工业相机标定深度解析
【机器视觉】工业相机的主要参数
【机器视觉】工业相机的主要参数工业相机概述工业相机是系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号改变成为有序的电信号。
挑选合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的不仅是挺直打算所采集到的图像辨别率、图像质量等，同时也与囫囵系统的运行模式挺直相关。
主要参数1.辨别率（Resolution）：相机每次采集图像的像素点数（Pixels），对于数字相机机普通是挺直与光电的像元数对应的，对于模拟相机机则是取决于视频制式，PAL制为768*576，NTSC制为640*480。
2.像素深度（PixelDepth）：即每像素数据的位数，普通常用的是8Bit，对于数字相机机普通还会有10Bit、12Bit等。
3.最大帧率（FrameRate）/行频（LineRate）：相机机采集传输图像的速率，对于面阵相机机普通为每秒采集的帧数（Frames/Sec.），对于线阵相机机为每秒采集的行数（Hz）。
4.曝光方式（Exposure）和快门速度（Shutter）：对于线阵相机机都是逐行曝光的方式，可以挑选固定行频和外触发同步的采集方式，曝光时光可以与行周期全都，也可以设定一个固定的时光；面阵相机机有帧曝光、场曝光和滚动行曝光等几种常见方式，数字相机机普通都提供外触发采图的功能。
快门速度普通可到10微秒，高速相机机还可以更快。
5.像元尺寸（PixelSize）：像元大小和像元数（辨别率）共同打算了相机机靶面的大小。
目前数字相机机像元尺寸普通为3μm-10μm，普通像元尺寸越小，创造难度越大，图像质量也越不简单提高。
6.光谱响应特性（SpectralRange）：是指该像元传感器对不同光波的敏感特性，普通响应范围是350nm－1000nm，一些相机机在靶面前加了一个滤镜，滤除光芒，假如系统需要对红外感光时可去掉该滤镜。
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工业相机最低照度的主要判定参数解析
工业相机最低照度的主要判定参数解析工业相机作为主要的成像设备，在整个机器视觉系统中占据着重要的位置，工业相机的质量直接影响着机器视觉最终图像的品质。
而衡量一款工业相机质量的参数有很多，如清晰度、速度、稳定度以及感光度等。
我们想要知晓一款相机的感光度，就需要通过了解其最低照度来进行判断，最低照度指的就是工业相机可以实现清晰成像的最暗环境程度，直接决定着这款相机可以应用于怎样的工作环境下。
目前，对于工业相机最低照度的测量，由于没有统一的国际标准，因此，市面上存在着众多的方法，但最为常用的是目标照度法。
虽然在最低照度的测量上，存在着不同的方法，但其主要的判定参数却是大致相同的。
1、视频振幅的IRE等级CCD工业相机的视频输出最大振幅一般为100IRE或700毫伏，一个100IRE 的视频则表示可以完全驱动一个监视器表现最好亮度和对比度的优质影像，通常30IRE是最低的表现可用影像的数值。
一个在10IRE下测量的结果可以比在100IRE 下测量的结果高出10倍，因此没有标出IRE等级的结果实际上是没有意义的。
2、光源的色温光源的色温表述光源中光线的波长内容，一个3200k光源的多数波长都在600纳米和900纳米之间，而一个9300k光源的多数波长则都在300到500纳米之间。
在一个典型的CCD传感器上，一个600纳米波长的光源将比波长为900纳米波长的光源多产生10倍的电子，因此，要对色温进行特别标注，这对测量结果也有着非常重要的意义。
