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Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation et enjeux d'identification Stéphane Roux, François Hild LMT, ENS-Cachan Atelier « Problèmes Inverses », Nancy, 7 Juin 2011

Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation et enjeux d'identification

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Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation et enjeux d'identification. Stéphane Roux, François Hild LMT, ENS-Cachan. Atelier « Problèmes Inverses », Nancy, 7 Juin 2011. Image 2. Image 1. Relative displacement field ?. Image 2. Image 1. Deformed image. Reference image. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation

et enjeux d'identification

Stéphane Roux, François Hild

LMT, ENS-Cachan

Atelier « Problèmes Inverses », Nancy, 7 Juin 2011

Page 2: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Relative displacement

field ?

Image 1 Image 2

Page 3: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Image 1 Image 2

Page 4: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Reference image Deformed image

Relative displacement

field ?

Image # 1

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Image # 11

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

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Reference image Deformed image

Image # 1

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Image # 11

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

200 400 600 800

100

200

300

400

500

600

700

800

900

Displacement field Uy

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Displacement fields are nice, but …

Can we get more ?

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Image 1 Image 2

-0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

Uy

200 300 400 500 600 700

450

500

550

600

650

700

750

800

850

Stress intensity Factor,

Crack geometry

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Reference image Deformed image

Image # 1

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Image # 11

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Damagefield

200 400 600 800 1000

200

400

600

800

-2

-1.5

-1

-0.5

)1(log10 D

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Reference image Deformed image

Image # 1

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Image # 11

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Constitutivelaw

D

2

eq0 1 2 3 4 5

x 10-3

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

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Outline

• A brief introduction to “global DIC”

• Mechanical identification

• Regularization

Page 11: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

DIC IN A NUTSHELLFrom texture to displacements

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Digital Image Correlation

• Images (gray levels) indexed by time t

• Texture conservation (passive tracers)

(hypothesis that can be relaxed if needed)

))(()( 110 ttxuxftxf ,,,

),( txf

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Problem to solve

• Weak formulation: Minimize wrt u

where the residual is

))(()()( 11001 ttxuxftxfttx ,,,;,

txttx dd022 );,(

Provides a spatially resolved quality field of the proposed solution

Page 14: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Solution

• The problem is intrinsically ill-posed and highly non-linear !

• A specific strategy has to be designed for accurate and robust convergence

• It impacts on the choice of the kinematic basis

Page 15: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Global DIC

• Decompose the sought displacement field on a suited basis providing a natural regularization

• Yn: – FEM shape function, X-FEM, … – Elastic solutions, Numerically computed fields,

Beam kinematics…

n

nn txutxu ),(),(

Page 16: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

The benefit of C0 regularization

ZOI size / Element size (pixels)Key parameter = (# pixels)/(# dof)

Page 17: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Example: T3-DIC*

*[Leclerc et al., 2009, LNCS 5496 pp. 161-171]

Pixel size = 67 mm

Page 18: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Example: T3-DIC

Page 19: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Example: T3-DIC

0.46

0.28

0.11

-0.06

-0.23

Ux (pixel)

[H. Leclerc]

Page 20: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Example: T3-DIC

0.54

0.35

0.15

-0.04

-0.24

Uy (pixel)

Page 21: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Example: T3-DIC

Page 22: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Example: T3-DIC

28

21

14

7

0

Residual

Mean residual = 3 % dynamic range

Page 23: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

IDENTIFICATION

Page 24: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

The real challenge

• For solid mechanics application, the actual challenge is – not to get the displacement fields,

but rather – to identify the constitutive law (stress/strain

relation)

• The simplest case is linear elasticity

Page 25: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Plane elasticity

• A potential formulation can be adopted showing that the displacement field can be written generically in the complex plane as

where F and Y are arbitrary holomorphic functions

• m is the shear modulus,• k is a dimensionless elastic constant

(related to Poisson’s ratio)

)()(')(2 zzzzU

Page 26: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Plane elasticity

• It suffices to introduce a basis of test functions for (F z) and (Y z) and consider that and are independent

• Direct evaluation of 1/m and k/m

)(z )()(' zzz

Page 27: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Validated examples

• Brazilian compression test

• Cracks

Page 28: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Example 1:Brazilian compression test

• Integrated approach:

decomposition of the displacement field over 4 fields (rigid body motion + analytical solution)

Page 29: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Integrated approach

Page 30: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Integrated approach

Identified properties for the polycarbonate

m 880 MPa

n 0.45

In good agreement with literature data

Page 31: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Need for coupling to modelling

• Elasticity (or incremental non-linear behavior)

• FEM

0

..

