高精度摄像机标定模板的设计及识别算法

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摄像机标定方法

摄像机标定方法摄像机标定是计算机视觉领域的一项重要任务，主要目的是确定摄像机的内外参数，以便将图像中的像素坐标转换为世界坐标。

摄像机标定有多种方法可供选择，其中包括使用标定物体、使用棋盘格、使用角点等。

下面将详细介绍其中的几种方法。

第一种方法是使用标定物体进行摄像机标定。

该方法需要摄像机拍摄带有已知尺寸的标定物体，例如固定尺寸的棋盘格或标尺。

通过测量图像中标定物体的像素坐标和已知尺寸，可以计算出摄像机的内外参数。

这个过程通常涉及到图像坐标和世界坐标的转换，以及通过最小二乘法进行参数求解。

第二种方法是使用棋盘格进行摄像机标定。

这种方法是比较常用且简单的一种标定方法。

首先，在摄像机拍摄的图像中绘制一个棋盘格，然后使用摄像机内参数和外参数将棋盘格的世界坐标与图像坐标建立对应关系。

通过采集多幅图像并测量每幅图像中的棋盘格角点的像素坐标，可以得到摄像机的内外参数。

这个过程通常使用角点检测算法来自动检测图像中的棋盘格角点。

第三种方法是使用角点进行摄像机标定。

这种方法也是比较常用的一种标定方法。

和使用棋盘格类似，该方法也是通过摄像机内参数和外参数将角点的世界坐标与图像坐标建立对应关系。

角点通常是由几条直线的交点或者是物体的尖锐边缘。

通过采集多幅图像并测量每幅图像中的角点的像素坐标，可以得到摄像机的内外参数。

这个过程通常也使用角点检测算法来自动检测图像中的角点。

除了上述几种常用方法，还有其他一些比较新颖的摄像机标定方法。

例如，基于模板匹配的方法可以在不需要标定物体的情况下估计摄像机的内外参数。

这种方法需要摄像机拍摄多幅图像，并在每幅图像中定位模板。

通过比较模板在不同图像中的位置，可以估计摄像机的内外参数。

此外，还有基于结构光的方法和基于手眼标定原理的方法等。

总之，摄像机标定是计算机视觉领域的一项重要任务，有多种不同的方法可供选择。

使用标定物体、棋盘格、角点等进行摄像机标定是常见的方法。

这些方法可以通过采集多幅图像并测量像素坐标，计算摄像机的内外参数。

摄像机标定的基本原理实现及性能分析_小论文

摄像机标定的基本原理实现及性能分析_小论文1.采集标定图像：通过摄像机拍摄一系列已知的标定板图像，标定板上通常有明确的特征点或者标定物体，这些特征点被用来进行摄像机标定的计算。