3、目标的反射率和背景目标的反射率和背景能彻底改变测量的结果，一个有100%反射率的目标平面上能产生比只有1%反射率的目标高出100倍的光线。
4、镜头F值F值表示的是镜头采集光线的能力，一个好的镜头能采集更多的光线并集中放射到CCD传感器上，如F1.4的镜头比F2.0的镜头能采集2倍的光线，也就是说F1.0的镜头比F10的镜头能多采集100倍的光线，因此在测量中标出F值是非常重要的。
Halcon相机标定简介
Halcon相机标定简介相机标定简介⾸先镜头有畸变，也就是说照出的图像与实际不符产⽣了形变。
即使⼯业镜头也是有千分之⼏的畸变率的。
上个图告诉⼤家畸变这个图⾥，第⼀个图就是我们相机下的真实的形状，后边两个就是照出来有畸变的图⽚。
其次镜头与相机⽆论你的机械结构精度多⾼，也不容易或者说没办法将相机安装的特别正，那相机安装不正也是会导致误差的。
⼤家想知道具体数学模型的话可以搜⼀下相机标定的理论⽅⾯的知识，我侧重怎么做。
标定就是把上述两个东西转化成正常的。
⽆论是在图像测量或者机器视觉应⽤中，相机参数的标定都是⾮常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机⼯作产⽣结果的准确性。
深度说明1、相机标定参数介绍内参：确定摄像机从三维空间到⼆维空间的投影关系。
针孔相机（FA镜头相机）模型为6个参数（f,kSx,Sy,Cx,Cy）;远⼼镜头相机模型为5个参数（f,Sx,Sy,Cx,Cy）;线阵相机为11个参数（f,k,Sx,Sy,Cx,Cy,Width,Highth,Vx,Vy,Vz）。
其中：f为焦距；k表⽰径向畸变量级。
如果k为负值，畸变为桶形畸变，如果为正值，那么畸变为枕形畸变。
Sx,Sy是缩放⽐例因⼦。
对于相机（FA镜头）表⽰图像传感器⽔平和垂直⽅向上相邻像素之间的距离，初始值与真实值越接近计算速度越快。
对于远⼼摄像机模型，表⽰像素在世界坐标系中的尺⼨。
Cx,Cy是图像的主点，对于相机，这个点是投影中⼼在成像平⾯上的垂直投影，同时也是径向畸变的中⼼。
对于远⼼摄像机模型，只表⽰畸变的中⼼。
Vx,Vy,Vz：线阵相机必须与被拍摄物体之间有相对移动才能拍摄到⼀幅有⽤的图像。
这是运动向量。
Sx,Sy对于线阵相机是相邻像元的⽔平和垂直距离。
2、标定板详细介绍问题1：halcon是否只能使⽤halcon专⽤的标定板？halcon提供了简便、精准的标定算⼦与标定助⼿，这在实际使⽤中极⼤地⽅便了使⽤者在halcon中有两种标定⽅式：halcon⾃带例程中出现的，⽤halcon定义的标定板，如下图：⽤户⾃定义标定板，⽤户可以制作任何形状、形式的标定板，如下图：所以，halcon并⾮只能使⽤专⽤标定板，也可以使⽤⾃定义标定板就可以进⾏标定。
为什么要进行相机标定-相机标定有何意义-
为什么要进行相机标定?相机标定有何意义?01为什么要进行相机标定随着（机器视觉）的迅猛发展，我们已经不满足于使用摄像机进行监控、抓拍这种较为简单的功能。
更多的用户青睐于它在非接触三维尺寸测量上的应用。
我们所谓的三维测量是广义的三维测量，它不仅包括三维物体的重构与测量，还包括在三维空间中识别任意二维平面上的尺寸以及位置。
这种技术目前已被应用在（高精度）的（工业）模具以及装配测量中，其中任意二维平面上的尺寸（检测）技术应用得更为广泛。
图一如图1当被测平面和像平面平行且成像模型为理想的小孔成像模型，我们设焦距为、工作距离为，则被测物和它的像关系可简单的表示为：但是在实际应用中并非如此，我们无法严格控制像平面和被测平面的位置，所用的镜头也不是严格的小孔模型。
