熊慧芳 李?yuàn)櫀?肖 潭

1(廣東石油化工學(xué)院計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院 廣東 茂名 525000)2(中山大學(xué)工學(xué)院 廣東 廣州 510006)3(廣東石油化工學(xué)院力學(xué)教學(xué)與實(shí)驗(yàn)中心 廣東 茂名 525000)

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一種用于松質(zhì)骨變形測(cè)量的數(shù)字圖像相關(guān)方法

熊慧芳1李?yuàn)櫀?肖 潭3*

1(廣東石油化工學(xué)院計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院 廣東 茂名 525000)2(中山大學(xué)工學(xué)院 廣東 廣州 510006)3(廣東石油化工學(xué)院力學(xué)教學(xué)與實(shí)驗(yàn)中心 廣東 茂名 525000)

針對(duì)松質(zhì)骨這一類(lèi)多孔材料，直接利用被測(cè)物體自身的微結(jié)構(gòu)或紋理代替人工散斑標(biāo)記，然后使用Matlab編寫(xiě)變形測(cè)量計(jì)算程序，嘗試將數(shù)字圖像相關(guān)方法DIC(digital image correlation)應(yīng)用于松質(zhì)骨變形測(cè)量。生成模擬散斑圖像對(duì)該算法程序的可行性進(jìn)行模擬驗(yàn)證，再利用豬股骨制作壓縮試件對(duì)整個(gè)變形測(cè)量方案進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。模擬驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明：利用松質(zhì)骨自身微結(jié)構(gòu)紋理作為標(biāo)記并編寫(xiě)算法程序進(jìn)行DIC變形測(cè)量的方案是可行的，該方案也可用于和松質(zhì)骨具有類(lèi)似微結(jié)構(gòu)的其他多孔材料的變形測(cè)量中。

變形測(cè)量 松質(zhì)骨 數(shù)字圖像相關(guān)方法 多孔材料 散斑標(biāo)記

0 引 言

近十幾年來(lái)，中國(guó)人口老齡化問(wèn)題日漸凸顯，老年人骨折、骨質(zhì)疏松等問(wèn)題得到了更廣泛的關(guān)注。骨骼是組成人體的重要部分，按結(jié)構(gòu)可分為密質(zhì)骨和松質(zhì)骨兩類(lèi)。骨的受載變形是骨力學(xué)研究的重要內(nèi)容，變形測(cè)量方法有接觸式和非接觸式兩種[1]。接觸式是將應(yīng)變片等測(cè)量裝置直接固定在試件上進(jìn)行測(cè)量，要求試件具有足夠的剛度，只能測(cè)量某點(diǎn)的變形，但測(cè)量結(jié)果可靠、精度高。非接觸式則是以光、聲、電磁波等為媒介，間接對(duì)試件進(jìn)行測(cè)量。該方式對(duì)試件的限制較少，為全場(chǎng)測(cè)量，但精度相對(duì)較低。其中，數(shù)字圖像相關(guān)方法DIC具有測(cè)量設(shè)備易搭建和不易受周?chē)h(huán)境干擾等優(yōu)點(diǎn)，應(yīng)用日益廣泛。

