SoftwareX 6（2017）267原始软件出版物TomoWarp 2：一种局部数字体相关编码Erika Tudiscoa，*，EdwardAndrib，Rémi Cailletaudb，Stephen A. a馆一 瑞典隆德大学建筑科学系b法国格勒诺布尔阿尔卑斯大学，3SR，F-38000ar t i cl e i nf o文章历史记录：2017年8月11日收到2017年10月4日收到修订版，2017年保留字：实验力学全场测量图像相关a b st ra ctTomoWarp2是一个基于Python的代码，允许在2D或3D图像集之间测量全场矢量位移这些位移可用于计算完整的2D或3D应变张量场，以研究例如加载期间材料的非均匀变形响应。该代码提供了一个GUI，可以处理不同的输入和输出格式。此外，新功能可以通过灵活的代码架构来实现。©2017作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本2.1.320用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-17-00061代码海洋计算胶囊https://doi.org/10.24433/CO.a718a4fe-7083-4eac-ad5a-d4f324fd9f86链接到Code Oceanhttps://codeocean.com/2018/11/28/tomowarp2-colon-a-local-digital-volume-correlation-code/GPL许可证使用svn的代码版本控制系统软件代码语言、工具和服务使用python、C编译要求，操作环境依赖性Numpy，Scipy，swig，tifffile（可选），Matplotlib如果可用开发人员文档/手册技术支持电子邮件erika. construction.lth.se1. 动机和意义实验力学的主要兴趣是理解材料的在传统的机械测试中，位移和/或力是在载荷下的试样的边界处测量的，并且假设应变是均匀的，计算相关应变的单个标量值。然而，大多数材料都表现出非均匀样品和非均匀变形，特别是以局部变形机制的形式因此，为了更好地了解材料行为，需要捕获异质响应的全场应变在机械测试过程中，用于全场局部应变测量的早期方法20世纪80年代数码相机的出现通讯作者。电子邮件地址：erika. construction.lth.se（E. Tudisco）。https://doi.org/10.1016/j.softx.2017.10.002导致了计算机化数字图像相关（DIC）的发展[3，4]。DIC提供图像中一组点上的位移向量，从这些位移向量可以计算出局部应变，以用于例如约束理论或数值模型。DIC最初是基于样品表面的照片，这导致了表面代表体积中发生的情况的必要假设。非破坏性全3D成像技术，如X射线断层扫描，允许在样品变形的不同阶段采集3D图像。因此，DIC可以扩展到全3D，即，数字体积相关（也称为体积DIC）。因此，现在可以在整个过程中跟踪3D位移的演变样品和整个加载实验（参见，例如：[5本文概述了一个新的开源的，基于Python/C的代码，TomoWarp2，为DVC。TomoWarp 2起源于“TomoWarp”The original codebase wasused to study localised deformations in geomaterials, including2352-7110/©2017作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx*268E. Tudisco，E. Andò, R. Cailletaud等人/SoftwareX 6（2017）267[6 ， 8However, the desire for greater portability, parallel op-eration, flexibility in input image format and to facilitate fur-ther development prompted TomoWarp2. TomoWarp 2已用于地质力学中先前研究主题的延续（例如：[13-TomoWarp 2需要输入：（a）两个（2D或3D）图像;(b)估计的位移范围;（c）待跟踪区域的大小;（d）分析点之间的间距输出的还提供了一些高级选项，如下所述。