如果直接使用【1】式计算将会产生极大的误差。
因此，为了获取更高的测量精度，我们需要通过标定来实现坐标平面的转换以及图像的校正。
02什么是相机标定在实际应用中，被测平面的不确定性以及镜头的畸变使我们已经无法简单的使用【1】式计算出实际距离，但是我们可以将目前能够获得的数据进行转换，使这些数据符合【1】式的使用条件。
也就是将任意坐标平面通过旋转和平移映射到理想坐标平面上，对有畸变的图像进行校正，让它成为符合小孔成像模型的像平面。
有了这种方法，我们只要确定转换（算法）、校正算法以及【1】式中的参数就可以实现三维空间中任意平面上尺寸与位置的测量。
我们将这种确定参数的过程称之为标定。
03相机单目标定相机标定的方法根据摄像机的数目可分为单目标定、双目标定以及多目标定。
其中单目相机标定是双目标定的基础，而多目相机的标定则是双目相机的扩展。
因此，我们今天首先来为大家介绍单目标定。
在平面测量中影响我们拍摄图像形变的因素有两个：镜头和相机姿态。
根据这两个因素我们将摄像机的参数分为两组，相机内参和相机外参。
3.1 相机内参内参一般包括镜头的焦距、镜头畸变参数、光轴中心坐标以及像元尺寸，当摄像机和镜头确定时，这些参数唯一确定。
常用相机标定流程
常用相机标定流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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工业相机校准报告
工业相机校准报告摘要：本报告旨在对工业相机的校准进行详细描述和分析。
通过对工业相机的校准，可以确保其在工业应用中的准确性和可靠性。
本报告将介绍校准的目的、方法、结果和结论，并提供一些校准过程中需要注意的事项。
1. 引言工业相机在现代工业生产中起着至关重要的作用。
为了确保工业相机的准确性和可靠性，校准是必不可少的。
校准可以消除相机系统中的误差，提高图像质量和测量精度。
本报告将对工业相机的校准进行详细描述和分析。
2. 校准目的工业相机的校准目的是确保其图像质量和测量精度达到预期要求。
通过校准，可以消除相机系统中的误差，提高图像的准确性和一致性。
校准还可以确保相机在不同环境条件下的稳定性和可靠性。
3. 校准方法工业相机的校准方法包括以下几个步骤：3.1 相机标定：通过使用已知尺寸的标定板或标定物体，测量相机的内部参数和外部参数。
这些参数包括焦距、畸变系数、相机位置和姿态等。
3.2 图像质量评估：通过对标定板或标定物体拍摄的图像进行分析，评估图像的质量。
评估指标包括分辨率、畸变、噪声等。
3.3 校准参数计算：根据相机标定和图像质量评估的结果，计算校准参数。
这些参数可以用于校正相机图像中的畸变和其他误差。
3.4 校准结果验证：通过拍摄不同场景的图像，验证校准结果的准确性和可靠性。
4. 校准结果校准结果是校准过程中最重要的部分。
校准结果应包括以下内容：4.1 相机内部参数：包括焦距、主点位置、畸变系数等。
4.2 相机外部参数：包括相机位置和姿态等。
4.3 图像质量评估结果：包括分辨率、畸变、噪声等。
4.4 校准参数：用于校正相机图像中的畸变和其他误差。
5. 校准结论通过对工业相机的校准，可以得出以下结论：5.1 工业相机的图像质量和测量精度达到预期要求。
5.2 工业相机在不同环境条件下具有稳定性和可靠性。
5.3 校准参数可以用于校正相机图像中的畸变和其他误差。
6. 注意事项在进行工业相机的校准过程中，需要注意以下事项：6.1 校准环境应符合实际工业应用的条件。
