Image‐based Continuous Displacement Measurements Using an Improved Spectral Approach
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Digital Image Correlation algorithms capable of determining continuous displacement fields are receiving growing attention in the field of mechanical properties identification. In this paper, we develop an Improved Spectral Approach (ISA) to reconstruct continuous displacements based on their Fourier decomposition. This approach leads to a time and memory‐efficient algorithm, thanks to the fast Fourier transform. Moreover, the Fourier‐based decomposition enables accurate heterogeneous measurements. Improvements consist in increasing the accuracy and convergence rate as well as dealing with non‐periodic displacements and images. Furthermore, a theoretical framework is presented to quantify the noise sensitivity of the ISA from which useful information is retrieved. The approach is evaluated using synthetic images deformed by heterogeneous displacement fields. Comparisons show that the introduced modifications lead to lower uncertainties by one order of magnitude in the case of non‐periodic images and displacement field studied. Moreover, first‐order (SO1) and second‐order (SO2) subset‐based Digital Image Correlation algorithms are compared with the ISA. The comparisons herein reveal that the uncertainties of the ISA are 6–9 times smaller than those of the SO1 due to insufficiency of the first‐order shape function for the estimation of heterogeneous displacements, while being slightly smaller than those of the SO2. Moreover, as the image smoothness decreases, the uncertainties of the SO2 deviate from those of the ISA and the exact displacements. The presented approach shows great potentials for challenging applications such as strain measurements at microstructural levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».