2. 软件描述TomoWarp2属于DIC技术的局部变体（也由Gates等人[19]和Bornert [20]）。局部DIC方法涉及使用关于每个点的局部子集（“相关窗口”）对参考体积（im1）内的点进行独立通过在由用户位移范围定义的受限“搜索窗口”上搜索，找到参考体积中的对应子集与后续体积（im2）中的等效子集的最佳映射，最佳映射由在子集上计算的相关系数确定这种方法提供的位移灵敏度为1像素，但通常需要更高的精度亚像素精度可以通过在位移空间中的局部相关系数场的最大值附近进行插值或通过对图像本身进行插值（这允许更大程度的自由度）来获得Pan及其同事的工作[21]提供了子像素方法的比较（2D）。这种局部方法与全局技术不同，在全局技术中，寻求一个图像到另一个图像的全局映射（参见：[222.1. 软件构架TomoWarp2是用Python 2.7编写的，使用了一些外部包（主要是numpy[25]，scipy[26]，tifffile[27]）。该程序使用Python多处理器并行化，具有专门编写的SIMD并行化方案，该方案采用具有必要功能（阻塞和读/写信号量）的全局队列来管理同步。为了加快分析速度，像素搜索已经用C语言编写，并使用Swig包连接到主要部分[28]。TomoWarp2程序是高度模块化的，由3个并发运行的主要进程组成：一个管理进程（DIC_setup）、一个处理数据加载和数据通信的进程（data_delivery_worker）以及多个执行逐点关联的相同进程（DIC_worker）。这种体系结构由于其简单性和在大规模并行系统上运行的顺从性而被采用（例如，易于移植到MPI）。DIC_setup为每个节点计算im1和im2中所需的数据范围，并将所需数据的全局范围传递给data_delivery_worker。关于节点及其扩展的信息被单独放置到全局作业队列中，以便由DIC_worker读取在每个DIC_worker返回结果时收集结果处理完所有节点后，将输出写入一个制表符分隔值（TSV）文件，其中包含每个节点的编号、坐标、位移和图像数据的管理由data_delivery_worker处理。此任务负责（a）加载必要的图像数据，以及（b）回复来自DIC_worker的对全局队列的数据的单个请求。图像数据被反馈到特定于工作者的队列上的每个工作者。大量DIC_worker通过多进程调用初始化，并且全部并发运行（与输入作业和输出结果队列同步）。每个DIC_worker初始化并阻塞作业队列，直到DIC_setup将队列中的节点填满。作业包包括节点号和im1 和 im2 中 所 需 的 数 据 范 围 ， 然 后 基 于 这 些 数 据 范 围 向data_delivery_worker发出数据请求。如果两个数据集都被同时接收，则执行像素搜索，返回最佳相关的整数位移及其相应的相关系数。如果需要，则执行结果的子像素优化。最佳匹配的位移和相关系数被放入结果队列（由DIC_setup读取并转换为全局参考帧中的位移）。每个DIC_worker只处理本地信息，这简化了簿记，从而简化了这些worker的结构。2.2. 软件功能位移的子像素细化具有两种不同的实现方式。最快的（CC插值）包括在寻找最大的函数插值相关系数在27点周围的最佳整数位移匹配。另一个实现的选项（图像插值）根据优化过程在新的子像素位置处对变形图像的子集进行数字变换，直到确定最佳映射后者在计算上更昂贵，但允许考虑旋转自由度。可以通过对位移场的先前估计进行插值并在具有优化搜索范围的更精细网格上执行相关来 先前字段作为TSV文件以与程序输出相同的格式输入，即它们可以由代码的前一次运行或某些外部进程生成。通常在节点的规则矩形网格上执行相关然而，先验场可以用于提供任意分布的节点的坐标还可以对在先前的相关中没有给出令人满意的结果的节点的子集执行再处理可以基于输出误差或给定先验中的相关系数提供了通过中值滤波和离群值去除对结果的后处理在交互模式下，即使用GUI时，可以多次应用这些滤波器，并将结果显示和保存在新的TSV文件中。张量应变场可以使用不同的框架来计算，包括四面体或立方元素，以及Geers理论[29]来计算相对于节点中心的应变。