2. 特征点提取：使用图像处理算法，如Harris角点检测或SIFT算法等，从标定图像中找到特征点，并提取其特征描述子。

3.特征点匹配：将标定板图像中的特征点与实际世界坐标点进行匹配，建立特征点之间的对应关系。

4.摄像机的内参数标定：通过已知的标定板图像和其对应的实际世界坐标点，利用摄像机模型的投影关系，计算出摄像机的内参数，包括焦距、主点和畸变参数等。

5.摄像机的外参数标定：利用摄像机的内参数和特征点的对应关系，通过最小化重投影误差的方法，估计出摄像机的外参数，包括旋转矩阵和平移矩阵。

6.误差评估：对标定结果进行误差评估和优化，例如通过重投影误差的计算和最小化、重复采样一致性算法（RANSAC）等方法，对标定的准确性进行验证和改进。

1.精度：即标定结果与实际情况之间的误差。

精度的评估通常通过计算摄像机内外参数的重投影误差来进行，重投影误差较小则说明标定结果较为准确。

2.稳定性：即标定结果对输入数据的变化的稳定性。

稳定性的评估可以通过在不同条件下进行多次标定实验，计算不同实验结果之间的差异之来进行。

3.鲁棒性：即标定方法对噪声和异常值的容忍能力。

鲁棒性的评估可以通过向标定图像中加入噪声或异常值，并观察标定结果的变化情况来进行。

4.计算效率：即标定过程所需的计算时间。

计算效率的评估可以通过记录标定过程的耗时来进行。

5.实际应用：即标定方法在实际应用中的可行性和有效性。

实际应用的评估可以通过将标定结果应用到三维重构、姿态估计等任务中，观察其效果和性能来进行。

总之，摄像机标定是计算机视觉领域中的一个重要研究课题，其基本原理是通过建立摄像机内外参数与实际世界坐标的对应关系，实现图像坐标与实际世界坐标之间的转换。

标定的实现包括采集标定图像、特征点提取与匹配、摄像机内外参数标定和误差评估等步骤。

单目相机高精度标定方法

单目相机高精度标定方法摘要：相机标定是计算机视觉中的一个重要环节，对于单目相机来说，其标定过程是获取相机的内部参数和外部参数的过程。

本文介绍了单目相机高精度标定方法的基本原理和具体步骤，并探讨了其中的一些关键技术和注意事项。

一、引言相机标定是计算机视觉中的关键问题之一，它是指通过对相机进行一系列的观测和计算，从而确定相机的内部参数和外部参数。

相机标定是计算机视觉中的基础工作，可以应用于三维重构、目标跟踪、姿态估计等领域。

二、相机标定的基本原理相机标定的基本原理是通过观测特定的标定板上的已知点或特征，利用数学模型将像素坐标与实际世界坐标进行对应。

标定板上的已知点可以是一些特殊的标记点，也可以是一些特征点，例如棋盘格。

通过观测这些已知点在图像中的投影位置，可以通过解方程组的方式求解相机的内部参数和外部参数。

三、单目相机高精度标定方法的步骤1. 准备标定板：选择适当的标定板，例如棋盘格，保证标定板上的特征点清晰可见。

2. 拍摄标定图像：将标定板放置在不同位置和角度下，使用单目相机拍摄一系列标定图像。

要求标定图像的分辨率和图像质量较高。

3. 提取特征点：对于每张标定图像，使用图像处理方法提取出标定板上的特征点，例如角点。

4. 估计初始参数：利用已知的标定板尺寸，结合特征点的像素坐标，通过最小二乘法估计出初始的相机内部参数和外部参数。

5. 优化参数：通过非线性优化算法，对相机内部参数和外部参数进行迭代优化，使标定结果更加精确。

6. 评估标定结果：使用标定结果对标定图像进行重投影，计算重投影误差，评估标定结果的精度。

四、关键技术和注意事项1. 标定图像的质量对标定结果有重要影响，要求标定图像的分辨率较高，图像清晰可见，避免图像模糊或过曝。

2. 标定板的选择也对标定结果有一定影响，一般选择具有规则几何结构的标定板，例如棋盘格。

3. 特征点的提取是标定过程中的关键步骤，可以使用图像处理算法进行特征点的自动提取，或者手动标注特征点。

一种相机标定方法

一种相机标定方法
相机标定是指根据摄影机的内部和外部参数，确定摄影机所拍摄物体的三维坐标与图像上的二维坐标之间的准确关系。

一种常见的相机标定方法是使用相机标定板。

相机标定板是一个具有已知尺寸和模式的平面板，通常是由方形或圆形的黑白格子组成。

标定板应该放置在静止的平面上，并且位于摄像机的整个视场中。

以下是一种相机标定的步骤：
1. 摄像机采集图像：在标定板上采集多张图像。

这些图像应该涵盖摄像机可能使用的不同位置和角度。

2. 提取标定板角点：利用图像处理技术，如角点检测算法，从图像中提取标定板的角点。

角点是标定板格子交叉点的位置。

3. 标定板角点的三维坐标：通过测量标定板的实际尺寸，可以确定标定板角点的三维坐标。

4. 相机参数估计：使用相机模型和标定板角点的二维-三维对应关系，通过最小化重投影误差的优化算法，估计出相机的内部参数（如焦距、主点位置）和外部参数（如旋转和平移矩阵）。