早期,Zhang和Arola[2]曾將DIC應(yīng)用于牛蹄角及牛動(dòng)脈血管的應(yīng)變測(cè)量。近期,Begonia等[3]應(yīng)用DIC測(cè)量老鼠前臂在軸向壓縮載荷作用下的應(yīng)變；Srinivasan等[4]使用新開(kāi)發(fā)的DIC裝置測(cè)量骨水泥與骨小梁之間的微動(dòng)與應(yīng)變，研究微動(dòng)所導(dǎo)致的組織液增多對(duì)骨小梁的吸收效應(yīng)；Kaviani等[5]在應(yīng)力松弛試驗(yàn)中利用共聚焦顯微鏡和DIC測(cè)量軟骨生長(zhǎng)板應(yīng)變分布，以評(píng)估靜、動(dòng)載荷以及動(dòng)載荷頻率和幅度對(duì)軟骨組織形態(tài)的影響。基于DIC的變形測(cè)量一般需要在試件表面人工噴漆制備散斑標(biāo)記，只能測(cè)量表面變形。由于松質(zhì)骨具有多孔結(jié)構(gòu)，人們嘗試將DIC拓展到三維來(lái)分析其力學(xué)性能。采用高分辨率CT進(jìn)行掃描，Gillard[6]等建立了松質(zhì)骨試件骨小梁三維結(jié)構(gòu)模型，然后通過(guò)結(jié)構(gòu)子集的匹配來(lái)計(jì)算試件變形，并分析CT圖像噪聲以及結(jié)構(gòu)子集的劃分對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響。這種以試件內(nèi)部結(jié)構(gòu)為散斑標(biāo)記計(jì)算試件變形的方法稱為數(shù)字體圖像相關(guān)法DVC(digital volume correlation)[7]，其算法的選擇與計(jì)算量的控制很重要。除松質(zhì)骨外，DIC還可應(yīng)用于其他多孔材料的變形測(cè)量，例如金屬纖維燒結(jié)板的面內(nèi)和橫向剪切變形測(cè)量[8]、多孔陶瓷[9]和泡沫金屬[10]材料單軸拉伸時(shí)試件全場(chǎng)位移測(cè)量。

目前，像松質(zhì)骨這一類(lèi)多孔材料在受載情況下的內(nèi)部變形，只能選取孔洞邊緣特征作為位移標(biāo)記進(jìn)行測(cè)量。有別于常規(guī)的漆類(lèi)散斑標(biāo)記，本文直接利用松質(zhì)骨自身的微結(jié)構(gòu)特征作為標(biāo)記，進(jìn)行松質(zhì)骨二維DIC變形測(cè)量方案研究，分析形函數(shù)、相關(guān)準(zhǔn)則、圖像子集、對(duì)比度等參數(shù)對(duì)松質(zhì)骨變形測(cè)量的精度和計(jì)算時(shí)間的影響并優(yōu)化參數(shù)，然后編寫(xiě)針對(duì)松質(zhì)骨的DIC算法程序，進(jìn)行模擬驗(yàn)證和實(shí)際試驗(yàn)驗(yàn)證。

1 DIC方法及改進(jìn)

為了檢測(cè)松質(zhì)骨試件受外載荷作用后的變形情況，需要自行編寫(xiě)以DIC原理為基礎(chǔ)的測(cè)量分析計(jì)算程序并在MATLAB環(huán)境下實(shí)現(xiàn)。

1.1 算法原理

圖1 DIC算法原理示意圖

開(kāi)發(fā)DIC算法程序之前需要確定以下幾個(gè)問(wèn)題：

1) 形函數(shù)

(1)

(2M+1)×(2M+1)為參考子集的大小，α(xi,yi)、β(xi,yi)即為形函數(shù)。當(dāng)且僅當(dāng)測(cè)試試件為剛體時(shí)，方可使用零階形函數(shù)，表達(dá)式如下：

(2)

如果試驗(yàn)過(guò)程中試件還發(fā)生了轉(zhuǎn)動(dòng)、伸縮變形，則在計(jì)算過(guò)程中需選用一階或更高階的形函數(shù)[13]。一階形函數(shù)的一般表示式如下：

(3)

其中，u、v分別為參考子集中心點(diǎn)P(x0,y0)在x、y方向上的整像素位移，Δu、Δv分別為中心點(diǎn)P(x0,y0)在亞像素級(jí)別的位移，ux、uy、vx、vy分別為u、v在x、y方向上的一階梯度，Δxi,Δyi分別為Q(xi,yi)點(diǎn)在x、y方向上和中心點(diǎn)P(x0,y0)之間的距離。

松質(zhì)骨實(shí)際受壓時(shí)的變形不僅包含剛體位移，同時(shí)還包含伸縮等變形，需選取一階或更高階的形函數(shù)。相對(duì)高階的形函數(shù)會(huì)相應(yīng)地延長(zhǎng)計(jì)算時(shí)間，綜合考慮算法準(zhǔn)確度和計(jì)算效率，本系統(tǒng)選用一階形函數(shù)。