3. 有效使用TomoWarp 2的示例TomoWarp2已被用于测量各种不同实验中的位移在此，我们选择了一项基于Bentheim砂岩样品在三轴加载条件下变形前后获得的X射线断层摄影图像的研究作为说明性示例[14]。 图图1（a）示出了通过变形后采集的样品的X射线断层摄影体积的水平和垂直切片。图像±±××E. Tudisco，E.安达尔河Cailletaud等人/ SoftwareX 6（2017）267-270269Fig. 1. （a）来自变形样品的X射线断层摄影的水平和垂直切片。计算的（b）最大剪切应变和（c）体积应变场的相应切片。图二. （a-c）从非常粗糙的网格到精细网格的多尺度分析的垂直位移，（d-e）对与较大搜索窗口和图像插值亚像素细化模式没有很好相关的点的重复分析，以及（f）中值滤波器的应用。正值表示向下移动。体积（变形之前和之后）是1800 1800 2300体素3.预计通过样品的位移与边界条件有很大不同：在加载过程中，底部固定，顶部发生位移。因此，使用覆盖三个方向上的可能位移的整个范围的精细节点网格来运行计算将是不必要的并且在计算上非常昂贵。因此，使用了TomoWarp 2的迭代多尺度设施（见图1）。2）：（a）在粗网格（节点间距，NS=400 px）和大搜索窗口（SW= 60 px）上的第一分析，以找到三个方向上的最小和最大位移;（b）使用先前结果作为SW，利用较不粗网格（NS=100px）的第二分析;（c）使用来自先前的结果作为先验（NS=40和SW= 2 px）的精细网格计算;使用（d）原始大SW和（e）再次使用图像内插子像素细化模式，对没有很好相关的(f)在大应变框架中应变计算之前，对位移场应用中值滤波器（图1（在局部变形由强不连续性组成的情况下，高应变值可用于裂缝检测，例如，断裂以黄色显示，但失去了应变的物理意义4. 影响该项目的主要重点之一是获得用户友好和灵活的代码。从这个角度来看，已经做了很大的努力此外，所需的输入参数的数量已经被最小化，并且已经实现了图像格式的自动检测，而指定多个参数的可能性允许计算的细化和优化代码的主要输出是TSV文件，但所有结果，包括来自后处理的那些，可以以通用图像分析软件格式保存，这避免了进一步转换的需要GUI还允许显示测量的位移（和相关的直方图），这有助于过滤和后处理。另一个关键目标是实现代码的持续开发，例如：，以提供新功能，帮助用户回答他们的特定研究问题。代码的架构以及单个进程的简单性和独立性促进了这一点。此外，开放的性质允许用户自己添加或修改代码以满足他们的需求。此外，并行计算和在服务器群上运行的可能性可以显着减少计算时间（并为更详细地分析更大的图像体积打开了大门TomoWarp 2目前被超过15个研究小组使用，这些研究小组位于法国，瑞典，英国，西班牙，智利，挪威，美国和日本，研究范围从地质力学到生物力学和锂离子电池。5. 结论TomoWarp 2是一个基于Python的代码，用于基于局部数字图像相关性在2D或3D图像集之间进行全场矢量位移测量。完整的应变张量场可以从位移计算，例如。，用于变形试验中试样机械性能的详细表征。输入文件的简单结构，加上GUI和使用不同格式的输入和输出图像的可能性，使代码直接和快速使用，而代码架构使新功能易于实现未来的发展将包括[6]风格的离散相关（跟踪颗粒的位移和旋转）以及MPI实现。270E. Tudisco，E.安达尔河Cailletaud等人/SoftwareX 6（2017）267致谢我们感谢Pierre Bésuelle和Cino Viggiani进行了有益的讨论。引用[1] 刘 晓 波 ， 李 晓 波 ， 李 晓 波 . 测 量 位 移 场 的 立 体 摄 影 测 量 方 法 。Géotechnique1970;20（3）：308-14.[2] Desrues J，Duthilleul B.采用人 造 浮 雕 立 体 摄 影 测 量 方 法 测 量 物 体 平面 图 的 变 形 。J Méc Théor Appl1984;3（1）：79-103.[3] 王文，等.用改进的数字相关法确定位移.北京：机械工程出版社，2000，24（1）：100 - 101. 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