デジタル画像相関法（DIC）とは｜画像からひずみを計測する原理を動画と合わせて解説

PETの引張試験：デジタル画像相関法（DIC）でひずみを計測した様子
※撮影協力：東京工業大学 宍戸・久保研究室 赤松 範久 先生

デジタル画像相関法（DIC：Digital Image Correlation）とは、カメラで撮影された画像から測定対象の変位を求め、ひずみを計測できる手法です。複雑な光学系やセンサーを必要とせず、非接触かつ高分解能でひずみを計測できます。測定対象の表面ひずみを面で計測できる画像解析技術です。

DICは、材料試験、構造解析、生物工学など、さまざまな分野で活用されています。

デジタル画像相関法（DIC）では、さまざまな材料や構造物の力学的性質の研究に広く使われています。
以下では、ひずみを算出するまでの大まかな流れをご紹介いたします。

1. 計測対象を撮影する
まず、変形前の状態の物体をカメラで撮影し、参照画像とします。物体の変形前の状態は、変形後との比較の基準になります。そして、物体に力が加えられて変形していく過程を、変形後の画像として撮影します。

2. 画像処理
撮影した対象となる参照画像を小さな領域（サブセット）に分割します。サブセットには特徴的なパターンがあることが重要で、変形後の画像の中で参照画像のサブセットに対応する領域を探します。ここでは、相互相関関数を計算して、最も高い相関を示す位置を見つけ出します。

3. 変位を計算
各サブセットにおいて、参照画像と変形後の画像のずれ（変位）をベクトルとして計算します。算出された変位ベクトルから物体表面の局所的な伸びや収縮を計算していきます。この時、変位ベクトルの空間的な勾配を用いることもあります。

4. 結果を算出
計算された変位をマッピングして、ひずみ分布としてプロットします。定量化されたひずみ分布は、物体のどの部分がどのように変形したのか視覚的に把握できます。得られたデータから材料の力学的特性を評価することができます。

• 画像からひずみを計測できるので、ひずみを分布で算出できる
• 非接触で計測できるので、高温の材料や高温の環境でも計測できる
• ひずみゲージとは違い、広範囲の計測ができる
• 条件が整えば、比較的短時間で計測できる

具体的には、高温の金属などセンサーを貼付できない材料でも、画像が取得できれば計測可能です。同様に微小な部品の膨張・収縮も顕微鏡の画像から計測することもできます。

また、デジタル画像相関法（DIC）では高解像度のカメラを使用することで、非常に高い分解能でひずみを計測できます。さらに、複数台のカメラを使用すれば、面外方向を含む変位やひずみの評価も可能です（ステレオデジタル画像相関法：Stereo-DIC）計測された位置座標を基に、任意のゲージ長でひずみ計測が行えます。

デジタル画像相関法（DIC）の精度は、使用するカメラの解像度、撮影された画像の品質、解析ソフトウェアのアルゴリズム、そして塗布するランダムパターンの状態に大きく依存します​​​​。

ひずみを求める計算には、画素間の相関を用いています。画素をいくつかの領域（サブセット）に分割して、サブセット内のパターンと輝度の分布を用いて、変形前後の画像間で同じ領域を識別します。このとき、相関値は1に近いほど類似度が高く、0に近いほど相関が低いことを示します。-1に近い場合は、輝度パターンが逆相関に近い状態を示します。

計測精度を高めるため、デジタル画像相関法（DIC）では対象サイズに応じてランダムパターンを適切に描き、撮影の解像度に対応したパターンの選択を行います。このプロセスを通じて、高解像度のカメラを使用することで、高い空間分解能での計測が可能になります。

また、材料試験や設備と組み合わせることで、素材の特性や成形限界等の詳細な検証も可能となります。例えば、引張試験や振動試験にデジタル画像相関法（DIC）を適用することで、ひずみ分布や構造体の動的な変位の計測が実施でき、赤外線カメラを用いた温度計測との融合により、温度分布と変形状態の関係把握も可能です。

