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基于Swin Transformer的位移与应变测量
1
作者
但西佐
杨浩
李桂华
《光学精密工程》
北大核心
2025年第15期2455-2467,共13页
为解决传统数字图像相关(DIC)方法依赖固定子集而导致的高频位移捕捉能力不足及对复杂应变适应性差的问题,提出了一种基于Swin Transformer的位移与应变同步预测网络模型。该模型由ST-DIC-d(位移预测)和ST-DIC-s(应变预测)两个子网络组...
为解决传统数字图像相关(DIC)方法依赖固定子集而导致的高频位移捕捉能力不足及对复杂应变适应性差的问题,提出了一种基于Swin Transformer的位移与应变同步预测网络模型。该模型由ST-DIC-d(位移预测)和ST-DIC-s(应变预测)两个子网络组成。首先,利用Swin Transformer的分层编码器-解码器结构进行多尺度特征提取;然后,通过注意力机制与跳跃连接有效捕捉图像的局部和全局特征,从而得到位移场;最后,通过应变计算层从位移场精确计算应变分量。在DIC Challenge数据集上的实验结果表明,ST-DIC相比传统DIC方法和基于CNN的模型,平均绝对误差在垂直位移预测上减少21%。在实际拉伸实验中,ST-DIC在高梯度区域最大应变精度提高8%。本文所提出的方法在测量复杂变形方面具有更高的可靠性与精度。
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关键词
数字图像相关
Swin
Transformer
高频位移
多尺度特征提取
应变测量
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职称材料
题名
基于Swin Transformer的位移与应变测量
1
作者
但西佐
杨浩
李桂华
机构
安徽大学电气科学与自动化学院
出处
《光学精密工程》
北大核心
2025年第15期2455-2467,共13页
基金
安徽省高校自然科学基金资助项目(No.2022AH050098)。
文摘
为解决传统数字图像相关(DIC)方法依赖固定子集而导致的高频位移捕捉能力不足及对复杂应变适应性差的问题,提出了一种基于Swin Transformer的位移与应变同步预测网络模型。该模型由ST-DIC-d(位移预测)和ST-DIC-s(应变预测)两个子网络组成。首先,利用Swin Transformer的分层编码器-解码器结构进行多尺度特征提取;然后,通过注意力机制与跳跃连接有效捕捉图像的局部和全局特征,从而得到位移场;最后,通过应变计算层从位移场精确计算应变分量。在DIC Challenge数据集上的实验结果表明,ST-DIC相比传统DIC方法和基于CNN的模型,平均绝对误差在垂直位移预测上减少21%。在实际拉伸实验中,ST-DIC在高梯度区域最大应变精度提高8%。本文所提出的方法在测量复杂变形方面具有更高的可靠性与精度。
关键词
数字图像相关
Swin
Transformer
高频位移
多尺度特征提取
应变测量
Keywords
digital image correlation
swin transformer
high-frequency displacement
multi-scale feature extraction
strain measurement
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
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1
基于Swin Transformer的位移与应变测量
但西佐
杨浩
李桂华
《光学精密工程》
北大核心
2025
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