生产线上，技术员李明盯着屏幕上扭曲的测量数据皱起了眉头，他不知道，问题的根源在于那台高速相机已经悄悄“失准”了三个月。
李明所在的汽车零部件工厂正面临一个棘手问题：自动化检测系统频频误判合格零件。直到请来专家，才发现那台价值不菲的工业相机标定参数已经漂移，导致测量误差比头发丝还细的0.01毫米都大-8。
现代工厂里，机器视觉系统如同给生产线装上了“眼睛”。但这些“眼睛”并非天生精准，它们需要一道关键工序：相机标定。说白了，就是教会相机如何准确理解它看到的世界。
相机标定本质上是确定相机内参和外参的过程，它直接影响着视觉系统后续工作的准确性-1。这个过程涉及四大坐标系：像素坐标系、图像物理坐标系、相机坐标系和世界坐标系-1。
在机器视觉领域，镜头类型会影响投影方式。使用普通镜头时，世界坐标系到图像坐标系为透视投影；而远心镜头则为平行投影-1。这种差异直接决定了标定方法的选择。
工业相机标定方法大致可分为三类，各有千秋。传统相机标定法精度高但需要标定物；主动视觉相机标定法不需要标定物但成本高；相机自标定法灵活性强但精度略逊一筹-1。
张氏标定法在工业界备受青睐。这种方法使用二维方格组成的标定板进行标定，通过采集标定板在不同位姿下的图片，提取角点像素坐标-1。
通过单应矩阵计算出相机的内外参数初始值，再利用非线性最小二乘法估计畸变系数，最后使用极大似然估计法优化参数-1。这套方法在精度和操作性之间取得了良好平衡。
在实际工业环境中，相机标定工业相机面临诸多独特挑战。以煤矿井下为例，复杂工况、光照不均及危险区域等因素导致掘进机位姿视觉测量系统相机标定精度低且标定困难-5。
工业相机常因温度变化、机械振动、镜头设备松动等因素发生参数漂移-8。这种漂移会导致成像几何关系改变，放大测量误差，最终影响三维重建和尺寸测量结果-8。
在某些特殊应用中，如电子制造业的球栅阵列封装检测，相机可能需要倾斜安装以获取更完整的三维数据-3。这种非标准安装方式会使图像产生畸变，需要专门的校正方法-3。
针对工业环境中的参数漂移问题，现场在线校正技术应运而生。这种技术通过在产线旁固定布置高精度基准件，结合特征提取与仿射变换算法，使高速相机能够实时感知自身参数变化-10。
与传统离线校正方法相比，在线校正技术无需停机，单次操作时间5分钟内即可完成，特别适用于高速生产线作业-8。校正后的测量误差可控制在0.005毫米以内，优于传统离线方式-10。
在振动频繁的工业环境中，这种技术表现出色。某工业测量现场应用后，圆点阵列角度与第一帧角度偏差标准差仅为0.0433°，距离偏差标准差为0.3341像素-8。图像抖动被控制在亚像素级别，满足了测量精度要求。
进行相机标定时，有几个关键细节常被忽视却至关重要。标定板应覆盖整个视野和较大的深度范围-1。将标定板绕它的X轴和Y轴旋转或者放置在不同距离的位置上，可以获得更准确的相机参数-1。
对于Zivid相机，现场标定时需要覆盖对物体成像的整个工作距离。不同型号有不同要求，如Zivid One+ Small型号需要覆盖600-1000毫米的距离范围-4。
采集图像时，相机的焦距不能调节，否则会改变相机的内参数，导致标定失败-1。同时，建议采集10到20幅不同位姿的标定板图像，以提高标定精度-1。
相机标定过程中，重投影误差是衡量标定精度的重要指标。通过采用基于圆形控制点的方法，有研究成功将重投影误差降到了1/50像素-2。这一精度水平足以满足绝大多数工业应用需求。
