This paper introduces a study on measuring the 3D vibration displacement of plate structure using Digital Image Correlation (DIC) applied to stereo digital continuous camera images. The proposed method is a non-contact 3D displacement measurement method that does not require physical sensors to be attached to the structure, and it has the advantage of simultaneously measuring dynamic displacements at multiple points on the structure. Theoretically, multiple cameras can be used, but in this study, two cameras were used to capture continuous images of the vibrating structure, and the image coordinates of multiple tracking points at arbitrary positions on the structure were measured using correlation matching. Using these image coordinates as input data, the dynamic 3D positions were calculated through Space intersection, successfully determining the 3D dynamic displacements. The measured dynamic displacements were validated for accuracy by comparing them with values measured by laser displacement sensors. And frequencies of measured data were validated by comparing with computational modal analysis by Finite Element Model (FEM).

최근 대형구조물의 유지관리에 대한 관심이 커지고 있으며 자연재해, 구조물의 노후 등으로 구조적 안전성의 검토가 요구되는 대형구조물의 수가 급증하고 있는 실정이다. 실제 사용하고 있는 구조물의 구조적 특성은 최초 설계 당시의 특성과 차이점을 보이는 것이 일반적이며 부재의 균열 및 구조물의 노후화 등으로 인한 강성저하에 의하여 구조물의 동특성에 변화가 나타날 수 있다. 구조물의 동특성의 변화를 관찰하면 손상의 위치를 파악할 수 있으며 정량적 평가 또한 가능하다. 교량, 건물 등 구조물 모니터링에 사용되는 대표적 계측장비가 동적계측기이다. 현재 구조용 동적계측기는 각 센서와 계측기를 1:1로 연결하는 방식을 취하고 있어 많은 케이블 작업을 필요로 하기 때문에 센서를 부착하지 않고 원거리에서 진동을 측정하는 방법이 필요하다. 구조물의 동적응답 계측을 위하여 적용 가능한 비접촉식 방법으로는 레이저의 도플러효과 및 GPS를 이용하는 방법 등이 있으나 비경제적이기 때문에 교량구조물에 적용하기에 보편적이지 못하다. 그러나 영상 이미지를 이용하는 방법은 경제적이며 접근이 어려운 구조물의 진동 및 동특성 추출에 적합하다. 기존에 도 센서를 대신하여 카메라의 영상신호를 이용하는 연구가 수행되었으나 구조물에 부착된 target의 한 지점을 기록한 후 이미지 처리기법 을 이용하여 변위응답을 측정하는 방법으로서 측정 대상이 비교적 국한적일 수 있다. 그러므로 본 연구에서 제안한 DIC(Digital Image Correlation)기법을 이용한 다중 변위응답 측정기법을 검증하기 위하여 실내모형실험을 수행하였다.

This research presents a uniaxial static stress estimation method for concrete structures by using digital image correlation (DIC) and finite element method. DIC is employed to measure the displacement field, which is induced by drilling a small hole on the concrete surface. The initial static stress level can be estimated by comparing the measured displacement field to that from the corresponding finite element model. A series of experiments in the laboratory environment is conducted to validate the proposed method.

This paper presents an automated determination technique of optimal subset sizes for digital image correlation (DIC) analysis of speckle patterned images. The smaller subset size would typically have the higher DIC accuracy with respect to local minute deformation, but insufficient speckle pattern information within the excessively small often augment DIC errors due to lack of correlation features. Therefore, optimal subset size determination is crucial for the precise DIC analysis. To automate the optimal subset size determination process, first, the reference and test speckle pattern images are obtained from the target structure surface with a certain time interval. Then, an initial seed point which will be used for the subset center point is assigned on the reference speckle pattern image. Subsequently, normalized cross correlation (NCC) between the reference and test images is performed by increasing subset sizes from the seed point. Next, the matching distance between the two images is calculated using the maximum correlation coefficient. As the subset size increases, the matching distance between the two subsets converges a certain value. It physically means that the sufficient correlation features will be included in the subset. Finally, the optimal subset size can be determined by selecting the minimum subset size where the matching distance value starts to be converged. The proposed technique is experimentally validated using an aluminium plate with sprayed speckle pattern.