多くのメリットがあるデジタル画像相関法（DIC）ですが、デメリットも存在します。以下に計測におけるデメリットをまとめます。

デジタル画像相関法（DIC）の精度は、使用するカメラの解像度に強く依存します。高精度な計測を行うには、解像度の高いカメラで撮影する必要があります。カメラの解像度が低いと、計測対象の微細な変形を正確に検出することが難しくなります。

多くの場合、計測対象となる材料にランダムパターンを塗布（後述）する必要があります。この作業は対象物によっては難しく、計測自体ができないことがあります。
※ランダムパターンを塗布せず、材料自体の模様やパターンから計測を行える場合もあります。

ランダムパターンとは、デジタル画像相関法（DIC）で変形やひずみを解析するために、測定対象物の表面に形成する不規則な模様のことです。

DICでは、変形前後の画像を比較し、ランダムパターンの移動量から変位やひずみを算出します。そのため、高い精度で計測するには、測定対象物の変形に追従し、画像上で認識しやすいパターンを塗布することが重要です。

ランダムパターンは、スプレーなどで細かな粒子を噴霧し、きめ細かく不規則な模様を形成します。金属や樹脂などの測定対象では、変形時の伸縮に追従しやすい塗料やスプレーを使用することで、パターンの剥がれやずれを抑えやすくなります。

金属の引張試験では、まずテストピース表面に黒いスプレーを塗布し、背景となる色を作ります。次に、白いスプレーで細かな粒子を噴霧し、きめ細かいランダムパターンを形成します。

このとき、テストピースの変形に追従しやすい塗料やスプレーを使用することで、引張試験中の伸びに合わせて、ランダムパターンも対象物表面と一緒に変形します。これにより、DIC解析で変形前後のパターンの移動量を追跡しやすくなります。

ランダムパターンでは、背景色と模様のコントラストが高いことが重要です。そのため、黒い背景に白い模様、または白い背景に黒い模様のように、画像上でパターンを明確に認識できる状態であれば、色の組み合わせが反転していても計測に大きな影響はありません。

サブセットとは、画像内で相関を取る、つまり変形前後の画像で類似度を比較するための小さな領域のことです。画像計測におけるパターンマッチングのテンプレートに相当します。

デジタル画像相関法（DIC）では、測定対象物表面に形成したランダムパターンを撮影し、サブセット内のパターンが変形後の画像でどこへ移動したかを比較することで変位を求めます。そのため、サブセットの設定は計測精度に関わる重要なパラメータです。

サブセットのサイズは、例えば21×21ピクセル程度で設定することがあります。測定対象物の表面には多数のサブセットを設定し、それぞれの領域で変位を算出します。このサブセットが、DICにおける変位やひずみを求める計測点になります。

安定した解析を行うためには、サブセット内に画像上で識別しやすいランダムパターンが十分に含まれていることが重要です。

デジタル画像相関法（DIC）の相関処理では、サブセット内の輝度パターンを比較します。変形前の画像に設定したサブセットを基準に、変形後の画像内で最も類似度が高い位置を探索し、その移動量から変位量や移動後の座標を求めます。

具体的には、サブセット内の輝度パターン同士を比較し、相関係数が最も高い位置を検出します。モノクロ8ビット画像の場合、画像の輝度は0〜255の256階調で数値化されており、この数値化された輝度パターンをもとに類似度を計算します。

動画データを解析する場合は、1画面目と2画面目、2画面目と3画面目、3画面目と4画面目……というように、連続する画像間で相関処理を行います。各サブセットについて、輝度パターンの類似度が最も高い位置を求めることで、対象物表面の変位分布を算出します。

デジタル画像相関法（DIC）では、カメラで撮影したデジタル画像をもとに計測を行います。デジタル画像は、画像を構成する最小単位である画素（ピクセル）が2次元平面上に並んだ画像データです。

