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快速入门

完成以下 5 个步骤，即可完成您的第一次 DIC 应变分析。整个过程无需编程，全程可视化操作：

1. 新建项目：启动软件后在仪表盘点击「新建项目」，输入项目名称并选择工作目录，软件会为每个项目单独建立存储空间
2. 导入图像：将参考帧（Reference）与变形帧（Deformed）图像拖入数据中心，软件自动识别图像序列与位深（8/16 bit），支持 TIFF/PNG/BMP 等 20+ 格式批量导入
3. 绘制 AOI：切换到 AOI 编辑页，用多边形工具框选感兴趣测量区域，排除夹具与边界等非测量区，可大幅缩短计算时间并避免边界伪影
4. 配置参数：在计算页面设置 subset_size、step、search_range 等参数（也可使用 AI 参数向导根据散斑特征自动推荐）
5. 运行计算：点击「开始计算」，进度条实时显示 IC-GN 求解进度，完成后自动切换到应变云图结果视图

DIC 参数说明

以下为 StrainCorr 核心计算参数，默认值适合大多数场景：

分析工作流

1. 准备散斑图像

确保参考帧清晰、散斑图案均匀分布且对比度适中，避免过曝或欠曝。推荐使用 16-bit TIFF 格式以保留最大动态范围。拍摄时注意相机与试样垂直、光照稳定，避免反光与运动模糊。

2. 创建项目

在仪表盘点击「新建项目」，输入项目名称并选择工作目录，将图像序列拖入数据中心。软件自动识别图像序列与位深（8/16 bit），并按文件名序号自动确定参考帧（序号最小）与变形帧序列。

3. 设置 AOI

在 AOI 编辑器中用多边形工具框选测量区域，排除夹具、加载端与试样边缘等非测量区域。这能显著减少计算点数量、缩短计算时间，并避免边界处因子集越界产生的伪影。支持缩放/平移精确定位，并随项目保存。

4. 配置计算参数

根据散斑特征调整 subset_size（建议为散斑特征直径的 3–5 倍，常见 21–61）、step（影响结果密度与计算时间，常见 5–10）和 search_range（须大于最大预期位移量）。也可点击 AI 参数向导，由 AI 根据图像的散斑密度、对比度与颗粒尺寸自动推荐。

5. 运行计算与查看结果

点击「开始计算」，进度条实时显示 IC-GN 求解进度。完成后自动切换到结果视图，可在 Exx / Eyy / Exy / EVM 分量间切换，自定义色谱范围，鼠标悬停查看任意点数值，并用虚拟引伸计在位移场上读取工程应变。

6. 导出报告与数据

在报告页面一键导出 PDF 专业报告（含封面、参数表、应变云图、统计摘要），或导出 CSV / JSON 原始数据矩阵、高分辨率 PNG 云图，用于论文插图与后处理。

AI 功能使用

安装与配置 Ollama（本地离线）

StrainClaw AI 的本地离线模式依赖 Ollama 运行大模型。进入「设置 → AI 配置」，按界面提示安装 Ollama 并拉取推荐模型（如 qwen2.5）。安装后在设置中填入本地地址（默认 http://localhost:11434）即可使用，数据全程不出本机。

配置 AI 提供商

进入「AI Studio → 选择模型」，支持以下方式：

• 本地 Ollama（推荐）：完全离线，数据不出本机，适合保密与无网络环境
• 智谱 GLM / Kimi / MiniMax / 通义千问 / DeepSeek：填入对应平台 API Key 即可使用云端模型
• 自定义 OpenAI 兼容接口：填入 Base URL 与 API Key，接入自建或第三方服务

使用 AI Studio

切换到 AI Studio 标签页，在对话框中用自然语言提问，AI 会结合当前项目的图像与结果给出回答。常用提问示例：

• 「分析这个试样的应变集中区域在哪里？」
• 「帮我推荐适合这组图像的 DIC 参数」
• 「生成这次实验的分析报告」
• 「解释应变场中出现的高应变区是否合理」

数据导出

PDF 报告

点击报告页面「生成 PDF 报告」，自动生成包含项目封面、参数配置表、全场应变云图和统计摘要的专业报告，可直接用于汇报或论文附件。报告中各应变分量云图按原始图像尺寸高分辨率渲染。

CSV 数据

导出格式为逗号分隔的矩阵数据，包含每个计算点的坐标 (X, Y)、位移 (U, V) 和应变分量 (EXX, EYY, EXY, EVM)。可直接导入 Excel、MATLAB 或 Python（pandas/numpy）进行后处理与二次分析。

PNG 图像

以高分辨率（匹配原始图像尺寸）导出带色谱与色标的应变云图，适合论文插图、答辩演示与报告使用，支持单分量或全分量导出。

JSON 数据

导出结构化 JSON，包含项目元信息、参数配置与全场位移/应变数据，便于与自研脚本或其他系统对接。

结果可信度与边界

StrainCorr 的正式计算由自研原生 C++ IC-GN 内核完成。每个已保存结果都保留项目、参数和计算来源信息；外部 DICe 仅用于开发验证，不随商业运行时分发，也不会作为计算结果的替代来源。

计算后先做质量检查

请同时检查相关质量、有效点率、NaN 区域和位移/应变场的物理合理性。低纹理、强反光、散斑脱落、AOI 边界过近或搜索范围不足都会降低可信度。结果完整性出现警告时，应调整图像、AOI 或参数后重新计算，而不是把无效区域当作测量数据导出。

显示分辨率不等于测量分辨率

云图可以为显示而重采样，但不能产生新的测量信息。实际空间分辨率仍主要受 subset_size、step 与应变窗口控制；用于论文或工程决策时，请保留原始网格、参数、色标范围与导出文件，以保证结果可追溯。

大变形与失效帧

对于大位移或长序列，应先采用足够的搜索范围并检查逐帧相关质量。裂纹张开、断裂或材料离开视野后，测量区域可能自然缩小；这类帧必须结合有效点覆盖和试验观察解释，不能把有限覆盖率表述为全场精度。

常见问题

技术规格