))(2/1(

f

C

UU t

FKU 0)..(div fUC

Page 32: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Dialog DIC/FEA modeling

• Local elastic identification

R. Gras, Comptest 2011

Page 33: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

33

T4-DVC

Page 34: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

More general framework

• Inhomogeneous elastic solid

• Non-linear constitutive law– Plasticity– Damage– Non-linear elasticity Image # 11

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Image # 12

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Page 35: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

REGULARIZATION

Page 36: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Mechanical regularization

• The displacement field should be such that

or in FEM language

for interior nodes.

This can be used to help DIC

0):div( UC

0U.K

Page 37: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Integrated DIC

• Reach smaller scale

H. Leclerc et al., Lect. Notes Comp. Sci. 5496, 161-171, (2009)

Page 38: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Tikhonov type regularization

• Minimization of

• Regularization is neutral with respect to rigid body motion

• How should one choose A ?

22

01 ),(),( KUAtxftUxf

Page 39: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Spectral analysis

• For a test displacement field

22

01 ),(),( VtxftUxf

).exp( xikVU

242VkKU 4A

log(k)

log(||.||2) Regularization

DIC

Cross-over scale

Page 40: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Boundaries

• The equilibrium gap functional is operative only for interior nodes or free boundaries

• At boundaries, information may be lacking– Introduce an additional regularization term

(e.g. )– Extend elastic behavior outside the DIC

analyzed region

22U

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Regularization at voxel scale

• An example in 3D for a modest size 243 voxels

Page 42: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Voxel scale DVC

Displacement norm (voxels) Vertical displacement (voxels)

1 voxel 5.1 µm

H. Leclerc et al., Exp. Mech. (2011)

Page 43: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

NON-LINEAR IDENTIFICATION

Page 44: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Identification

• As a post-processing step, a damage law can be identified from the minimization of

where U has been measured and K is known

• Many unknowns !

2

elements

)1( likl

ii UKD

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Validation

< 5.3 %

Page 46: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

εEε )1(:)2/1( 0 D

εEε

σ )1(0 D

εEε 0:2

1

D

Y

State potential (isotropic damage)

State laws

YED )/2(offunction )1( 0

0 DYd Dissipated power

0and0 YD Thermodynamic consistency

Growth law

Constitutive law

~ equivalent scalar strain

Page 47: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Use of a homogeneous constitutive law

• Postulating a homogeneous law, damage is no longer a two dimensional field of unknowns, but a (non-linear) function of the maximum strain experienced by an element of volume.

Page 48: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Damage growth law

• Identified form

or

1n

n

n E

YaD

1

)/exp(1

n

nn yYaD

0 1 2 3 4 5

x 10-3

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

Y

D

truncation

Page 49: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Identified damage image 10Identified log

10(1-D) image 10

200 400 600 800 1000

200

400

600

800 -2

-1.5

-1

-0.5

Page 50: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Identified damage image 11Identified log

10(1-D) image 11

200 400 600 800 1000

200

400

600

800

-2

-1.5

-1

-0.5

log10(1-D)

Page 51: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Identified damage image 11

Identified log10

(1-D) image 11

200 400 600 800 1000

200

400

600

800

-2

-1.5

-1

-0.5

Image # 12

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Image # 11

200 400 600 800 1000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

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Measured Ux

500 1000

200400600800

-4

-2

0

2

4

Measured Uy

500 1000

200400600800

-4

-2

0

2

Identified Ux

500 1000

200

400

600

800-4

-2

0

2

4

Identified Uy

500 1000

200

400

600

800-4

-2

0

2

Validation image 10

Page 53: Corrélation d'images numériques: Stratégies de régularisation  et enjeux d'identification

Validation image 11Measured U

x

500 1000

200400600800

-5

0

5

Measured Uy

500 1000

200400600800

-4

-2

0

2

Identified Ux

500 1000

200

400

600

800-5

0

5

Identified Uy

500 1000

200

400

600

800 -4

-2

0

2

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CONCLUSIONS

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Conclusions

• DIC and regularization can be coupled to make the best out of difficult measurements

• A small scale regularization is too poorly sensitive to elastic phase constrast to allow for identification

• Yet, post-treatment may provide the sought constitutive law description

• Fusion of DIC and non-linear identification is the most promising route