各ピクセルには、明るさや色の情報が数値として記録されています。たとえば、モノクロ8ビット画像の場合、輝度は0〜255の256階調で表されます。ビット数が多いほど、明るさや色の階調をより細かく表現できます。

DICでは、このピクセルごとの輝度情報を利用し、変形前後の画像を比較します。測定対象物の表面に形成したランダムパターンの輝度パターンを追跡することで、同じ領域がどの方向へどれだけ移動したかを求め、変位やひずみを算出します。

そのため、DICではランダムパターンのコントラスト、撮影解像度、照明条件、ピントなどが計測精度に大きく影響します。画像上でパターンを明確に識別できる状態をつくることが、安定した解析につながります。

デジタル画像相関法（DIC）では、変形前後の画像を比較して変位やひずみを算出するため、測定対象物の表面を安定して撮影することが重要です。ランダムパターンが画像上で明確に認識できるように、カメラの解像度、レンズ、照明、ピント、露光条件を適切に設定します。

撮影時にブレやピンボケ、照明ムラがあると、サブセット内の輝度パターンを正しく追跡しにくくなり、計測精度に影響する場合があります。そのため、カメラをしっかり固定し、測定中に画角やピントが変化しないようにすることが重要です。

静的な引張試験や曲げ試験では、通常の産業用カメラや高解像度カメラを使用します。一方、衝撃試験や破壊現象など、非常に短い時間で形状が変化する現象では、ハイスピードカメラを使用することで、変形の進行を時間的に追って解析しやすくなります。

※引用文献：青山学院大学 米山 聡 先生 画像相関法（DIC）による変位・ひずみ測定手順8項目

ステレオデジタル画像相関法（Stereo-DIC）とは、カメラを2台使用したステレオ撮影で、材料表面の3次元ひずみを算出できる手法です。2台のカメラで測定対象物のランダムパターンを撮影して、それぞれの画像上の座標と実空間の座標を関連付けて計測します。

ステレオデジタル画像相関法（Stereo-DIC）のキャリブレーション（校正）には、チェッカーボードを使用します。それぞれのカメラで撮影されたチェッカーボードから、仮想投影面座標と対象空間座標を共線方程式で計算し関連付けます。このプロセスにより、画像上の座標と実空間の座標を対応付け、実寸に基づいた計測が可能になります。

2次元DICでは、主に画像平面内の変位やひずみを評価します。一方、Stereo-DICでは2台のカメラを用いて対象表面の3次元座標を算出するため、面外方向の変位を含む変形挙動を評価できます。

曲げ試験や押し出し試験、熱膨張・収縮の評価など、立体的な変形を伴う対象に適しています。

デジタル画像相関法（DIC）の計測事例を紹介します。カトウ光研では、測定対象物に応じて適切なカメラの選定、キャリブレーションから撮影までトータルでサポートしています。

撮影協力：東京工業大学 宍戸・久保研究室 赤松 範久 先生
PETの引張試験を実例として、デジタル画像相関法（DIC）でひずみ分布算出までの計測手順を紹介します。

材料をハンマーでたたき 割れる瞬間のひずみを解析しています。実験は珪藻土を使用して 割れる瞬間をハイスピード撮影（1秒間に21,000枚）しました。スーパースローで撮影された珪藻土の画像から”ひずみ”を解析して定量化しています。

撮影協力：東海大学 工学部 医工学科 菊川 久夫 先生
この動画では、エコー画像にデジタル画像相関法（DIC）を適用し、ひずみを算出する計測手法を紹介します。画像から組織の変形やひずみを解析することで、医療分野における計測・評価への応用が期待されています。

今回の動画では、デジタル画像相関法（DIC）を使って人の皮膚のひずみ（strain）を計測しています。ステレオDIC（カメラ2台を使用）を用いて、手のひらと腕のひずみを3次元で計測しました。手のひらと腕にペンで圧力を加え、その際のひずみを詳細に解析します。

デジタル画像相関法（DIC）では、画像から皮膚のひずみを捉えられるため、医用工学分野への応用も期待できます。