5. 校正和验证：根据估计出的相机参数，对标定板图像进行校正，使得图像中的物体位置和标定板上的物体位置能够精确对应。

通过检查校正结果的准确性和稳定性，可以验证相机标定的质量。

相机标定方法可以根据具体的应用和需求进行调整和改进，但以上步骤是一个基本的相机标定流程。

摄像机标定

摄像机标定在图像测量过程以及机器视觉应用中，常常会涉及到这样一个概念，那就是利用摄像机所拍摄到的图像来还原空间中的物体。

在这里，不妨假设摄像机所拍摄到的图像与三维空间中的物体之间存在以下一种简单的线性关系：[像]＝M[物]这里，矩阵M可以看成是摄像机成像的几何模型。

M中的参数就是摄像机参数。

通常，这些参数是要通过实验与计算来得到的。

这个求解参数的过程就称为摄像机标定。

机器视觉标定板说明MV-SB型MV-SB机器视觉标定板说明●特征圆成陈列分布，间距30mm、板子尺寸：300X300mm。

● 4个大圆为标志圆，大圆环标志确定方向。

●用特征圆的圆心坐标进行标定。

●特征圆的圆心坐标提取方法：获得4个标志圆坐标，利用仿射变换将特征圆的坐标调正，然后对其进行排序，确定相应特征圆图像坐标。

●采用铝合金材料。

一、概述计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。

在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。

标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。

标定精度的大小，直接影响着计算机视觉（机器视觉）的精度。

迄今为止，对于摄像机标定问题已提出了很多方法，摄像机标定的理论问题已得到较好的解决，对摄像机标定的研究来说，当前的研究工作应该集中在如何针对具体的实际应用问题，采用特定的简便、实用、快速、准确的标定方法。

二、摄像机标定分类1 根据是否需要标定参照物来看，可分为传统的摄像机标定方法和摄像机自标定方法。

传统的摄像机标定是在一定的摄像机模型下，基于特定的实验条件，如形状、尺寸已知的标定物，经过对其进行图像处理，利用一系列数学变换和计算方法，求取摄像机模型的内部参数和外部参数（分为最优化算法的标定方法、利用摄像机透视变换矩阵的标定方法、进一步考虑畸变补偿的两步法和采用更为合理的摄像机模型的双平面标定法）；不依赖于标定参照物的摄像机标定方法，仅利用摄像机在运动过程中周围环境的图像与图像之间的对应关系对摄像机进行的标定称为摄像机自标定方法，它又分为：基于自动视觉的摄像机自标定技术（基于平移运动的自标定技术和基于旋转运动的自标定技术）、利用本质矩阵和基本矩阵的自标定技术、利用多幅图像之间的直线对应关系的摄像机自标定方以及利用灭点和通过弱透视投影或平行透视投影进行摄像机标定等。

相机标定算法

相机标定算法摄像机标定是用来计算摄像机的运动参数的重要步骤，它可以把摄像机的物理坐标系与图像坐标系（像素坐标系）相关联。

与处理传统图像不同，机器视觉要处理数字信号，因此摄像机标定是机器视觉系统中一个非常重要的环节。

本文介绍了摄像机标定的原理、方法和结果分析，并介绍了常用的摄像机标定算法及其特点，以便于更多的应用。

一、摄像机标定的原理摄像机标定是一种从照片中识别物体坐标系的方法，它的原理是基于三角测量算法，需要在机器视觉系统中提前定义了实物内部的若干个特征点，根据这些临时点的位置，就可以计算出摄像机坐标系和图像坐标系之间的关系，从而实现机器视觉系统的精确测量。

二、摄像机标定的方法摄像机标定有多种方法，一般来说，采用的方法有极小二乘法（least squares）、基于模板的方法、单应矩阵，以及深度学习法等。

1.极小二乘法（least squares）极小二乘法是用来计算实物在摄像机空间中坐标系下的坐标，它可以通过计算实物上光学特征点在摄像机坐标系下的坐标与摄像机图像上由特征点检测得到的坐标之间的差值来实现标定，从而给出摄像机的参数。

2.基于模板的方法基于模板的方法也叫多视场校正，是最常见的摄像机标定方法之一，它的原理是将位置处于固定的模板特征点投射到摄像机图像坐标系中，并结合摄像机图像坐标系中的特征点来求解摄像机的参数。

由于模板的临时点可以很容易被识别，该方法简单快捷，是机器视觉系统中常用的标定方法。

3.单应矩阵单应矩阵法是比较常用的摄像机标定算法之一，它使用了两个平面上的点对来对摄像机运动进行标定，它可以将视场中的三维空间投射到图像平面形成新的图像，从而得到摄像机运动参数及内参。

