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1 研究背景
裂纹检测在工程和科学研究领域有重要意义，主要体现在预防结构失效延长使用寿命，评估新材料的强度、韧性和疲劳特性，复杂极端环境下的工程研究等方面。
传统裂纹检测可通过金相显微镜、超声波、射线等方法，但在精度、效率、无损检测方面均有不同程度缺陷。
千眼狼科研团队自研一种基于稀疏光流算法的DIC时序裂纹检测方法，具有高精度、高效率、灵活适应等特点。
2 方法原理
稀疏光流算法通过利用图像间的位移信息，对参考帧进行插值变形，模拟裂纹区域的形变，继续通过差值计算提取裂纹区域，最后使用匈牙利算法对时序裂纹进行排序，完成裂纹端点和张开角度的计算。
3方法步骤
第一步 参考帧与计算区域设定
选择裂纹发生前的一帧或数帧作为参考帧，确保无裂纹干扰。参考帧基础上，于图像裂纹附近选择能覆盖裂纹发生的计算区域。
第二步 计算图像中各像素点的位移向量
通过分析参考帧与当前帧之间像素点的变化，计算每个像素点的位移向量（dx,dy）。设当前帧和参考帧之间时间差为t，通过稀疏光流计算每个像素点的位移向量（Δx, Δy）
第三步 插值变形参考帧
通过双线性插值或最近邻插值法，将参考帧的像素值映射到新的位置，得到变形后的参考帧。
第四步 提取裂纹
对当前帧、变形后的参考帧进行插值计算，阈值化处理后，提取出差异显著的区域即裂纹区域。
第五步 排序与计算裂纹端点
利用匈牙利算法将裂纹的时序信息进行二分图最优匹配，得到不同时间帧中的裂纹点。通过曲线拟合方法实现裂纹端点坐标计算，通过使用反正切函数计算端点之间的夹角。
其中，(x1,y1)和 (x2,y2) 是裂纹的两个端点，θ 为裂纹的张开角度。
4 DIC时序裂纹检测效果展示
示例动图从左至右依次为参考帧，当前帧，差分帧（裂纹高亮处理），当前帧计算结果。
5 研究总结
本文介绍了一种基于稀疏光流算法的DIC时序裂纹检测方法。该方法通过设定参考帧、计算像素位移、插值变形、差值计算、裂纹提取、裂纹排序及端点和张开角度计算等步骤，能够智能、高效、精确地识别图像中的裂纹。该算法可应用于工业检测、材料监测等领域，助力保障工程安全、提高产品质量，推动材料科学研究的进步。
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