为了解决航空发动机机匣性能试验中双目DIC变形测量偏差难以全场、精确量化的问题，提出了一种系统、全面的DIC测量数据与有限元仿真数据之间的映射方法。首先，采用FPFH特征和ICP算法精确配准两类点云数据，完成了数据坐标系的精确对齐；然后使用遗传算法优化的拟合神经网络调整有限元节点位置，从而消除两类数据间节点位置不一致的问题，完成仿真网格向DIC网格的高精度映射；最后，使用逐点最小二乘应变估计算法统一了有限元仿真和DIC测量的应变计算模式，得到与DIC属性一致的有限元比对数据，从而实现被测面全场变形的偏差估计。机匣刚度实验中肋板处的变形比对结果显示，网格节点的映射精度优于1×10-6mm，仿真变形和DIC变形的偏差云图与偏差曲线具有良好的一致性，且能够显示DIC测量偏差存在的具体位置，在未来航空发动机机匣及类匣体的研制和测试领域具有良好的应用前景。

针对航空发动机机匣部分表面变形场无法使用常规的三维数字图像相关（3D-DIC）设备充分测量的问题，提出了一种反射镜面辅助的机匣三维变形多视角测量方法，并构建了一套与方法相适应的机匣三维变形多视角测量系统。引入高精度的相机标定方法，提出了反射成像的校正方式，采用经典的数字图像相关匹配算法，利用摄影测量将多个DIC单元的测量数据对齐在同一坐标系下，从而获得了同一时刻多个视场的三维形貌和变形场。专门设计了单向拉伸试验，证明所提方法的形貌重建精度为0.03 mm，应变测量精度小于50 με。将所提系统应用于航空发动机中介机匣加载试验中，实现了机匣肋板表面的多视场重建，并获得了相应的三维变形场，测量结果与有限元计算结果吻合。结果表明，该方法适用于航空发动机机匣变形的多视角测量，对复杂型腔体的结构设计和强度试验具有重要的工程价值。

针对柔性复合薄膜成形试验中极限应变难以测量的问题，提出一种基于双目立体视觉结合数字图像相关法的测量方法。首先对于薄膜材料成形过程中产生大变形或裂纹时图像难以匹配的问题，根据系列图像相邻状态变形的连续性，提出了一种图像匹配基准自适应更新的弱相关分步匹配方法；然后根据薄膜材料表面应变分布不同于钢制件的特性，提出了一种构建应变场截线来拟合薄膜材料的极限应变曲线的方法。专门组建视觉测定的软、硬件系统，通过Q235钢试件进行极限应变曲线测量并与坐标网格方法进行对比，材料极限应变精度能够提高0.02%，证明了本文方法的可行性和精确性。用7组PET/Nylon/Al foil/PP材料制备成的柔性复合薄膜试件进行实测，此方法及系统成功地完成了柔性复合薄膜材料的成形极限曲线测定。对比实验和实际测试证明，本文方法能够快速、准确地测量柔性复合薄膜材料在整个成形过程中的表面应变分布，与传统的坐标网格方法相比具有明显的优势，为测定薄膜材料的成形极限应变曲线提供了一种高可靠性、高精度的手段。

为了解决由视场倾斜造成的弱相关散斑图像难以匹配的问题，提出一种大倾角数字散斑图像的离散化匹配方法。基于小尺寸子区匹配受倾斜影响相对较小的规律，首先将大尺寸种子点离散化为小尺寸种子点群进行匹配；然后整合小尺寸种子群匹配结果从而获得大尺寸种子点的匹配初始值；经过精确调整该值后即可获得准确的大尺寸种子点匹配坐标；最后利用种子点扩散算法即可实现倾斜图像的完整匹配。通过模拟生成0~42°倾斜角图像序列并在子区半径7~30 pixel范围内进行匹配测试，确定了倾斜角度和子区尺寸是影响图像匹配的主要因素，给出了成功匹配倾斜图像过程中关键参数的选择依据，验证了离散化匹配方法的有效性，并对比了其综合性能。数值模拟和实验结果表明，本文所提离散化匹配方法的精度在±0.03 pixel内，有效提高了斜视场下散斑图像的匹配成功率，能够满足倾斜40°以下视场的散斑图像的稳定匹配和变形测量需求。

针对电弧焊接下钢板焊缝区小幅面测量时的环境光干扰、散斑脱落等问题，本文提出了一种基于窄通滤波、改进的数字图像相关法和高斯低通滤波技术等原理的非接触式变形测量方法。此方法用数字图像光学测量方法解决了接触式测量设备不耐高温的弊端；用哑光灰色高温胶、黑色高温漆配合制成有效的耐高温散斑。为减小环境光的干扰，在硬件方面安装可滤黄光的窄通滤波片；在算法方面，在数字图像相关法匹配公式中引入两个光补偿系数；结合高斯低通滤波技术对强光区域进行高频去噪，通过增量插值测试得到最佳的滤波截止频率，并对滤波后的图像进行定位移对比实验，验证了高斯低通滤波能有效提高数字图像相关法的匹配精度。本文所提测量方法通过两组实验进行对比，首先与普通处理的实验测量结果对比，匹配过程稳定且云图质量较好。其次与已验证过精度的大幅面实验结果对比，所选两点的测量精度最低为1%，具有较高的匹配精度。最终测出焊缝中心线的最大位移为1.23 mm。从对比实验结果可知：本文测量方法能够有效对小幅面高温焊缝图像进行测量与匹配分析，且理论上精度更高。