4.深度学习法深度学习法是近几年新兴的技术，它也可用于摄像机标定。

该方法主要是使用深度学习网络来识别图像中的特征点，再针对特征点及其相对位置关系来对摄像机运动参数进行标定。

优点是数据量不大，标定效果较好，但由于目前深度学习技术尚不成熟，其计算速度和准确度仍是技术上的瓶颈。

高精度近红外摄像机标定研究

ＡｂｔａｔＯｊｃｖＴｅｉｎａｄｍａｕａｔｒｎａｔｅｎａｆｒｄｃｌｒｔｎｂａ，ｈｃｓｅｓｓｎａｓｃｒｂｅｔｅｏｄｓｎｎｆｕｅａｃｉｅｒｉｒｅａｂａｏｏｒｗｉｉａｙｔｕｅａｄｈｓｉｇｃｖｎａｉｉｄｈｏ
Ｒ∞ Ｉ协Ｗｉｈａｉｒｔｎａｃｒｃｆ００ｍｍ．ｉｈｐｅｉｉｎｎａｆｒｄｃｌｂａｉｎｂａｄｗａｂａｎｄｎｏｌ】ｔｔｅｃｌａｉｃｕａｙｏ．４ｈｂｏａｈｇ — ｒｃｓｏｅｒｉｒｅａｉｒｔｏｒｓｏｔｉｅ，ａｄｓｍｅｎａｏｐｏｌｍｓｏｅｒｉｆａｅａｒａｉｒｔｎｗｅｅｓｌｅ．ｂＩｉｒｂｅｆｎａｎｒｒｄｃｍｅａｃｌａｉｒｏｖｄＣｎＩｓ姐ｂｏｌ
ｃｌｒｔｎｂａｄＴｅｅｅｆｉｇｓｏａｉｒｔｎｂａｄｗｅｅｓｏ．ａｄｓｂｐｘｌＣ０ｄｎｔｓｏｕｎｕｏｎｓｉａｉａｉｏｒ．ｈｎａｓｒｓｏｂｏｉｍａｅｆｃｌａｉｏｒｒｈｔｎｕ — ｉｅＯｒｉａｅｆｌｍｉｏｓｐｉｔｎｂｏｉｇｓｗｒｘｒｃｅ．ｉｈｅａｉｎｈｐｂｔｅｕ — ｉｅｏｎｎｏｒｓｏｄｎＤｏｎ，ｔｅｍｅｈｄｆｌｅｒｍａｅｅｅｅｔｔｄＷｔｔｅｒｌｔｓｉｅｗｅｎｓｂｐｘｌｐｉｔａｄｃｒｐｎｉｇ３ｐｉｔｈｔｏｓｏｉａａｈｏｅｎ

