随着科技的不断进步，光学非接触应变测量技术正朝着更高精度、更复杂环境适应、更智能分析的方向演进。研索仪器将持续依托全球前沿的产品资源与本土化服务优势，在技术创新与行业应用两个维度不断突破，为中国科研创新与产业升级注入更强动力。在技术创新层面，研索仪器将重点布局三大方向：一是更高精度的测量技术研发，通过优化光学系统设计与算法改进，进一步提升...

新能源：电池安全与风电叶片的“光学守护”锂离子电池在充放电过程中，电极材料体积变化引发应力集中，可能导致电池鼓包或短路。微型DIC系统结合透明电解池，实时观测硅基负极在锂嵌入/脱出过程中的应变演化，揭示了裂纹萌生与容量衰减的关联机制，为高安全性电极材料设计提供指导。在风电领域，叶片在气动载荷与重力作用下产生复杂变形，传统应变片难以覆盖整个...

高校与科研机构是研索仪器的关键用户群体，其产品已成为材料科学、力学工程等领域基础研究的重要工具。在生物材料研究中，Micro-DIC 系统可测量软骨、血管等生物组织在力学载荷下的变形行为，为组织工程支架设计提供参考；在新型功能材料研发中，介观尺度测量系统帮助科研人员揭示材料微观结构与宏观性能的内在关联；在仿生材料研究中，通过对比天然材料与...

无损检测系统应用于多个领域，包括但不限于：航空航天：在飞机制造、维修和检查中发挥着重要作用，确保飞机结构的完整性和安全性。电力行业：用于检测电力电缆、变压器、发电机等设备的内部缺陷，保障电力系统的安全运行。石油和化工：在石油和化工设备的制造、安装和维护过程中，用于检测管道、容器等设备的完整性。机械制造：在机械零件的制造过程中用于检测内部缺...

被测材料的形状对原位加载测试的结果具有重要影响。在进行原位加载测试时，被测材料的形状应该能够满足测试要求，并且能够保证测试结果的准确性。不同形状的材料在受力过程中可能会产生不同的应力分布和应变分布，从而影响测试结果。因此，被测材料的形状应该能够尽可能地接近实际使用条件下的形状，以确保测试结果的准确性；此外，被测材料的表面质量也对原位加载测...

光学非接触应变测量的关键优势源于其创新原理与技术特性。与接触式测量相比，该技术通过光学系统采集物体表面图像信息进行分析，全程无需与被测对象产生机械交互，从根本上避免了加载干扰、样品损伤等问题。其中，数字图像相关（DIC）技术作为主流实现方式，通过三大关键步骤完成精密测量：首先在物体表面制作随机散斑图案作为特征标记，可采用人工喷涂或利用自然...

光学非接触应变测量的发展，本质上是光学、材料、计算科学与工程应用交叉融合的结果。三大前沿领域的突破正重塑光学测量的技术边界：超快光学：捕捉瞬态变形的“光学快门”飞秒激光技术的发展使光学测量的时间分辨率突破皮秒级。在材料动态力学性能测试中，超快DIC系统结合飞秒激光脉冲照明与高速相机，可捕捉金属材料在冲击载荷下的绝热剪切带演化过程，揭示应变...

随着数字孪生技术的兴起，光学非接触应变测量正从“数据采集工具”向“模型驱动引擎”演进。通过将光学测量数据实时注入数字孪生体，可实现材料变形-损伤-失效的全过程仿真，构建“感知-预测-决策”的闭环系统。例如，在风电叶片监测中，光学测量数据驱动的数字孪生模型可预测叶片裂纹扩展，指导预防性维护，降低停机损失。光学非接触应变测量技术以其独特的非侵...

高校与科研机构是研索仪器的关键用户群体，其产品已成为材料科学、力学工程等领域基础研究的重要工具。在生物材料研究中，Micro-DIC 系统可测量软骨、血管等生物组织在力学载荷下的变形行为，为组织工程支架设计提供参考；在新型功能材料研发中，介观尺度测量系统帮助科研人员揭示材料微观结构与宏观性能的内在关联；在仿生材料研究中，通过对比天然材料与...

研索仪器的竞争力不仅在于硬件设备的先进性，更体现在对测量数据价值的深度挖掘，尤其在 "实验测量 - 仿真分析" 闭环构建方面形成了独特优势。传统测试与仿真往往处于割裂状态，实验数据难以有效支撑仿真模型的验证与修正，导致仿真结果的可信度受限。研索仪器通过技术整合，彻底打破了这一行业痛点。在断裂力学研究领域，研索仪器的 DIC 系统展现出强大...

人工智能赋能的数据处理传统光学测量数据处理依赖人工特征提取与参数调优，效率与泛化能力受限。深度学习技术的引入为这一问题提供了解决方案。例如，卷积神经网络（CNN）可直接从原始图像中预测应变场，处理速度较传统DIC算法提升两个数量级；生成对抗网络（GAN）则可用于散斑图案增强，提升低对比度图像的测量精度。航空航天：复合材料结构健康监测在C9...

近年来，人工智能与光学测量的深度融合催生了新一代智能应变感知系统。深度学习算法直接处理原始图像，自动提取应变特征，处理速度较传统DIC提升100倍以上。例如，卷积神经网络（CNN）在低对比度散斑图像中仍可准确预测应变场，误差小于0.005με；图神经网络（GNN）则通过构建像素间拓扑关系，提升了复杂纹理表面的测量鲁棒性。多模态融合成为另一...