欧姆龙视觉标定方法_解释说明以及概述
欧姆龙视觉标定方法解释说明以及概述1. 引言1.1 概述在工业自动化领域，视觉标定是一个关键的技术，它能够通过对相机内外参数进行校准，实现对图像数据的精确处理和分析。
欧姆龙作为一家全球领先的自动化解决方案提供商，提供了一种高效可靠的视觉标定方法。
本文将详细介绍欧姆龙视觉标定方法的原理、步骤以及应用场景。
1.2 文章结构本文主要分为五个部分来阐述欧姆龙视觉标定方法。
首先，在引言部分中，我们将概述本文的目的和结构。
接下来，在第二部分中，我们将详细解释什么是视觉标定以及欧姆龙视觉标定方法的原理和步骤。
第三部分将概述欧姆龙视觉标定方法的优点和应用领域。
然后，在第四部分中，我们将通过一个实例演示欧姆龙视觉标定方法的具体步骤，并对其效果进行评价和可能出现的问题进行分析。
最后，在第五部分中，我们会总结文章并展望未来发展方向。
1.3 目的本文旨在全面介绍欧姆龙视觉标定方法，帮助读者深入了解视觉标定的概念和原理，并且提供实例演示来展示欧姆龙视觉标定方法的步骤和效果评价。
通过阅读本文，读者将能够了解欧姆龙视觉标定方法在工业自动化中的重要性和应用价值，以及未来发展方向。
2. 欧姆龙视觉标定方法解释说明:2.1 视觉标定的概念视觉标定是指通过计算机视觉技术对相机进行校准和参数调整的过程。
相机标定的目的是确定相机在3D空间中的位置和姿态，以及相关参数（如焦距、畸变等），以便实现准确的图像测量和分析。
2.2 欧姆龙视觉标定方法的原理欧姆龙视觉标定方法基于棋盘格图案和相机成像原理。
棋盘格图案作为一种常见的校准工具，由黑白方格交替组成，并精确了解其尺寸。
在这个方法中，棋盘格被放置在拍摄场景中，并且相机将多个角度拍摄到这些棋盘格。
通过分析图像上方格之间的变形，可以计算出相机内外参数。
2.3 欧姆龙视觉标定方法的步骤欧姆龙视觉标定方法包含以下步骤:第一步：准备工作在进行标定之前，需要准备一张高质量、清晰度较高的棋盘格图案。
该图案大小应该适用于拍摄场景，并包含足够数量的方格。
VisionPro工业视觉的标定方法
VisionPro⼯业视觉的标定⽅法
⼯业视觉常⽤的⼏种标定⽅式。
计算像素⽐
有些时候我们需要的检测数据并不需要特别准确，并且⼿边没有其它标定⼯具，可以使⽤这种⽅法⼤概算⼀算每个像素对应多⼤距离。
找⼀个知道距离的物体，测出它的像素距离，像素⽐例=被测物体距离÷像素⼤⼩
相机固定--平台移动的标定
这种⽅式需要被测物体固定在可以改变位置的移动平台上。
采⽤4点标定法，在物体所在图像中⼼拍照取⼀个点，命名为（0,0），记录其像素坐标。
再相对于这个原点（0,0）在四个象限内各取⼀个点（2,2），（-2,2）（-2，-2）（2，-2）分别取得其对应像素坐标值，将这5组数据填⼊
到 CogCalibNPointToNPointTool点对点标定⼯具中，运⾏⼯具，可以在结果中看到⼀个RMS误差值，这个值越⼩，标定越精确，⼀般1以下就能达到µ级别的精度。
相机移动--物体固定的标定
这种⽅式⼀般出现在机械⼿取放物料时⽤到，相机⼀般装在机械⼿上。
仍然采⽤5点标定法，⽅法同上，不过是机械⼿移动，物体不动，机械⼿移动的点位也要与上⾯⼀样取5点。
在点对点标定⼯具 CogCalibNPointToNPointTool中填⼊值计算得到标定误差。
标定板的标定
就是使⽤⾼精度标定板，这种⽅式校准的RMS误差⼀般都在0.1以下。
只需要将标定板放在被测位置，传⼊图像到CogCalibCheckerboardTool标定⼯具，⼯具即可⾃动计算标定数据。