2) 相關(guān)準(zhǔn)則

在變形圖像中對(duì)參考子區(qū)進(jìn)行特征匹配時(shí)，需要事先選定一個(gè)相關(guān)準(zhǔn)則作為判定條件。相關(guān)準(zhǔn)則主要有兩類(lèi)，第一類(lèi)為互相關(guān)準(zhǔn)則，包括：

(1) 互相關(guān)(CC)

(4)

(2) 標(biāo)準(zhǔn)化互相關(guān)(NCC)

(5)

(6)

第二類(lèi)為平方和準(zhǔn)則，包括：

(1) 平方和(SSD)

(7)

(2) 標(biāo)準(zhǔn)化平方和(NSSD)：

(8)

(9)

(10)

考慮到圖像獲取過(guò)程中光強(qiáng)的穩(wěn)定性、相機(jī)曝光與畸變、周?chē)h(huán)境噪聲的影響，需考慮各準(zhǔn)則的穩(wěn)定性及準(zhǔn)確性。CC/SSD準(zhǔn)則對(duì)光強(qiáng)線性放大及補(bǔ)償均比較敏感，NCC/NSSD準(zhǔn)則僅對(duì)光強(qiáng)補(bǔ)償敏感，而且這四種準(zhǔn)則均易受環(huán)境噪聲影響。然而ZNCC/ZNSSD準(zhǔn)則對(duì)光強(qiáng)線性放大及補(bǔ)償均不敏感，且具有良好的抗噪性[14]。Pan等的研究表明引入梯度變換模型后，相較于上述四種相關(guān)準(zhǔn)則，ZNCC/ZNSSD具有更強(qiáng)的抗噪性、穩(wěn)定性及更高的精確度[15]。由于本DIC測(cè)量裝置是通過(guò)手動(dòng)方式來(lái)調(diào)整光源，會(huì)導(dǎo)致圖像光強(qiáng)分布的不穩(wěn)定性及不平均性，所以優(yōu)先考慮ZNCC或ZNSSD準(zhǔn)則。采用模擬散斑圖進(jìn)行對(duì)比計(jì)算，上述兩種準(zhǔn)則精確度相似，但ZNCC準(zhǔn)則計(jì)算耗時(shí)較短，故最終選用ZNCC準(zhǔn)則作為特征匹配時(shí)的判定標(biāo)準(zhǔn)。

3) 搜索方法

利用DIC進(jìn)行位移測(cè)量，具體過(guò)程可分為兩部分：整像素搜索和亞像素搜索。目前比較常用的亞像素搜索方法有三種：曲面擬合法、牛頓迭代法、梯度法。梯度法是一種基于光流法的新型計(jì)算方法，它將空間梯度與迭代相結(jié)合進(jìn)行計(jì)算。相較于曲面擬合法，梯度法考慮了形函數(shù)，具有更高的計(jì)算準(zhǔn)確度；相較于牛頓迭代法，梯度法只需計(jì)算一階梯度，大大減少了計(jì)算量。2009年P(guān)an[16]提出一種基于迭代的梯度法ILS(iterative least squares algorithm)，經(jīng)證明與改進(jìn)的牛頓迭代法是等價(jià)的。綜合分析目前主流的亞像素搜索方法的優(yōu)缺點(diǎn)，考慮松質(zhì)骨試件微結(jié)構(gòu)特征的特點(diǎn)，本文算法程序選用了梯度法進(jìn)行亞像素級(jí)別的位移搜索。

1.2 紋理代替散斑的可行性

為了驗(yàn)證利用松質(zhì)骨自身多孔微結(jié)構(gòu)特征替代人工散斑的可行性，我們制備了一塊松質(zhì)骨試件然后進(jìn)行拍攝，如圖2(a)所示；圖2(b)是圖2(a)某局部放大灰度圖。對(duì)圖2(b)進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，灰度直方圖如圖2(c)所示，可看出灰度分布比較均勻，具有良好的對(duì)比度，圖片可以直接用于DIC變形分析。

