基于机器视觉的非接触式位移测量

在非接触式变形测量领域，存在着一些主流的开源工具和技术方案，非常适合试验机行业的应用，由于离开技术岗位从事商务工作后，精力有限只能浅尝辄止，不免些许遗憾。作为一名行业老兵，多年后重新回到试验机行业，简单梳理了一下相关的内容，希望我的经验可以帮助到行业内的年青一代开发人员，权作抛砖引玉吧。

一、开源软件工具

1、‌py2DIC‌

‌特点‌：基于Python开发的二维数字图像相关（DIC）软件，采用模板匹配方法计算材料变形过程中的位移和应变。

‌适用场景‌：材料力学性能测试、实验室环境下的二维变形分析。

‌获取方式‌：由罗马萨皮恩扎大学大地测量和地学系开发，代码开源且免费使用。

2、‌Ncorr‌

‌特点‌：基于MATLAB的开源2D-DIC工具，提供图形化界面（GUI），支持高效算法优化（C++/MEX）。

‌适用场景‌：学术研究、小规模工程测试中的二维位移测量。

‌获取方式‌：官网提供下载及算法文档（http://www.ncorr.com）。

3、‌DICe‌

‌特点‌：由美国桑迪亚国家实验室开发的C++开源工具，支持2D/3D变形分析，测量精度与商业软件相当。

‌适用场景‌：复杂三维变形场景（如机械部件、土木结构形变）。

‌获取方式‌：GitHub仓库开放源码（https://github.com/dicengine/dice）。

4、‌OpenORR‌

‌特点‌：开源的DIC算法及软件框架，社区驱动更新。

‌适用场景‌：多领域非接触式位移测量（如智能制造、生物医学）。

‌获取方式‌：通过Openorr.org获取（需验证访问状态）‌。

二、技术方案对比

工具	维度	编程语言	优势	局限性
py2DIC	2D	Python	轻量化、易集成	仅支持二维分析
Ncorr	2D	MATLAB	GUI友好、算法优化	依赖MATLAB环境
DICe	2D/3D	C++	高精度、支持复杂场景	学习曲线较陡峭
OpenORR	2D/3D	未明确？	社区支持、多领域适用	需验证可用性

三、应用建议

‌材料与结构测试‌：优先选择DICe或py2DIC，适用于实验室环境下的材料力学性能分析；

‌工程现场测量‌：若需快速部署，可尝试Optecal（支持iPhone拍摄及RAW数据处理）；

‌学术研究‌：推荐Ncorr或OpenORR，便于算法二次开发及数据可视化。

注：部分工具（如OpenORR）需确认当前版本兼容性及访问状态。目前视频引伸计基于py2DIC的还是比较多的。