在机器视觉测量和机器视觉定位中,棋盘格标定如何影响精度

棋盘格标定是机器视觉(尤其是基于相机的系统)中进行相机内参(焦距、主点、畸变系数)和外参(相机相对于世界坐标系的位置和姿态)标定的经典且广泛应用的方法。它的质量直接、显著且多方面地影响最终的视觉测量和定位精度。
以下是棋盘格标定如何影响精度的详细分析:
标定结果的准确性是基础:
相机内参误差:

焦距误差: 导致深度或尺寸计算错误。例如,在立体视觉或单目测距中,焦距误差会被放大,造成明显的距离或尺寸测量偏差。
主点误差: 影响图像中心位置的确定,导致后续计算(如角度、位置)产生系统性偏移。
畸变校正误差: 这是最常见且影响最大的误差来源之一。如果标定未能准确估计径向畸变(如桶形、枕形)和切向畸变系数,图像中的点位置就无法被正确校正到理想的小孔成像模型位置。这会破坏图像点与空间点之间的几何关系,导致特征点提取位置错误,进而使后续的三角测量、PnP求解等计算产生显著误差。畸变模型选择不当(如阶数不够)也会导致校正不充分。
相机外参误差(多相机系统或相机-传感器标定):
在多相机立体视觉系统中,标定得到的相机间旋转矩阵 R 和平移向量 T 的误差会直

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