圖2 試件的原始拍攝圖像、局部灰度圖像及灰度直方圖

為了進(jìn)一步提高計(jì)算效率，還可以在整像素搜索中進(jìn)行一些改進(jìn)。傳統(tǒng)的整像素搜索以參考子區(qū)為模板，在變形圖像中逐點(diǎn)計(jì)算相關(guān)系數(shù)，系數(shù)最高/最低的點(diǎn)即為變形后所在整像素位置。逐點(diǎn)搜索法結(jié)果準(zhǔn)確但比較費(fèi)時(shí)，考慮算法整體的計(jì)算效率，我們?cè)谟?jì)算過(guò)程中添加了一個(gè)人機(jī)交互功能，可根據(jù)試驗(yàn)過(guò)程中不同的變形情況人為給定初始位移，從而省略冗余的搜索過(guò)程，縮短計(jì)算時(shí)間。

2 模擬圖像驗(yàn)證

實(shí)際拍攝所獲得的圖片含有光線、鏡頭等各種外界因素引起的誤差，而通過(guò)數(shù)值模擬生成的散斑圖片則能避免大多數(shù)外界因素的影響。所以通過(guò)人工模擬生成移動(dòng)前后的散斑圖，用以驗(yàn)證作者所開(kāi)發(fā)的DIC變形分析程序計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。散斑圖的生成原理為利用高斯函數(shù)模擬生成若干隨機(jī)分布的散斑，散斑的光強(qiáng)由對(duì)應(yīng)點(diǎn)的函數(shù)值大小決定[17]：

(11)

(12)

其中Ir、Id為移動(dòng)前后的圖像光強(qiáng)，S為散斑顆粒數(shù)，a為散斑顆粒的平均大小，rk為每一個(gè)隨機(jī)分布的散斑的位置，I0為高斯光斑的中心光強(qiáng)，U(r)為給定的位移場(chǎng)。

第一次試驗(yàn)所生成的模擬散斑圖參數(shù)如下：圖像大小480×480 pixel，散斑數(shù)量3 000，散斑平均大小3 pixel，給定位移為豎直方向(Y方向)向下移動(dòng)1個(gè)像素。移動(dòng)前后的模擬散斑圖像如圖3(a)、(b)所示。

圖3 模擬散斑圖

利用作者所編寫(xiě)的程序?qū)ι鲜鰞煞M圖像進(jìn)行位移分析，結(jié)果如圖4(a)所示。然后在水平方向(X方向)分別給定0.5、0.1、0.05 pixel的位移，生成相應(yīng)的散斑圖，再利用本程序?qū)ζ溥M(jìn)行位移分析，所得結(jié)果如圖4(b)、(c)、(d)所示，結(jié)果的均值誤差及標(biāo)準(zhǔn)差列在表3中。

(a) Y方向上給定1 pixel位移

(b) X方向給定0.5 pixel位移

(c) X方向給定0.1 pixel位移

(d) X方向給定0.05 pixel位移圖4 程序分析計(jì)算結(jié)果

表3 測(cè)量結(jié)果均值誤差、標(biāo)準(zhǔn)差

圖4和表3的結(jié)果表明作者所編寫(xiě)的DIC變形分析程序在1 pixel級(jí)別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性最好，在亞像素級(jí)別的準(zhǔn)確度一般，且測(cè)量數(shù)據(jù)的波動(dòng)也較大。按普通數(shù)碼相機(jī)的分辨率和標(biāo)準(zhǔn)試件尺寸計(jì)算，散斑圖片中1 pixel的位移所對(duì)應(yīng)的試件真實(shí)位移已達(dá)微米級(jí)別，能夠滿足松質(zhì)骨壓縮試驗(yàn)變形測(cè)量的需要。

3 松質(zhì)骨壓縮試驗(yàn)

