相位调制机制光波在传播过程中,材料变形引起的光程差会改变其相位分布。以干涉测量为例,两束相干光在变形表面反射后产生干涉条纹,条纹位移量与表面变形呈线性关系。通过相位解包裹算法,可将干涉条纹转化为连续相位场,进而计算应变分布。相位调制技术具有亚波长级灵敏度,但需严格控温以消除空气折射率波动干扰。频率调制机制多普勒效应是频率调制的典型体现。当...
查看详细 >>航空航天:复合材料结构的“光学体检”,商用飞机机翼壁板采用碳纤维复合材料以减轻重量,但其各向异性特性导致应变分布复杂,传统应变片易引发层间损伤。三维DIC系统在机翼静力试验中,实时采集壁板在气动载荷下的全场应变,结合数字体积相关(DVC)技术分析内部纤维断裂与基体裂纹扩展,使复合材料结构设计周期缩短40%。在火箭燃料贮箱水压试验中,光纤传...
查看详细 >>光学非接触应变测量:技术演进、跨学科融合与未来产业变革在智能制造、新能源开发与生物医学工程等战略性新兴产业的驱动下,材料与结构的力学性能评估正从单一参数测量向全场、动态、多物理场耦合分析升级。光学非接触应变测量技术凭借其非侵入性、高空间分辨率与实时监测能力,成为复杂环境下应变感知难题的关键工具。本文将从技术演进脉络、跨学科融合创新及产业应...
查看详细 >>数字图像相关法(DIC)的提出标志着光学测量进入数字化时代。通过将散斑图案数字化,结合亚像素位移搜索算法,DIC摆脱了胶片记录的束缚,测量速度与精度提升。21世纪初,三维DIC技术通过双目视觉或多相机系统重构表面三维形貌,解决了平面DIC因出平面位移导致的误差问题,在复合材料冲击测试中实现了应变场与三维位移场的同步获取。与此同时,光纤传感...
查看详细 >>技术特点非接触性:避免接触式测量(如应变片)对被测物体的力学干扰,尤其适用于柔软材料、高温 / 低温环境、高速运动物体;高精度:应变测量精度可达 10⁻⁶~10⁻⁹量级,位移精度可达纳米级(激光干涉法)或微米级(DIC);全场测量:可同时获取被测物体表面任意点的应变 / 位移数据,而非单点测量,便于分析整体变形规律;适应性强:可用于高温、...
查看详细 >>光学非接触应变测量的崛起源于对传统测量痛点的攻破。接触式测量中,应变片的粘贴会改变材料表面应力状态,引伸计的夹持力可能导致样品早期损伤,而这些干扰在航空航天钛合金构件、半导体晶圆等精密测试场景中足以造成数据失真。更关键的是,传统方法同时监测数十个测点,对于复合材料裂纹扩展、混凝土结构变形等非均匀变化,根本无法完整还原全场力学响应。光学非接...
查看详细 >>数据采集与处理系统负责采集试验过程中产生的各种数据,如载荷、位移、应变、应力等,并对这些数据进行处理、分析和存储。数据采集设备:通常采用高精度的数据采集卡、传感器等设备,将物理信号转换为数字信号,并传输给计算机进行处理。数据采集设备的采样频率和精度直接影响试验数据的可靠性。数据处理软件:专业的数据处理软件可以对采集到的数据进行滤波、平滑、...
查看详细 >>高校与科研机构是研索仪器的关键用户群体,其产品已成为材料科学、力学工程等领域基础研究的重要工具。在生物材料研究中,Micro-DIC 系统可测量软骨、血管等生物组织在力学载荷下的变形行为,为组织工程支架设计提供参考;在新型功能材料研发中,介观尺度测量系统帮助科研人员揭示材料微观结构与宏观性能的内在关联;在仿生材料研究中,通过对比天然材料与...
查看详细 >>光纤干涉术:分布式传感的新范式光纤布拉格光栅(FBG)与法布里-珀罗(FP)干涉仪通过将光栅或腔体结构写入光纤,实现应变与温度的分布式测量。光纤传感器的抗电磁干扰、耐腐蚀与长距离传输特性,使其在桥梁健康监测、油气管道应变评估等场景中具有不可替代性。例如,港珠澳大桥健康监测系统部署了数千个FBG传感器,实时采集结构应变数据,保障大桥长期安全...
查看详细 >>人工智能赋能的数据处理传统光学测量数据处理依赖人工特征提取与参数调优,效率与泛化能力受限。深度学习技术的引入为这一问题提供了解决方案。例如,卷积神经网络(CNN)可直接从原始图像中预测应变场,处理速度较传统DIC算法提升两个数量级;生成对抗网络(GAN)则可用于散斑图案增强,提升低对比度图像的测量精度。航空航天:复合材料结构健康监测在C9...
查看详细 >>研索仪器的服务理念在教育科研领域得到了充分体现。公司荣膺达索系统 "行业贡献奖",这一荣誉正是对其在服务高校科研与教学数字化升级过程中表现的高度肯定。通过与高校共建联合实验室、参与科研项目攻关等方式,研索仪器不仅提供了先进的测量设备,更深度参与到科研过程中,为科研人员提供专业的技术指导,助力科研成果的快速转化。随着科技的不断进步,光学非接...
查看详细 >>人工智能赋能的数据处理传统光学测量数据处理依赖人工特征提取与参数调优,效率与泛化能力受限。深度学习技术的引入为这一问题提供了解决方案。例如,卷积神经网络(CNN)可直接从原始图像中预测应变场,处理速度较传统DIC算法提升两个数量级;生成对抗网络(GAN)则可用于散斑图案增强,提升低对比度图像的测量精度。航空航天:复合材料结构健康监测在C9...
查看详细 >>