简述基于HALCON的四目标定方法

XYZ
方向平移和旋转标定板，采集 18 张图像
图 9 Halcon 三维标定采集图像示例
3、Halcon 的二维标定，只在 XY 平面内平移和旋转标定板，采集 影响提高标定精度
18 张图像，减小 Z 的
实验数据：
方法一 方法二 方法三
图像坐标 X 方向像素物理距离 15.5618um 15.7575um
,
这就使得主点不一定在图像的帧存中心 ,故需要标定 ,,的值。
单个像元的高宽 ????,????，该数据可以在制造商提供的技术文档中查到，但是该数据不是 完全准确的。 单个像元的高宽理论上应该是相等的， 但是由于制造的误差， 两者不可能完全
相等，因此需要根据实际情况对其进行修正。
透镜的畸变失真系数前面讲到理想的透镜成像才满足线性关系
征点提取的算法了。 Halcon 的标定板如图 5 所示，黑色的边框中有阵列分布的原点，在边 框的左上角有个小三角用来确定其旋转的位置。
以 30*30mm 的标定板为例：
黑色原点： 7*7 边框长度： 30*30mm 内边框长度： 28.125mm*28.125mm 黑色原点半径： 0.9375mm 原点中心间距： 3.75mm 裁剪宽度： 30.75*30.75mm
针孔模型是理想透镜的成像模型，但是实际中相机的透镜不可能是理想的模型，透镜形
状的非理想特征造成像点会沿径向发生畸变。一个像点沿径向内缩叫负畸变
,或桶形畸变沿
径向外延叫正畸变 ,或枕形畸变。这种崎变相对于光轴严格对称的
,也是畸变的主要分量 [2] 。
（ X u ,Y u）为矫正后的坐标， （X d ,Y d）是受到镜头失真影响而偏移的像平面坐标，径向 径向畸变模型：
标定的方法从原理上主要分为三大类：线性标定、非线性标定和二次标定。 使用的标定板有棋盘格也有原点阵列，如图 4 所示。

代理人 王晶
(51)Int .Cl . G06T 7/80(2017 .01)
(10)申请公布号 CN 109859277 A (43)申请公布日 2019.06.07
( 54 )发明 名称 一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方
法 ( 57 )摘要
一种基于Halcon的可以较准确的求出斜切 角的工业机器人视觉系统的标定方法，首先对摄 相机采集的图片进行标定，从而获取摄像机的参 数和位资 ；通过机械手标定得到图像坐标系与机 械坐标系可进行相互换算的对应关系；将图像坐 标系对应的点经过旋转平移转换到机械坐标系， 由此便可根据识别得到的像素位置去引导机械 手抓取，实验结果表明该标定方法能够提高工业 机器人视觉系统的精度、实用性强。
( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910055316 .3
(22)申请日 2019 .01 .21
(71)申请人 陕西科技大学 地址 710021 陕西省西安市未央区大学园 区陕西科技大学
(72)发明人 卢军 孙姝丽 宋岳秦 雷旺雄 李浩
(74)专利代理机构 西安智大知识产权代理事务 所 61215
权利要求书2页 说明书5页 附图2页
CN 109859277 A
CN 109859277 A
权 利 要 求 书
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1 .一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方法，其特征在于，包括以下步骤； 首先对摄相机采集的图片进行标定[1]，从而获取摄像机的内参与外参； 内参一般包括镜头的焦距f、镜头畸变参数k、光轴中心坐标(Cx ,Cy)以及像元尺寸Sx , Sy； 外参是指摄像机坐标系与世界坐标系的转换参数主要是由旋转矩阵R和平移矩阵T组 成；