3.1 試件準(zhǔn)備

考慮到人骨樣本的獲取有難度，本試驗(yàn)選用易獲得且性質(zhì)比較接近的豬股骨制作壓縮試件，試件準(zhǔn)備過(guò)程如下：

(1) 預(yù)處理

將購(gòu)入的豬股骨進(jìn)行初步處理，去除表面殘余軟組織，用純水反復(fù)沖洗至水清；

(2) 切割

預(yù)處理后通過(guò)人工切割，制成壓縮試件所需方塊，尺寸約為1×1×1 cm3；

(3) 脫脂

使用氯仿/甲醇溶液對(duì)試件進(jìn)行脫脂，然后試件自然風(fēng)干12 h；

(4) 保存

風(fēng)干后的試件置于-16 ℃的冰箱中封存，試驗(yàn)前取出靜置，至試件溫度升至室溫后開(kāi)始試驗(yàn)。

3.2 試驗(yàn)過(guò)程

采用型號(hào)LLOYD LR10K Plus萬(wàn)能材料試驗(yàn)機(jī)進(jìn)行松質(zhì)骨壓縮試驗(yàn)，選擇10 kN傳感器；圖像拍攝采用佳能EOS 5D Mark II相機(jī)，鏡頭型號(hào)佳能EF 100 mm f/2.8 USM。

試驗(yàn)時(shí)材料試驗(yàn)機(jī)參數(shù)設(shè)定加載速度3 mm/min，加載時(shí)間1 min。將試驗(yàn)樣品放置于特制壓盤(pán)上，啟動(dòng)萬(wàn)能材料試驗(yàn)機(jī)，同時(shí)使用相機(jī)拍攝樣品整個(gè)加載過(guò)程，視頻拍攝速度30幀/秒。

3.3 試驗(yàn)結(jié)果分析

從試驗(yàn)視頻的第5 s開(kāi)始，每隔5 s抽取一幅圖像，整個(gè)加載過(guò)程共抽取七幅圖像，第一幅作為試件變形前的參考圖像，余下六幅作為試件逐級(jí)變形后的圖像。使用作者所開(kāi)發(fā)的程序進(jìn)行分析計(jì)算，試件逐級(jí)變形的位移場(chǎng)顯示在圖5中，相對(duì)應(yīng)的應(yīng)變場(chǎng)顯示在圖6中，各圖像中1 pixel所對(duì)應(yīng)的實(shí)際長(zhǎng)度約為18 μm。

在圖5和圖6中，圖像I表示水平方向(X方向)測(cè)量結(jié)果，圖像II表示豎直方向(Y方向)的測(cè)量結(jié)果。在整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程中，試件大部分區(qū)域豎直方向上的位移和應(yīng)變值都比水平方向上的值要大。因?yàn)樵嚰茌d方向?yàn)樨Q直方向，通常材料的泊松比小于1，所以測(cè)量值總體上表現(xiàn)為豎直方向上較大。

從圖像(a)到圖像(f)，隨著壓縮試驗(yàn)的進(jìn)行，圖5中的位移和圖6中的應(yīng)變?cè)谒胶拓Q直方向呈增大的趨勢(shì)，同時(shí)位移和應(yīng)變?cè)谒胶拓Q直方向都呈不均勻分布，試件中部及上部的位移和應(yīng)變數(shù)值較大，符合實(shí)際試驗(yàn)時(shí)所觀察到的試件變形情況。在試驗(yàn)后期，當(dāng)松質(zhì)骨試件開(kāi)始出現(xiàn)結(jié)構(gòu)破裂時(shí)，我們觀測(cè)到這種破裂大多數(shù)出現(xiàn)在試件上半部分。這種現(xiàn)象應(yīng)該與松質(zhì)骨試件本身力學(xué)性能的不均勻分布有關(guān)。松質(zhì)骨的外圍是密質(zhì)骨，在松質(zhì)骨內(nèi)靠近密質(zhì)骨處和距離密質(zhì)骨有一定距離處，骨小梁的粗細(xì)、疏密分布以及力學(xué)性能是有差異的。

