传统摄像机线性标定Faugeras方法具有简单易实现的优点,然而其模型在求解时未考虑摄像机的特性,只当成一般数学问题求解,造成误差较大,特别是求解的图像中心点与实际的图像中心有较大偏差。为此提出一种新的摄像机线性标定方法,把图像中心作为光轴中心点,在认为该参数已知的情况下,可有效避免其他参数产生较大误差。将参数分开求解,分步获得摄像机参数,并对部分参数进行优化。实验结果表明,提出的这种新的线性标定法相较于Faugeras方法有了一定提升,标定精度较高且计算速度较快。

对利用非共面两个圆进行摄像机标定的方法进行研究,在通过分析圆筒形工件内部两个非共面圆的投影特性的基础上,提出了一种新的摄像机标定方法。该方法根据圆筒半径和两圆所在平面的距离以及投影平面的两个椭圆存在的几何和代数约束关系;在识别出圆点和消隐点的基础上,计算得到摄像机的内外参数。最后,通过模拟验证该方法对噪声的鲁棒性,并将实验求取结果与实际参数对比,具体算例表明该方法能够准确地对摄像机进行标定,且标定误差不超过2mm。

大多数摄像机标定研究侧重于用多幅图像、结合优化算法以提高精度,未能在线性标定阶段进行改善。分析了经典Faugeras线性标定方法存在的问题,提出了一种新型的摄像机线性标定方法。新方法充分考虑摄像机的特性,把图像中心作为主点位置,同时将与横、纵坐标分别相关的参数分开求解;而后将剩余参数进行混合求解,最后考虑畸变进行线性优化,得到畸变系数。新方法避免了传统方法将所有参数过早混合求解的弊端,是精度提高的关键,同时新方法也考虑畸变纠正,在线性标定阶段实现了精度的尽可能提升。实验结果表明,提出的线性标定法相比于经典Faugeras方法有了很大提升,在线性标定阶段测试点的反投影像素误差可控制在2个像素以内,为后期的非线性优化提供优良初值。

机械臂轨迹跟踪控制时受目标物体质心投影轨迹不清晰的影响,无法得出目标物体准确坐标值,在机械臂位置增量为(10.52~30.52)mm的范围内存在控制时延过长的问题,因此提出一种应用摄像机标定的机械臂轨迹跟踪控制系统。系统硬件构成包括工控模块、反馈模块。由主控单元、UVC摄像头、视频服务器构成工控模块;由反馈控制器、执行器、前馈控制器组成反馈模块。在系统软件部分,通过摄像机标定算法实现机械臂的轨迹跟踪,引入直线插补算法,通过机械臂已知运动轨迹插补得到完整运动的坐标点,得出目标物体准确坐标值,实现机械臂的运动控制。为了证明该系统在(10.52~30.52)mm的机械臂位置增量范围内控制时延较短,将其与原有系统进行对比实验,实验结果证明该系统的控制时延更短,跟踪准确度高,实现了系统性能提升。

介绍了摄像机标定方法的分类。通过对基于3D立体靶标、2D平面靶标、径向约束的摄像机标定等传统方法的具体分析，给出几种标定方法的优劣对比。文章同时对多种自标定方法的研究现状、发展状况以及存在问题进行了分析讨论，最后给出了发展各类摄像机标定方法的一些参考建议。

提出了一种基于OpenCV的非接触式的测量方案，为提高零件角点的测量精度提出了新的应用方案。首先使用摄像机标定方法来矫正透镜畸变，采用了中值滤波消除噪声，从图像中获得更多的细节和信息，利用哈里斯角点检测和亚像素检测方法实现角点提取。最后，实验分析和比较了基于OpenCV的高精度零件角点测量的应用效果。

传统的灰度重心法是一种用于对称目标的亚像素定位算法,其计算精度不高而且抗噪声性能较差。提出一种隔离算法,将其边缘像素分离,然后对内部像素灰度进行均值化,从而有效抑制内部像素噪声。同时,利用数据误差理论对这种算法的误差进行分析。最后,通过基于大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜（LAMOST）标定实验,验证了这种算法的正确性,并表明优化算法有较好的噪声抑制性能。

计算机视觉通常采用针孔摄像机模型,但对于存在较大畸变的鱼眼镜头或广角镜头,必须首先纠正镜头畸变才能应用针孔模型.为了从同时存在透视变形和鱼眼畸变的图像中纠正鱼眼畸变,采用了以下射影不变性空间中直线的投影为直线;平行直线束的投影平行或相交于一点;直线段投影的交比不变.首先,用待纠正的鱼眼镜头对一幅等间隔正交网格图成像,提取网格结点作为控制点,然后用射影不变性求解畸变模型,达到纠正畸变的目的.该算法巧妙地运用三次方程的Cardan解法,大大提高了速度.结果表明,运用该方法纠正鱼眼镜头畸变速度快、精度高.

针对传统六足机器人测量系统存在模式单一的问题,设计出一种基于三维视觉的六足机器人多模式运动测量系统。利用Kinect相机采集图像信息,在VS2010软件开发平台上使用C＋＋编程语言,结合opencv计算机开源视觉库,实现对图像的处理。通过设计六足机器人在多模式下的步态,实现对六足机器人多模式下的运动状态测量功能。对六足机器人各步态下的测量系统进行实验验证,结果表明该系统能够对不同步态下六足机器人进行实时三维位置信息反馈,而且得出六足机器人在双足步态下具有良好的稳定性。

介绍了和摄像机标定技术有关的基本概念和定义,在此基础上介绍了摄像机标定方法的分类,并对现有的比较典型的相机标定方法进行了对比论述,分别介绍了它们各自的标定原理和标定过程,以及该标定方法的优缺点。最后对摄像机标定方法未来可能的发展趋势以及研究方向进行了分析。