1、加深对视觉系统标定概念的理解；
2、掌握实物标定方法与过程；

    视觉检测的任务，就是从摄像机获取的图像信息出发，计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体。
    摄像机摄入的图像中的每一点的亮度反映了空间物体表面某点反射光的强度，而该点在图像上的位置于空间物体表面相应点的几何位置有关，这些位置的相互关系，由摄像机成像几何模型所决定，该几何模型的参数称为摄像机参数。这些参数必须由试验和计算决定，试验和计算的过程称为摄像机标定。
    摄像机的标定，常常是各个坐标系之间的变换。在视觉检测系统中，存在如下一些坐标系：
(1) 场景坐标系：也称绝对坐标系、世界坐标系，它是场景中某点的绝对空间坐标，也是视觉检测实际需要的坐标系。
(2) 摄像机坐标系：它是以观察者为中心的坐标系，原点一般为镜头光学中心。在多目立体视觉系统中常有多个摄像机，不同的摄像机具有不同的坐标系。
(3) 图像平面坐标系：是指CCD像面位置，它是场景点在图像平面上的投影，属于摄像机坐标系一部分，一般不单独使用。
(4) 像素坐标系：也称图像坐标系/网格坐标系，是投影点在图像阵列中的坐标，单位像素(pixel)，横坐标-列，纵坐标-行，原点在左上角[0,0]。
    视觉系统的标定方法很多。根据是否需要标定参照物，可以分为实物标定法和自标定法；根据所用模型不同来分，可分为线性标定法和非线性标定法；根据坐标系的不同来分，可分为绝对标定法和相对标定法；根据标定参数的不同来分，可分为内部标定法和外部标定法。
    实物标定法是常用的标定方法，它是在一定的摄像机模型下，基于特定的实验条件（如形状、尺寸已知的标定物），经过对其进行图像处理、数学变换和计算方法，求取摄像机模型的内部参数和外部参数。一般需要在摄像机前放一个已知形状与尺寸的物体，称为标定物或标定参照物（reference object）。
     实物标定法精度高，可靠性好，适于所要求的精度很高且摄像机的参数不经常变化时。而且该方法易于实现，特别是便于获得视觉测量系统的当量。例如，图像坐标系测量结果g = 285 pixel，若实物标准件准确值s = 55 mm，则检测系统当量k = 55/285 = 0.193 mm/pixel。

(1) 黑白数字摄像机：同前；
(2) FA镜头：同前；
(3) LED光源：同前；
(3) 视觉检测实验台：同前；
(4) 被测试件：标准环规，试件；
(5) 计算机：同前，包括大恒数字摄像机应用接口库。

(1) 打开计算机电源，运行计算机桌面上的摄像机演示程序demo，检查是否可以捕获黑白图像。
(2)调整光源、被测物、镜头、数字摄像机，保证清晰成像，并使得被测轮廓占据约半个视场，且位置居中为宜。
(3) 首先放置标准环规为被测物，采集图像，通过图象滤波、边缘提取、轮廓拟合，获得其测量结果（单位像素pixel），保存测量结果。查阅标准值，计算测量系统当量。
(4) 取下标准环规，放置实际待测试件，采集图像，通过图象滤波、边缘提取、轮廓拟合，获得其测量结果（单位像素pixel），保存测量结果。根据前一步获得的测量当量，计算最终实际测量结果，保存测量结果。
(5) 重复上一步过程，测量其他试件，保存测量结果。