为确定线结构光视觉传感器与工业机器人法兰中心的位姿关系，设计了一种只有单个圆的平面靶标及标定方法。调整机器人姿态，使激光线经过平面靶标上实心圆的圆心，通过图像处理，得到圆心的像素坐标，转换后得到圆心在传感器坐标系下的坐标；多次调整姿态，获取多组图像，得到多组传感器坐标系下圆心坐标；结合对应机器人位姿关系，采用最小二乘法直接解算出手眼矩阵。实验结果表明，所提方法与采用标准球为靶标的手眼标定方法对比，反求得到的三维坐标的标准差由0.3893 mm降为0.2145 mm，以同一目标的不同间距为测量对象，均方根误差均有效减小。该方法提高了标定精度，不需要采用昂贵的靶标，适合于现场标定。

提出了一种基于方向性靶标和多约束优化的双目相机标定方法。新型方向性平面靶标能够判断靶标的旋转方向,并对每个标定角点进行编码,以保证双目相机在拍摄到局部靶标的情况下依然能够完成同名点匹配,进而完成双目相机标定。根据方向性靶标建立双目相机标定模型,引入用于描述平面靶标姿态的天顶角和方位角,通过天顶角和方位角筛选出在不同位置上的靶标姿态均具有明显差异的图像作为标定图像,这提高了双目标定结果的稳定性;结合靶标的三维几何信息,建立了多维度约束的双目参数优化模型,提高了双目标定结果的精度。实验结果表明,与传统的张氏标定方法相比,所提出的标定方法能够有效提高所获得的标定结果的稳定性和精度;通过对标准量块进行多次测量,进一步验证了所提方法的有效性。

双目结构光三维测量系统在使用之前，需要利用立体靶标或者平面靶标进行系统标定。为了获得良好的精度，通常选择定制高精度靶标，然而定制的标准靶标价格较高，且一旦定制完成，既定的特征参数使得可对应标定的双目系统也相对固定，此类靶标的使用灵活性受到限制。当三维测量系统测量视场较小时，为了降低标定的成本，同时希望标定靶的特征图案灵活可变，可适应多个测量系统的标定使用，利用智能手机屏显靶标对搭建的小视场双目三维测量系统进行标定，完成基于条纹投影的三维面形重建和测量。同时使用定制平面靶标对同一套测量系统进行标定，两个靶标的标定结果对比分析，验证了智能手机屏显靶标作为小视场双目三维测量系统标定靶的可行性。

针对手持靶标视觉坐标测量的广泛应用,提出一种平面靶标测头中心现场两步标定的方法。通过两组不同位姿的靶标图像建立靶标坐标系与摄像机坐标系之间的转换关系,利用第一组靶标平行于成像面不同倾角的图像信息,根据位置不变原理建立目标优化函数,通过Levenberg-Marquardt算法求解出靶标坐标系下测头中心在x、y方向最优化的修正值;再依据第二组靶标相对于摄像机成像面不同倾角的图像信息求解出测头中心在z方向的误差。通过仿真和实验验证了方法的正确性,实验结果表明,测头中心坐标在x、y、z方向的重复性精度分别达到0.077,0.035,0.140 mm,有效地解决了手持平面靶标测头中心现场标定的难题。

提出了一种在复杂背景下,无需人工干预、自动提取二维正弦标靶特征点的方法。以液晶显示器作为平面标靶,标定图像为正弦强度条纹。摄像机拍摄标定条纹图后,算法根据条纹调制度自动分离背景和有效条纹区域;先将水平和垂直相移条纹的截断相位进行相位展开,再将两个相位分布构造成新的二维正交条纹图,通过多项式拟合建立各相位分布与其像素坐标的关系,以正交条纹亮点(对应相位为2π)作为标定特征点,并对这些亮点进行定位操作,获取其对应的亚像素坐标;最后利用展开相位的级次与条纹周期信息自动计算出它们的世界坐标,用于后续的摄像机标定。与常用的二维棋盘格对比实验结果表明,该方法标定结果可靠,而且精度更高,最为关键的是,该方法无需人机交互的手动操作,自动易行,可在以二维正弦条纹为标靶的摄像机标定中推广应用。

利用矩形角点计算了成像平面与靶标平面之间的单应性矩阵, 获取了结构光中心线在靶标平面的直线方程, 结合消失点原理获取了直线上任意多个标定点的三维坐标;通过多幅图像标定点的拟合得出了光平面方程.实验表明, 该算法可实现光平面参量的快速准确标定, 标定结果达到的定位准确度为±0.437 mm, 符合工业现场的实际需求.与交比不变法相比, 该方法获取标定点的效率高, 靶标设计简单、通用性强.

现有的线结构光传感器标定方法中，结构光平面上标定点的计算精度将会直接影响到传感器最终的标定精度。提出了一种基于共面靶标的线结构光传感器标定新方法，该方法无需计算光平面上的标定点，也无需反复计算摄像机的外参数。多次移动共面靶标计算不同方向激光条纹直线的消隐点，并对其拟合直线得到光平面的消隐线，完成光平面法向的标定。根据交比不变原理计算共面靶标上标定点间的距离，并以其为约束来标定剩余参数。考虑到误差传递的影响，定义了优化目标函数，以已求得参数为初值进行非线性优化。对比实验表明了该方法具有较高的标定精度，测量误差均方根为0.0306mm，且标定过程简单，计算复杂度低，适合现场标定。

本文提出了一种基于平面靶标的结构光系统参数快速标定方法。该方法基于摄影测量技术, 使用编码点制作的平面靶标, 由相机获取靶标平面光条图像, 根据编码点的图像坐标以及靶标坐标, 经过仿射变换和后方交会等处理, 可以快速方便的得到光平面标定点的相机坐标, 将标定点进行拟合即可完成标定。实验表明, 该方法的光平面拟合中误差优于 0.07 mm, 系统测量精度的平均相对误差优于 0.33%, 具有较高的标定精度。同时该方法可以实现点、线、面等模式的结构光参数标定, 通用性较强, 标定效率较高, 方法灵活, 适合现场标定。

建立了一字线结构光的机器视觉测量模型，并提出了基于改进的CCD相机标定法的结构光平面精确标定方法.根据结构光沿光平面法线方向的能量分布规律，采用高斯拟合法提取图像中光条中心点的亚像素坐标.标定时，在自由移动的平面靶标上建立局部世界坐标系，利用结构光光条与标靶的共面性，将通过相机标定参量计算得到的光条中心点的局部世界坐标转换到相机坐标系中.利用光平面上求得的标定点的三维坐标，实现了一字线结构光平面在相机坐标系下的优化估计.该方法考虑了影响测量模型准确度的因素，可以获取大量的用于标定光平面参量的标定点坐标.标准量块和轴颈的测量结果表明，该方法在实际应用中具有较高的准确度.

为满足深空探测全景相机的高精度标定要求，针对大型室外三维标定靶标构建困难、不能现场标定，平面棋盘靶标标定精度不高等问题，提出了一种基于圆形标志点的相机标定方法。大量圆形标志点按矩阵形式均匀分布在平面靶标上，以其中一个圆形标志点为原点建立世界坐标系。基于相机成像模型及物点、相机原点、像点的共线性约束，以投影误差最小作为目标函数，采用非线性优化方法得到了相机参数的最优解。标定实验结果显示所提标定方法可行、有效，具有较高的标定精度和较好的稳健性，相机参数的标定精度优于0.3 pixel；采用的畸变模型合适，标志点投影误差优于0.07 pixel。