Digital Image Correlation (DIC) is a technology to measure the material properties with high accuracy by tracking the pattern painted on the specimen. In the DIC measurement, hundreds of pictures with speckle patterned specimens are taken during the experiment, and the pattern is traced to measure displacement, strain, etc. Since the DIC is a non-contact material properties measurement method, it can measure the material properties even if rapid changes occur in the specimen. In addition, the properties can be estimated from macroscopic level to pixel unit range level because the patterned specimen is decomposed to many small data points in DIC. However, material properties obtained by the DIC are not robust because electrical and mechanical noises are introduced to the pictures from the environment and the instrument conditions to take pictures. In this research, the DIC parameter optimization methodology is established to choose proper DIC parameters considering the experimental conditions. By using this methodology, Researchers can select the DIC parameters best suited for their robust DIC data estimation. In addition, the noise reduction method that can simultaneously conserve the data trend and remove the noise of the data was researched by comparing the results from various filtering technologies; Moving average method, Gaussian average method, Savitzky-Golay method, and low-pass filter. By comparing these noise reduction methods, the low-pass filter can be determined to be the best solution for reducing the noise of DIC data. Combining the optimization methodology and noise reduction method, the robust DIC data management method is proposed. Furthermore, the effectiveness of the method is validated by calculating the material properties: r-value (Lankford coefficient) and m-value (Strain rate sensitivity). It is shown that applying the noise reduction technique to the DIC technology is very useful in extracting various material properties in a single uniaxial tension test.
디지털 이미지 상관 기법은 특수 스프레이를 통해 시편에 스펙클 패턴을 만들어 실험을 수행하며 물체가 변형하는 것을 수 백장의 사진으로 찍은 후, 후 처리 프로그램을 통해 이 패턴의 변형을 추적하여 물체의 변형을 높은 정확도로 측정하는 기술이다. 하지만 여러 장 사진을 찍어 물체의 변형을 측정하는 방법 특징 상 사진을 찍고 있는 환경에 따라 많은 잡음이 유입되고, 이에 따라 측정된 물성치의 강건성을 확보하는 데에 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 디지털 이미지 상관 기법에서 데이터를 계산하는데 필요한 인자들의 최적화 방식과 잡음 감쇠 기법을 조합한 강건한 데이터 처리 방법론을 제시하였다. 해당 방법론 제시를 위하여, 디지털 이미지 상관 기법에서 데이터를 계산하는 데 필요한 인자들을 최적화하는 방안을 제시하였다. 또한 가우시안 잡음 감쇠 기법, 사비츠키-골레이 잡음 감쇠 기법, 저역 통과 잡음 감쇠 기법을 변형률 속도 잡음 감쇠에 적용하여 디지털 이미지 상관 기법의 잡음 감쇠 기법에 대해 조사하였고, 저역 통과 잡음 감쇠 기법이 가장 효율적인 잡음 감쇠 기법임을 보였다. 또한, 제시된 방법론을 이용하여 기존 반복 실험을 통해 측정하였던 판재 이방성 계수 및 변형률 속도 민감도를 단 한 번의 인장 실험을 통하여 정확하게 측정할 수 있는 방법에 대해 연구하였다.
