A new processing algorithm for photoelasticity method data | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Matematika i mekhanika – Tomsk State University Journal of Mathematics and Mechanics. 2022. № 79. DOI: 10.17223/19988621/79/9

A new processing algorithm for photoelasticity method data

The photoelasticity method is a reliable tool for studying the stress state of flat elements in building structures using the models made of optically sensitive materials. In this paper, the classical photoelasticity is considered. The experimental data obtained with the use of the method are presented as interferograms. A decoding procedure implies the obtaining of some normal and tangential stress values in the plane of the model. The polarization-projection installations that are used in optical methods are rather simple. However, the digital processing of the images obtained during the loaded model transmission requires high-intelligent software. Nowadays, national and international laboratories, working with polarization-optical methods, strive to develop digital photoelasticity. For some reasons, the authors of the presented work needed to develop their own algorithms for decoding experimental data of the photoelasticity method. This work is mainly devoted to a formulation of the problems to be solved. Some of them have already been solved, and the results obtained are presented here. The authors place special emphasis on the description of the algorithm for tracing of interference fringes based on the analysis of the image gradient.

Download file

Counter downloads: 31

Keywords

photoelasticity method, image processing, tracing of interference fringes

Authors

Name	Organization	E-mail
Likhachev Aleksey V.	Institute of Automation and Electrometry, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences	ipml@iae.nsk.su
Tabanyukhova Marina V.	Novosibirsk State University of Architecture and Civil Engineering	m.tabanyukhova@sibstrin.ru

Всего: 2

References

Демидова И.И. Фотоупругость и стоматология // Российский журнал биомеханики. 1999. № 2. С. 26-27.

Котенко М.В., Раздорский В.В., Лелявин А.Б. Поляризационно-оптический метод в ис следовании напряженно-деформированного состояния моделей с дентальными имплантатами из нитинола // Сибирский медицинский журнал. 2018. № 8. С. 34-38.

Кочина М.Л., Демин Ю.А., Каплин И.В., Ковтун Н.М. Модель напряженно-деформи рованного состояния роговицы глаза // Восточно-европейский научный журнал. 2017. № 2-2. С. 62-67.

Matsushima M., Tercero C., Ikeda S., Fukuda T., Negoro M. Three-dimensional visualization of photoelastic stress analysis for catheter insertion robot // Proceedings of 23rd IEEE/RSJ 2010 International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Taipei, 2010. Р. 879-884. doi: 10.1109/IROS.2010.5650275

Matsushima M., Tercero C., Ikeda S., Fukuda T., Arai F., Negoro M., Takahashi I. Photoelastic stress analysis in blood vessel phantoms: three-dimensional visualization and saccular aneurysm with bleb // International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery. 2011. V. 7 (1). P. 33-41. doi: 10.1002/rcs.365

Feng W., Laishou L., Junhua Z., Chun Y., Yue W. Research on the effect of bedrock upon the stress of a gravity dam bulk by the photoelastic method // Journal of Materials Processing Technology. 2002. V. 123 (2). P. 236-240. doi: 10.1016/S0924-0136(01)01185-2

Паулиш А.Г., Сидоров В.И., Федоринин В.Н., Шатов В.А. Пьезооптический датчик де формации и метод контроля параметров движения подъемных механизмов // Известия высших учебных заведений // Приборостроение. 2018. № 6. С. 530-538.

Xi X., Wong G.K.L., Weiss T., Russell P.S.J. Measuring mechanical strain and twist using helical photonic crystal fiber // Optics Letters. 2013. V. 38 (24). P. 5401-5404. doi: 10.1364/OL.38.005401

Волков И.В. Внестендовая спекл-голография. Использование голографической и спеклинтерферометрии при измерении деформаций натурных конструкций // Компьютерная оптика. 2010. № 1. С. 82-89.

Морозова Д.В., Серова Е.А. Исследование влияния конструктивного решения узлов металлических конструкций при вариантном проектировании // Экология и строительство. 2015. № 2. С. 4-8.

Попова М.В., Шохин П.Б., Глебова Т.О., Шабардина Н.Д. Особенности инженерного расчета деревокомпозитных конструкций // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2018. № 8. С. 36-43.

Zerkal S.M., Kharinova N.V., Tabanyukhova M.V. Investigation of stress state in plane truss nodes // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. XIII International Scientific Conference Architecture and Construction 2020. Bristol : IOP Publishing Ltd., 2020. Art. 012008. doi: 10.1088/1757-899X/953/1/012008.

Албаут Г.Н., Матус Е.П., Табанюхова М.В. Исследование напряженного состояния дисперсно-армированных балок с привлечением метода фотоупругости // Деформация и разрушение материалов. 2009. № 4. С. 46-48.

Ахметзянов Ф.Х. Влияние поверхности бетонных и железобетонных элементов на повреждаемость (часть 2) // Известия Казанского государственного архитектурностроительного университета. 2010. № 1. С. 96-101.

Маковецкая-Абрамова О.В., Хлопова А.В., Маковецкий В.А. Исследование концентрации напряжений при сварке трубопроводов // Технико-технологические проблемы сервиса. 2014. № 2. С. 25-27.

Дюрелли А., Райли У. Введение в фотомеханику (поляризационно-оптический метод) : пер. с англ. М. : Мир, 1970. 576 с.

Метод фотоупругости : в 3 т. / ред. Г.Л. Хесин. М. : Стройиздат, 1975. Т. 1: Решение задач статики сооружений. Метод оптически чувствительных покрытий. Оптически чувствительные материалы. 460 с.

Александров А.Я., Ахметзянов М.Х. Поляризационно-оптические методы механики деформируемого тела. М. : Наука, 1973. 576 с.

Степанова Л.В., Долгих В.С. Цифровая обработка результатов оптоэлектронных измерений. Метод фотоупругости и его применение для определения коэффициентов многопараметрического асимптотического разложения М. Уильямса поля напряжений // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер. Физикоматематические науки. 2017. № 4. С. 717-735.

Baek T.H., Kim M.S., Hong D.P. Fringe analysis for photoelasticity using image processing techniques // International Journal of Software Engineering and its Applications. 2014. V. 8 (4). P. 91-102. doi: 10.14257/ijseia.2014.8.4.11

Косыгин А.Н., Косыгина Л.Н. Цифровая обработка экспериментальных интерферограмм, полученных методом фотоупругости // Вестник Самарского университета. Естественнонаучная серия. 2019. № 2. С. 75-91.

Surendra K.V.N., Simha K.R.Y. Digital image analysis around isotropic points for photoelastic pattern recognition // Optic Engineering. 2015. V. 54 (8). Art. 081209. doi: 10.1117/1.OE.54.8.081209

Лихачев А.В., Табанюхова М.В. Оценка расстояния от заданной точки до максимума интерференционной полосы // Автометрия. 2021. № 3. С. 30-38. doi: 10.15372/AUT20210304

Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. 2-е изд. СПб. : Питер, 2007. 751 с.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений : пер. с англ. 3-е изд. М. : Техносфера, 2012. 1072 с.

Лихачев А.В. Новый алгоритм повышения контраста мелкомасштабных деталей изображения на основе разложения по вейвлетам // Цифровая обработка сигналов. 2018. № 3. С. 44-48.

Лихачев А.В. Модифицированный метод обнаружения мелких структур на зашумленных изображениях // Автометрия. 2019. № 6. С. 55-63. doi: 10.15372/AUT20190607