在圖5II中，豎直位移向下為正。其中圖5II(f)矩形框內(nèi)的區(qū)域取正值，是整個(gè)試件主要發(fā)生向下位移的區(qū)域；如試件上端圓框所示，分散存在著若干局部位移為負(fù)的區(qū)域。由于松質(zhì)骨并不是一個(gè)符合連續(xù)化假設(shè)的材料，而是一個(gè)形態(tài)和力學(xué)性質(zhì)分布都不均勻的結(jié)構(gòu)。當(dāng)不均勻結(jié)構(gòu)受壓變形時(shí)，局部區(qū)域可能發(fā)生和其他區(qū)域位移不同甚至相反的不穩(wěn)定變形，即力學(xué)上的局部失穩(wěn)現(xiàn)象。進(jìn)一步對(duì)圖像進(jìn)行放大觀察，相關(guān)區(qū)域的骨小梁結(jié)構(gòu)存確實(shí)在失穩(wěn)或斷裂現(xiàn)象，該局部的位移方向和周邊結(jié)構(gòu)的位移方向不一致。

Ⅰ為X方向

Ⅱ?yàn)閅方向(a)-(f)分別為t=10、15、20、25、30、35 s時(shí)的位移測(cè)量結(jié)果(原圖為彩色)圖5 試件位移測(cè)量結(jié)果

Ⅰ為X方向

Ⅱ?yàn)閅方向(a)-(f)分別為t= 10、15、20、25、30、35 s時(shí)的應(yīng)變測(cè)量結(jié)果(原圖為彩色)圖6 試件應(yīng)變測(cè)量結(jié)果

4 結(jié) 語(yǔ)

盡管DIC方法的提出才短短三十多年，但是因其特有的非接觸性、全場(chǎng)性以及相對(duì)簡(jiǎn)單的測(cè)量要求，該方法已在多種材料、尤其是生物材料的位移應(yīng)變測(cè)量中有廣泛的應(yīng)用。骨骼的機(jī)械性能一直是生物醫(yī)學(xué)工程研究者們關(guān)注的重點(diǎn)。作者設(shè)計(jì)并搭建了一套針對(duì)松質(zhì)骨等多孔材料微小變形的測(cè)量系統(tǒng)，以DIC算法為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)了相關(guān)的變形分析程序并進(jìn)行模擬和試驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明：可借助松質(zhì)骨自身微結(jié)構(gòu)特征替代人工制備散斑進(jìn)行位移測(cè)量，位移測(cè)量精度可達(dá)到微米級(jí)別，應(yīng)變精度可達(dá)到με級(jí)別。本測(cè)量系統(tǒng)不僅能應(yīng)用于松質(zhì)骨等多孔材料的變形測(cè)量，通過(guò)對(duì)算法進(jìn)行相應(yīng)的改變與調(diào)試，還可拓展至其它具有天然紋理材料如木材、石材的變形測(cè)量中。利用材料自身所具有的微結(jié)構(gòu)或紋理特征作為標(biāo)記進(jìn)行變形測(cè)量是實(shí)現(xiàn)材料內(nèi)部三維變形測(cè)量的技術(shù)途徑之一。作為初步探索，本文實(shí)現(xiàn)了對(duì)松質(zhì)骨試件的二維變形測(cè)量，并為相關(guān)算法拓展至三維預(yù)留了空間。

[1] Grassi L, Isaksson H. Extracting accurate strain measurements in bone mechanics: A critical review of current methods[J]. Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials, 2015, 50:43-54.

[2] Zhang D, Arola D D. Applications of digital image correlation to biological tissues.[J]. Journal of Biomedical Optics, 2004, 9(4):691-699.

[3] Begonia M T, Dallas M, Vizcarra B, et al. Non-Contact Strain Measurement in the Mouse Forearm Loading Model Using Digital Image Correlation (DIC)[J]. Bone, 2015, 81:593-601.

[4] Srinivasan P, Miller M A, Verdonschot N, et al. Experimental and computational micromechanics at the tibial cement-trabeculae interface.[J]. Journal of Biomechanics, 2016, 49(9):1641-1648.

[5] Kaviani R, Londono I, Parent S, et al. Growth plate cartilage shows different strain patterns in response to static versus dynamic mechanical modulation[J]. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology, 2016, 15(4):1-14.