经验分享：⽤A4纸打印的标定板RMS误差可以达到0.6，相当于µ级别的误差精度，基本够⽤了。
下图是我⽤机械⼿臂标定后的RMS截图，误差⽐较⼤。
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工业相机标定深度解析
机器视觉的基本任务之一是从摄像机获取图像信息并计算三维空间中物体的几何信息，
以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，以及摄像机相对于世界坐标系的方位。由于标
定精度的大小，直接影响着计算机视觉(机器视觉)的精度。因此，只有做好了摄像机标定工
作，后续工作才能正常展开，可以说，提高标定精度也是当前科研工作的重要方面。
摄像机通过成像透镜将三维场景投影到摄像机二维像平面上，这个投影可用成像变换
(即摄像机成像模型)来描述。摄像机成像模型分为线形模型和非线性模型。针孔成像模型就
属于线形摄像机模型，本文就讨论在这种模型下，某空间点与其图像投影点在各种坐标系下
的变换关系。
总的来说，摄像机标定可以分为传统的摄像机标定方法和摄像机自标定方法两大类。传
统摄像机标定的基本方法是在一定的摄像机模型下，通过对特定标定参照物进行图像处理，
并利用一系列数学变换公式计算及优化，来求取摄像机模型内部参数和外部参数。然而，该
方法在场景未知和摄像机任意运动的一般情况下，其标定很难实现。20世纪90年代初，
Faugeras，Luong，Maybank等人首次提出了摄像机自标定方法。这种自标定法利用摄像机
本身参数之间的约束关系来标定，而与场景和摄像机的运动无关，所以更为灵活。
一、传统标定方法
传统的摄像机标定方法按照标定参照物与算法思路可以分成若干类，如基于3D立体靶
标的摄像机标定、基于2D平面靶标的摄像机标定、以及基于径向约束的摄像机标定等。维
视图像公司的CCAS双目标定系统运用的就是传统标定方法。
1、基于3D立体靶标的摄像机标定
基于3D立体靶标进行摄像机标定是将一个3D立体靶标放置在摄像机前，靶标上每一个
小方块的顶点均可作为特征点。每个特征点相对于世界坐标系的位置在制作时应精确测定。
摄像机获得靶标上特征点的图像后，由于表现三维空间坐标系与二维图像坐标系关系的方程
是摄像机内部参数和外部参数的非线性方程，如果忽略摄像机镜头的非线性畸变并把透视变
换矩阵中的元素作为未知数，来给定一组三维控制点和对应的图像点，那么，就可以利用直
接线性变换法来求解透视变换矩阵中的各个元素。所以，由靶标上特征点的世界坐标和图像
坐标，即可计算出摄像机的内外参数。
2、基于2D平面靶标的摄像机标定
该方法又称为张正友标定法，这是一种适合应用的新型灵活方法。该方法要求摄像机在
两个以上不同的方位拍摄一个平面靶标，摄像机和2D平面靶标都可以自由移动，且内部参
数始终不变，假定2D平面靶标在世界坐标系中的Z=0，那么，通过线性模型分析就可计算
出摄像机参数的优化解，然后用基干最大似然法进行非线性求精。在这个过程中得出考虑镜
头畸变的目标函数后就可以求出所需的摄像机内、外部参数。这种标定方法既具有较好的鲁
棒性，又不需昂贵的精制标定块，很有实用性。但是，张正友方法在进行线性内外参数估计
时，由于假定模板图像上的直线经透视投影后仍然为直线，进而进行图像处理，这样，实际
上会引入误差，所以，该方法在广角镜畸变比较大的情况误差较大。
3、基于径向约束的摄像机标定
Tsai(1986)给出了一种基于径向约束的两步法标定方法，该方法的核心是先利用
RAC(径向一致约束)条件用最小二乘法解超定线性方程，以求出除tτ(摄像机光轴方向的平
