汽车开发涉及到材料选择、零件结构强度分析以及整车性能测试等过程。针对其中力学性能相关的测试,传统接触式测试手段,如应变计、引伸计等测量方式,无法测量小尺寸试件,对于大变形测量也失效,并且只能获得有限的局部平均数据。数字图像相关法作为一种新兴的非接触式测量手段,将材料表面的变形测量转化为材料表面灰度区域特征的匹配问题,具有测量对象广泛、测量精度高、可测量全场变形等优点,在材料力学性能测试中得到了广泛应用。目前数字图像相关法的研究主要围绕提高该算法的精度和扩展算法的应用范围这两方面,基于此,本文的主要研究内容分述如下:(1)变形参数可控的仿真散斑图为算法分析提供有效手段。本文提出基于反向映射法的变形散斑图生成方法,该方法原理简单易懂,并且易于编程实现。(2)提出基于相关熵准则的鲁棒数字图像相关法。对于形函数无法准确描述非连续变形或成像系统噪声引起的灰度偏差,通过相关熵准则中的核宽参数自动定位区域匹配时的大灰度偏差点,并给予较小的权值,从而控制大偏差点对匹配计算的负面影响,提高计算精度。(3)针对应变场的计算,本文首先对鲁棒数字图像相关法计算得到的位移场进行平滑,基于正则化方法惩罚位移场噪声项,后对该平滑后位移场进行差分,从而获得更加平滑的应变场分布。(4)将鲁棒数字图像相关法应用到实际变形测量中。对于连续变形,将鲁棒数字图像相关法测量结果与引伸计结果进行了对比,验证连续变形测量的有效性;对于非连续变形,利用鲁棒数字图像相关法测量含孔碳纤维试件孔洞周围应力集中变形、含孔碳纤维试件单向拉伸断裂后裂缝周围变形以及致密孔板变形,验证了该方法应用于非连续变形测量的有效性。本文的研究成果提高了传统数字图像相关法的计算精度,并扩大了该方法在材料非连续变形测量领域的应用,进一步完善了算法的理论体系和应用范围。