摄像机标定方法及原理

摄像机标定方法及原理摄像机内参数标定方法及原理：1.赋参法：a.使用透镜测量摄像机的焦距，根据透镜公式可求解出摄像机的内参数，如焦距、主点坐标等。

b.使用标准栅格或尺子等物体在距离摄像机一定位置处摆放，通过测量图像上物体的特征点的像素坐标和实际物体的尺寸，对内参数进行估计。

2.视差法：a.使用双目立体视觉系统，通过数学推导得到根据视差计算焦距和主点坐标的公式，从而标定摄像机的内参数。

b.具体操作时，将一张标定板放在双目系统的不同位置处，通过左右摄像机拍摄到的标定板图像，计算出两个图像的视差，进而估计出焦距和主点的坐标。

摄像机外参数标定方法及原理：1.立体视觉法：a.使用双目立体视觉系统，通过测量双目在空间中的位置关系，从而确定摄像机的外参数（即相对于参考坐标系的位置和姿态）。

b.一般情况下，通过观察物体在空间中的三维坐标和其在两个图像上的对应点的像素坐标，可以计算出外参数。

2.惯性传感器法：a.使用惯性传感器等设备，通过测量摄像机在三维空间中的加速度和角速度等信息，可以估计出摄像机的运动轨迹和姿态。

b.参考标定板等物体，在摄像机的运动过程中进行拍摄，根据拍摄到的图像和传感器测量的信息，计算出摄像机的外参数。

摄像机校正方法及原理：1.畸变校正法：a.摄像机的透镜会引入径向畸变和切向畸变，通过收集一组由标定板拍摄得到的图像，并对图像进行处理，去除畸变。

b.基于非线性最小二乘法，对摄像机内参数和畸变系数进行优化，得到校正后的摄像机参数。

2.摄像机自标定法：a.在摄像机运动过程中，摄像机捕捉到的图像中存在物体之间的三维关系，可以通过计算这些三维关系得到摄像机的内外参数。

b.根据三维重建的准确性和稳定性的要求，通过最小二乘法等算法，对摄像机内外参数进行优化。

摄像机标定的原理主要是通过数学模型和图像处理算法对摄像机的成像过程进行建模和估计。

通过收集一系列由标定板或其他具有已知形状和尺寸的物体拍摄得到的图像，分析图像上的特征点和相应的三维物体的几何关系，可以获得摄像机的内外参数。

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２（））ｃｚ＝ｌｏｒ（ｄｚ＝ｅｘｒｇｐ
图１不同的渐变圆形的灰度分布
）为切向形变系数．式（可写为４
ｕ＝ｆｘ ″＋ｃｘｘ烌（）６烍ｖ＝ｆ ″＋ｃｙｙｙ烎因为镜头的形变而导致对标定模通常情况下，
板的监测精度下降．式（为镜头的形变模型，忽略５）了高阶的形变．本文讨论的算法就是用于更精确地检测镜头形变．
５－７］，变［所以上面的模型可以扩展为２４２）ｘ ″ ＝ｘ ′（１＋ｋｒｒｘ ′ ′＋ｐｒ２ｘ ′ ＋ｋ＋２ｐｙ１２１２（２＋烌２４２烍１＋ｋｒ＋ｋｒ＋２ｘ ′ ′＋ｐｒ２ ″ ＝ｙ ′（ ′）ｙｙｐｙ１２２１（２＋烎（）５２２２；式中：ｒ＝ｘ ′ ＋ｙ ′ ｋｋｐｐ１、２为径向形变系数；１、２
１标定的基本原理
本文使用针孔摄像机模型，也就是将一幅图通
４］过透视变换将三维空间中的点投影到图像平面［．
通常使用黑白棋盘格作为标定模板，由于其制
，收稿日期：女，副教授．２０１０－０６－２３．作者简介：梁力（１９５４－）
，的圆形渐变模板确定（如图１所示）经过多次实验发现，由于环境灯光的影响，线性的渐变会被干扰，变成非线性渐变，使得分布如ｚ＝ｋｒ的渐变圆形在经过环境影响后得到最优标定结果（ｚ＝ｋｒ的分布在实际环境用摄像机捕获的图像分布近似于ｚ＝
第４５卷第４期２０１１年４月
西安交通大学学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩ ′ ＡＮＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
Ｖｏｌ．４５Ｎｏ．４Ａｒ．２０１１ｐ
高精度摄像机标定模板的设计及识别算法
１２２
（，，；１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｉｎｅｅｒｉｎＸｉ ′ ａｎＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＸｉ ′ ａｎ７１００４９，Ｃｈｉｎａ２．Ｓｃｈｏｏｌｏｆｇｇｇｙ，，）ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎＸｉ ′ ａｎＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＸｉ ′ ａｎ７１００４９，Ｃｈｉｎａｇｇｇｙ
２）在捕获到的图形中，渐变圆形的灰度分布如图ｋｒ．制作简２所示．由于ｚ＝ｋｒ的线性渐变圆形精度高，
０１燅燀０（；式中：是基准点（通常在图像的中心）ｃｃｆｆｘ，ｘ、ｙ）ｙ是以像素为单位的焦距．透视投影变换等价于下面）的形式（ｚ≠０
１－３］机内的参数［．
作简单，标定精度较高，符合办公、家庭使用的标定要求，已经获得了广泛的应用，但在机器人视觉应用中，其标定精度略显不足．因此，本文设计了一种新的标定模板，不仅继承了黑白棋盘格模板的各种优点，而且提高了标定精度．目前，该方法已经被用于标定富士施乐公司生产线上机器人手臂的视觉系统，并获得了精确的结果．
