN. La première motivation s’intéresse au design d’un marquage optimisé, dédié à la mesure CIN. Une définition de marquage basée sur l“Edition d’images avec l’équation de Poisson” (EIEP, ou “Poisson image editing” en anglais) a été proposée. Cette procédure consiste à aligner le gradient de l’image avec le champ de déplacement attendu, ceci afin de réduire le biais de mesure. Le contraste local ainsi obtenu étant insuffisant, une fonction garantissant un fort contraste local a été pris en compte dans la procédure, donnant ainsi naissance à des marquages où le gradient est quant à lui bien colinéaire au déplacement recherché. Un gain en termes de performances métrologiques a bien été observé avec ce type de marquage en quantifiant l’erreur constatée sur un cas particulier d’éprouvette trouée soumise à une sollicitation de traction. La seconde piste propose de revisiter l’algorithme de CIN, en s’appuyant sur une image virtuelle. Cette nouvelle CIN est appelée CIN Virtuelle. L’image virtuelle, définie par la fonction analytique, est utilisée pour définir les opérateurs de la CIN. De plus, sa définition continue permet d’éviter toute interpolation dans la solution de CIN. La CIN Virtuelle offre des mesures satisfaisant d’excellentes performances métrologiques. La CIN virtuelle peut traiter les textures optimales telles que le damier et mesurer des déplacements supérieurs au pas du marquage périodique.En conclusion, des marchés proposés peuvent améliorer les performances métrologiques de CIN. Des marquages pris en compte du déplacement ont été considérés dans divers marquages testés et le damier présenté en effet la meilleure performance de CIN. De plus, la CIN virtuelle proposée nous permet de mesurer des déplacements supérieurs au pas et d’éviter l’interpolation pour améliorer les performances métrologiques.

Digital Image Correlation (DIC) is a full-field measurement technique routinely used in experimental mechanics. The DIC is based on the comparison of images of a specimen taken at two different loading stages to retrieve the displacement field that differentiates them. The metrological performance of the CIN as currently proposed remains limited for the following reasons: phenomena extrinsic to the measurement technique disturbing the result and the support of the information carrier that is the texture encoded by the cameras. The aim of our thesis is to improve the metrological performance of DIC. The first motivation is to design an optimized pattern dedicated to CIN measurement. A definition of a pattern based on ''Poisson image editing'' (PIE) has been proposed. This procedure consists in aligning the gradient of the image with the expected displacement field, in order to reduce the measurement bias. The local contrast thus obtained being insufficient, a function guaranteeing a large local contrast was taken into account in the procedure, thus giving rise to patterns where the gradient is collinear with the expected displacement. An improvement in terms of metrological performance has been observed with this type of pattern by quantifying the error observed on a particular case of open-hole specimen subjected to a tensile stress. The second aim is to propose the novel DIC algorithm, based on a virtual image. This novel DIC algorithm is called “Virtual DIC”. The virtual image, which is defined by a closed-form expression, is used to elaborate the DIC operators. Moreover, its continuous function avoids any interpolation in the DIC solution. The Virtual DIC provides measurements with excellent metrological performance. The Virtual DIC can handle optimal textures such as checkerboard and measure displacements larger than the period of checkerboard.In conclusion, these approaches can improve the metrological performance of DIC. The patterns taken into account the displacement have been considered in various tested and the checkerboard indeed presented the best DIC performance. Moreover, the proposed virtual DIC allows us to measure large displacements and avoid the interpolation to improve the metrological performance.