移)外的其他像机外参数，然后再在摄像机有和无透镜畸变等两种情况下求解摄像机的其他
参数。Tsai方法的精度比较高，适用于精密测量，但它对设备的要求也很高，不适用于简
单的标定。这种方法的精度是以设备的精度和复杂度为代价的。
二、摄像机自标定方法
不依赖于标定参照物，仅利用摄像机在运动过程中周围环境图像与图像之间的对应关系
来对摄像机进行的标定的方法称为摄像机自标定方法。目前已有的自标定技术大致可以分为
基于主动视觉的摄像机自标定技术、直接求解Kruppa方程的摄像机自标定方法、分层逐步
标定法、基于二次曲面的自标定方法等几种。
1、基于主动视觉的自标定法
所谓主动视觉系统，是指摄像机被固定在一个可以精确控制的平台上，且平台的参数可
以从计算机精确读出，只需控制摄像机作特殊的运动来获得多幅图像，然后利用图像和已知
的摄像机运动参数来确定摄像机的内外参数。其代表性的方法是马颂德提出的基于两组三正
交运动的线性方法，后来杨长江，李华等人提出了改进的方案，即分别是基于4组平面正交
以及5组平面正交运动并利用图像中的极点信息来线性标定摄像机参数。此种自标定方法算
法简单，可以获得线性解，不足之处在于必须有可以精确控制的摄像机运动平台。
2、基于Kruppa方程的自标定方法
Faugeras,Luong,Maybank等提出的自标定方法是直接基于求解Kruppa方程的一种方
法，该方法利用绝对二次曲线像和极线变换的概念推导出Kruppa方程。基于Kxuppa方程的
自标定方法不需要对图像序列做射影重建，而是对两图像之间建立方程，这个方法在某些很
难将所有图像统一到一致的射影框架场合会比分层逐步标定法更具优势，但代价是无法保证
无穷远平面在所有图像对确定的射影空间里的一致性，当图像序列较长时，基于Kruppa方
程的自标定方法可能不稳定。且其鲁棒性依赖于给定的初值。
3、分层逐步标定法
近年来，分层逐步标定法已成为自标定研究中的热点，并在实际应用中逐渐取代了直接
求解Kruppa方程的方法。分层逐步标定法首先要求对图像序列做射影重建，再通过绝对二
次曲线(面)施加约束，最后定出仿射参数(即无穷远平面方程)和摄像机内参数。分层逐步标
定法的特点是在射影标定的基础上，以某一幅图像为基准做射影对齐，从而将未知数数量缩
减，再通过非线性优化算法同时解出所有未知数。不足之处在于非线性优化算法的初值只能
通过预估得到，而不能保证其收敛性。由于射影重建时，都是以某参考图像为基准，所以，
参考图像的选取不同，标定的结果也不同相。
4、基于二次曲面的自标定方法
Triggs是最早将绝对二次曲面的概念引入自标定的研究中来的，这种自标定方法与基
于Kruppa方程的方法在本质上是相同的，它们都利用绝对二次曲线在欧氏变换下的不变性。
但在输入多幅图像并能得到一致射影重建的情况下，基于二次曲面的自标定方法会更好一
些，其根源在于二次曲面包含了无穷远平面和绝对二次曲线的所有信息，且基于二次曲面的
自标定方法又是在对所有图像做射影重建的基础上计算二次曲面的，因此，该方法保证了无
穷远平面对所有图像的一致性。
本文对基于机器视觉的摄像机标定理论与各种方法进行了研究。传统的摄像机标定需要
标定参照物。为了提高计算精度，还需确定非线性畸变校正参数。而新的比较符合摄像机成
像物理模型且又便于分析计算的实用模型是条另辟蹊径的发展方向。摄像机自标定相对于传
统方法有更好的灵活性和实用性，通过十多年的不懈努力，理论上的问题已基本解决，目前
研究的重点是如何提高标定算法的鲁棒性以及如何很好地用这些理论来解决实际视觉问题。
为了提高鲁棒性，维视图像建议更多的使用分层逐步自标定方法，并应对自标定的结果进行
线性优化。