halcon自标定方法Halcon自标定方法Halcon是一种常用的机器视觉软件，用于开发和实现各种图像处理和机器视觉应用。

在机器视觉领域，相机的标定是非常重要的一步，它能够精确地确定相机的内部参数和外部参数，从而提高图像处理的精度和准确性。

Halcon提供了自标定方法，使相机的标定过程更加简便和高效。

自标定方法基于相机的特征点，通过在图像中检测和匹配特征点来确定相机的内部参数和外部参数。

下面将详细介绍Halcon的自标定方法。

1. 特征点提取在自标定过程中，首先需要从图像中提取特征点。

Halcon提供了多种特征点提取算法，如Harris角点检测、SIFT算法等。

根据实际应用场景的需求，选择合适的算法进行特征点提取。

2. 特征点匹配特征点提取后，需要进行特征点的匹配。

Halcon提供了多种特征点匹配算法，如基于描述子的匹配算法、基于相似性变换的匹配算法等。

通过计算特征点之间的相似性，确定它们之间的对应关系。

3. 相机标定特征点匹配完成后，即可进行相机的标定。

Halcon提供了基于特征点的标定方法，通过求解相机的内部参数和外部参数，得到相机的准确标定结果。

标定过程中需要提供已知的标定板，通过测量标定板上的特征点坐标和图像中对应特征点的像素坐标，计算相机的内部参数和外部参数。

4. 标定结果评估标定过程完成后，需要对标定结果进行评估。

Halcon提供了多种评估方法，如重投影误差、畸变系数等。

通过对比实际观测值和标定结果的差异，评估标定的准确性和精度。

5. 标定结果应用标定结果可以应用于各种机器视觉应用中，如图像校正、目标检测和跟踪等。

通过应用标定结果，可以提高图像处理和机器视觉算法的准确性和稳定性。

总结：Halcon的自标定方法是一种简便高效的相机标定方法，通过特征点提取和匹配，求解相机的内部参数和外部参数，从而实现对相机的准确标定。

标定结果可以应用于各种机器视觉应用中，提高图像处理和算法的准确性和稳定性。

halcon相机标定方法【实用版3篇】《halcon相机标定方法》篇1Halcon相机标定方法可以采用以下步骤：1. 确定畸变系数。

畸变系数表示相机成像过程中的畸变程度，其值介于0和0.00001之间。

在标定过程中，需要确定畸变系数。

2. 确定标定板。

标定板是用于相机标定的已知几何信息的板状物体。

标定板通常由一系列等边直角三角形组成，每条边上都有四个角，共12个点。

这些角可以用于计算相机的内部参数和畸变系数。

3. 获取标定板图像。

获取标定板图像并将其输入到Halcon中。

4. 提取角点信息。

使用Halcon中的“find_features”函数来提取标定板图像中的角点信息。

该函数将自动检测图像中的角点，并返回其坐标和类型。

5. 计算相机内部参数。

使用提取的角点信息，结合Halcon中的“find_feature_points”函数和“find_feature_matches”函数，可以计算相机的内部参数和畸变系数。

6. 验证标定结果。

为了验证标定结果，可以使用Halcon中的“check_calib”函数来检查相机内部参数和畸变系数是否正确。

以上是Halcon相机标定的基本步骤。

《halcon相机标定方法》篇2Halcon相机标定方法有：1. 传统六点标定法。

这种方法是通过一个平面上的六个点的位置来确定整个平面的几何参数，进而求得相机的内参数。

2. 棋盘格标定法。

棋盘格标定法是通过棋盘格上两组对应点的几何约束，解算出相机的畸变系数。

3. 标定板标定法。

《halcon相机标定方法》篇3Halcon相机标定方法有以下几个步骤：1. 建立棋盘格点在Halcon中，建立棋盘格点需要指定格点在图像中的实际坐标，这样可以正确计算出畸变系数。