单，因此本文中实验都采用线性渐变模板，实验采用的模板如图３所示．
ｘＸ熿燄熿燄ｙ＝ＲＹ＋ｔｚＺ燅燀燅燀／ｘ ′ ＝ｘｚ
／ ′ ＝ｙ）３
２（））ａｚ＝ｋｒｂｚ＝ｋｒ（
ＤｅｓｉｎａｎｄＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＡｃｃｕｒａｔｅＣａｍｅｒａＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＴａｒｅｔｓｇｇ
ＬＩＡＮＧＬｉ，ＹＩＮＤｏｎｆｅｉ，ＷＡＮＧＣｈｕａｎｇ
ｕ＝ｆｘ ′＋ｃｘｘ烌（）４烍ｖ＝ｆ ′＋ｃｙｙｙ烎式中：Ｒ为世界坐标系到摄像机坐标系的坐标变换
（；外参数）ｔ为平移变换．真正的镜头通常有一些形变，主要的变形为径向形变，也会有轻微的切向形
梁力１，尹东斐２，王川２
（西安交通大学软件学院，西安交通大学电子与信息工程学院，１．７１００４９，西安；２．７１００４９，西安）
2011、8.18
— — 黑白棋盘格识别精度低导致标定精度降低的问题，摘要：针对目前摄像机标定模板 — 提出了一种以渐变圆形为特征的摄像机标定模板以及相应的检测算法．新的摄像机标定模板以渐变圆形作为图元代替以前的棋盘格交点，从而可以使摄像机更精确地对其位置进行识别，得到更精确的摄像机标定结果，并保留了黑白棋盘格作为标定模板，具有制作简易，成本低廉的优势，并且针对这种标定模板，提出了精确的检测算法．实验结果表明，在相同的摄像机和相同的环境下，新标定模板和检测算法标定的投影误差比黑白棋盘格的标定结果减少了２０％．关键词：摄像机标定；标定模板；检测算法）中图分类号：ＴＮ３９１．４文献标志码：Ａ文章编号：０２５３－９８７Ｘ（２０１１０４－００８２－０４
：ＡＡｂｓｔｒａｃｔｎｅｗｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔａｒｅｔａｎｄｉｔｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｒｅｔｏｉｍｒｏｖｅｔｈｅｒｅｓｅｎｔｅｄｇｐｐｌｏｗａｃｃｕｒａｃｏｆｅｘｉｓｔｉｎｃｏｍｍｏｎｃｈｅｃｋｅｒｂｏａｒｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅｎｅｗｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔａｒｅｔｙｇｇ，，ｒａｄｉｅｎｔｒｉｍｉｔｉｖｅｕｓｅｓｃｉｒｃｌｅａｓｉｔｓｅｌｅｍｅｎｔａｎｄｔｈｕｓｈａｓｅａｓｔｏｍａｋｅｃｈｅａａｎｄｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｇｐｙｐｃｏｍａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｃｈｅｃｋｅｒｂｏａｒｄ．Ｉｔｉｓｅａｓａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｎｅｗｄｅｓｉｎｅｄｃａｍ－ｆｅａｔｕｒｅｓｐｙｇｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔａｒｅｔｓｉｎｃｅｔｈｅｎｅｗｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔａｒｅｔｃｏｎｔａｉｎｓｍｏｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈａｎｃｏｍｍｏｎｇｇｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｆｏｒｔｈｅｎｅｗｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔａｒｅｔ．Ｅｘ－ｃｈｅｃｋｅｒｂｏａｒｄ．Ａｒｏｖｉｄｅｄｇｐｒｅｓｕｌｔｓａｎｄｃｏｍａｒｉｓｏｎｓｗｉｔｈｔｈｅｃｈｅｃｋｂｏａｒｄｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｗｔａｒｅｔｗｉｔｈｔｈｅｄｅｔｅｃ－ｅｒｉｍｅｎｔａｌｐｇｐｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｅｒｒｏｒｂ２０％．ｒｏｅｃｔｉｏｎｙｐｊ：；；Ｋｅｗｏｒｄｓｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔａｒｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｙｇ随着机器视觉技术在机器人技术中的广泛应用，对摄像机的标定精度提出了更高的要求．在众多的摄像机标定方法中，基于平面模板的摄像机标定由于其标定模板制作简单，精度也满足要求，应用范围越来越广．这种方法要求绘制一个具有精确定位点阵的模板，然后使模板和摄像机做相互运动，获得３个（或３个以上）不同方位的模板图像，最后通过确定图像和模板上点的匹配，计算出图像和模板之间的单应性矩阵，并利用该单应性矩阵解出摄像