[6] Gillard F, Boardman R, Mavrogordato M, et al. The application of digital volume correlation (DVC) to study the microstructural behaviour of trabecular bone during compression[J]. Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials, 2013, 29C(1):480-499.

[7] Roberts B C, Perilli E, Reynolds K J. Application of the digital volume correlation technique for the measurement of displacement and strain fields in bone: a literature review.[J]. Journal of Biomechanics, 2014, 47(5):923-934.

[8] Zhao T F, Chen C Q. The shear properties and deformation mechanisms of porous metal fiber sintered sheets[J]. Mechanics of Materials, 2014, 70(70):33-40.

[9] Pandey A, Shyam A, Watkins T R, et al. The uniaxial tensile response of porous and microcracked ceramic materials [J]. Journal of the American Ceramic Society, 2014, 97(3):899-906.

[10] Jung A, Wocker M, Chen Z, et al. Microtensile testing of open-cell metal foams — Experimental setup, micromechanical properties[J]. Materials & Design, 2015, 88:1021-1030.

[11] Yamaguchi I. A laser-speckle strain gauge[J]. Journal of Physics E Scientific Instruments, 2000, 14(11):1270.

[12] Peters W H, Ranson W F. Digital Imaging Techniques In Experimental Stress Analysis[M]// Environmental jurisprudence in India. Kluwer Law International, 1999:427-431.

[13] Lu H, Cary P D. Deformation measurements by digital image correlation: Implementation of a second-order displacement gradient[J]. Experimental Mechanics, 2000, 40(4):393-400.

[14] Pan B, Xie H, Wang Z. Equivalence of digital image correlation criteria for pattern matching[J]. Applied Optics, 2010, 49(28):5501-5509.

[15] Pan B, Qian K, Xie H, et al. Two-dimensional digital image correlation for in-plane displacement and strain measurement: a review[J]. Measurement Science & Technology, 2009, 20(6):152-154.

[16] Pan B, Asundi A, Xie H, et al. Digital image correlation using iterative least squares and pointwise least squares for displacement field and strain field measurements[J]. Optics & Lasers in Engineering, 2009, 47(7-8):865-874.

[17] Zhou P, Goodson K E. Subpixel displacement and deformation gradient measurement using digital image/speckle correlation (DISC)[J]. Optical Engineering, 2001, 40(8):1613-1620.

A DIGITAL IMAGE CORRELATION METHOD FOR DEFORMATION MEASUREMENT OF CANCELLOUS BONE

Xiong Huifang1Li Shanshan2Xiao Tan3*

1(SchoolofComputerandElectronicInformation,GuangdongUniversityofPetrochemicalTechnology,Maoming525000,Guangdong,China)2(SchoolofEngineering,SunYat-senUniversity,Guangzhou510006,Guangdong,China)3(CenterforMechanicalTeachingandTesting,GuangdongUniversityofPetrochemicalTechnology,Maoming525000,Guangdong,China)

Aimed at the porous materials such as cancellous bone, directly using the measured object’s own micro-structure or texture instead of artificial speckle markers, and then use Matlab to prepare the deformation measurement calculation program, and try to apply the digital image correlation(DIC) method to the measurement of cancellous bone deformation. Generating the simulated speckle image to simulate the feasibility of the algorithm, and the whole deformation measurement scheme is validated by using the compression test piece made of porcine femur. The results of simulation and experiment show that it is feasible to use the microstructure texture of the cancellous bone as the mark and use the algorithm program to carry out DIC deformation measurement. The protocol can also be used for deformation measurement of other porous materials having similar microstructures to cancellous bone.

Deformation measurement Cancellous bone Digital image correlation method Porous material Speckle mark

2016-06-20。國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11272360);廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014A030313793);茂名市科技計(jì)劃項(xiàng)目(2016001)。熊慧芳，工程師，主研領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)軟件與應(yīng)用。李?yuàn)櫀?，碩士生。肖潭，教授。

TP39

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.07.030