在煤矿井下掘进机位姿视觉测量系统的相机标定中，研究人员提出了一种在线自动标定方法。该方法获得的相机参数与真实值误差较小，平均重投影误差为0.197像素-5。
为降低与温度相关的性能因素的影响，运行现场标定前建议对相机进行预热。在预热和现场标定期间，使用与应用相同的捕获周期可以优化性能-4。
夜深了，李明调整完最后一组参数，屏幕上原本扭曲的图像变得笔直清晰。他保存了新的相机标定工业相机参数文件，意识到这不仅仅是数字的修正。
车间的机械臂重新开始流畅运行，每一个零件都被精准测量分拣。墙壁上的电子屏显示着当日产品合格率：99.97%。机器视觉系统的“眼睛”终于擦亮了，而李明知道，保持这双“眼睛”的明亮，将是智能制造时代永不结束的必修课。
问：我们工厂的相机标定后，刚开始测量很准，但过几周就不行了，这是为什么？
答：您遇到的这个问题在工业现场非常普遍，核心原因是相机参数漂移。工业环境中的温度变化、机械振动甚至设备本身的微小松动，都会导致相机内参（如焦距、主点坐标）和外参（位置、姿态）发生改变-8。
这就好比一副眼镜，刚配好时看得清楚，但镜架被碰歪后，视线就变形了。传统解决方法要么是停机重新标定，影响生产；要么是加强设备固定，但无法根除问题-8。
现在有了一种现场在线校正技术，它通过在产线旁固定放置一个高精度基准块，相机可以自动定期或实时对比当前图像与标准图像的差异，计算参数漂移量并自动补偿-10。
这种技术无需停机，5分钟左右就能完成一次校正，能将测量误差稳定控制在0.005毫米以内-10。对于振动明显的环境特别有效，已经有应用案例显示，它能将图像抖动控制在亚像素级别-8。
问：我是初学者，想学习相机标定，用什么方法最简单入门？
答：对于刚入门的朋友，我强烈推荐从张正友标定法（张氏标定法）开始。这是目前最流行、资料最丰富的标定方法，在精度和易用性之间取得了很好的平衡-1。
您只需要准备一个棋盘格标定板（可以自己打印），然后从不同角度、不同距离拍摄15-20张标定板的照片-1。关键是照片中的标定板要有不同的倾斜角度和位置，尽量让标定板充满整个画面，并覆盖画面的各个角落-1。
接着可以使用MATLAB的Camera Calibrator应用程序或者OpenCV库进行标定。这些工具都有详细的教程和示例代码-1。MATLAB的工具界面友好，能直观显示标定结果和重投影误差-1。
标定时要注意：相机焦距必须固定，不能使用变焦功能；标定板要平整；光照要均匀，避免反光-1。一开始不要太追求完美，重点是理解整个流程和各个参数的意义。随着经验积累，您会逐渐掌握更精细的调整技巧。
问：在光线条件很差的车间里，怎么做相机标定？
答：昏暗环境下的相机标定确实是工业现场的常见挑战，但有成熟的解决方案。首先考虑改善照明条件，使用背光照明是最有效的方法之一。对于透明材料制作的标定板，背光照明可以产生高对比度的图像，便于特征提取-1。
如果无法改善环境光，可以考虑使用主动发光标定板或红外标定靶。比如在煤矿井下掘进机位姿测量系统中，研究人员就使用了红外标靶作为标定目标，解决了光照不均的问题-5。
可以调整相机参数，适当增加曝光时间或提高ISO值，但要注意避免引入过多噪点。在图像预处理阶段，可以使用图像增强算法提高对比度，再进行特征点提取-6。
还有一个实用技巧是增加标定图像的数量并提高图像质量。在光线较差的条件下，可能需要拍摄更多照片（比如25-30张），以确保有足够的数据点进行准确计算-1。同时，可以考虑使用对低照度更敏感的工业相机型号，这对长期在恶劣光照条件下工作的系统来说是值得的投资。