如果只指定棋盘格在图像中的尺寸和数量，那么在畸变计算时会返回默认的（通常是不可靠的）畸变系数。

建立棋盘格点的方法如下：`2x2 to picture :诤友棋盘格(squareSize:[20,20], gridNum:25)`2. 确定相机位置和方向这里有两种方法：方法一：建立一个动态的目标，不断改变目标与相机的距离和角度，然后计算目标的成像位置，从而得到相机的位置和方向。

halcon四个顶点坐标排序摘要：1.引言2.Halcon四个顶点坐标排序的背景和意义3.Halcon四个顶点坐标排序的方法和步骤4.实例演示5.总结正文：Halcon是一种常用的机器视觉开发软件，它提供了丰富的图像处理和分析功能。

在实际应用中，我们常常需要对图像中的四个顶点坐标进行排序，以满足特定算法或功能的需求。

本篇文章将详细介绍Halcon四个顶点坐标排序的方法和步骤。

首先，我们需要了解Halcon四个顶点坐标排序的背景和意义。

在机器视觉领域，对四个顶点坐标进行排序可以帮助我们更好地处理和分析图像，例如在目标检测、识别和跟踪等任务中，需要根据四个顶点坐标对目标进行定位和描述。

此外，排序后的四个顶点坐标可以简化图像处理算法，提高算法的执行效率。

接下来，我们将介绍Halcon四个顶点坐标排序的方法和步骤。

整个过程可以分为以下几个部分：1.读取图像并进行预处理：使用Halcon的ReadImage函数读取图像，然后通过一系列图像处理操作对图像进行预处理，例如平滑、阈值处理等，以便更好地提取四个顶点坐标。

2.提取四个顶点坐标：使用Halcon的FindCorners函数提取图像中的四个顶点坐标。

这个函数可以根据用户设定的参数，如极值、阈值等，找到图像中满足条件的角点。

3.排序四个顶点坐标：使用Halcon的Sort function对提取到的四个顶点坐标进行排序。

排序可以根据用户设定的规则进行，例如按照横坐标或纵坐标进行升序或降序排列。

4.实例演示：为了更好地理解上述方法，我们提供一个实例演示。

假设我们有一张如下所示的图像：```1 1 11 1 11 1 11 1 1```假设我们使用以下代码对图像进行处理：```halconread_image (Image, "path/to/image")threshold (Image, Region, 128, 255)find_corners (Region, Corners)sort_function (Corners, "y", "asc")```执行以上代码后，我们可以得到按照纵坐标升序排列的四个顶点坐标。

（1）30*30 规定的标定板的规格（2）40*40 规定的标定板的规格 （3）50*50 规定的标定板的规格（4）60*60 规定的标定板的规格
以30*30 规定的标定板的规格为例： 黑色圆点行数：7 黑色圆点列数：7 外边框长度：30mm*30mm 内边框长度：28.125mm*28.125mm ，即黑色边框线
HALCON编程基础与工程应用
11.4 HALCON标定助手
1、标定注意事项 HALCON中的标定助手为图像处理提供了一种很简便的标定方式，不仅简 化了标定步骤，也省去了繁琐的编程过程，我们只需要采集到符合标定 标准的标定板图像，了解设备的参数信息，比如相机类型、标定板厚度 等。 （1）标定板材质选用玻璃或者陶瓷材质为最好； （2）光源尽量在标定板前方，在与相机相反的方向； （3）标定板采集图像尽量在12幅以上，数量越多，所得的参数就越精确； （4）为了保证参数的精确性，要保证标定板的四角全部在视野范围内。 主要是因为一般标定板的四角畸变量比较大，需要通过四角的畸变程度 获得准确的畸变系数； （5）要保证标定板的标志点灰度值与其背景灰度值的差值在100以上， 否则HALOCN会提示有品质问题。
HALCON编程基础与工程应用
从世界坐标系到相机坐标系
空间点Pw(Xw,Yw,Zw)转换到点 P(Xc,Yc,Zc)：
P RPω
式中，R是旋转矩阵，T是平移向量。 每一个世界坐标的对象都可以通过旋转和平移变换到相机坐标
系上（旋转过程如下图）。将目标点旋转θ角度，等价于将坐标系 按相反的方向旋转θ角度。如下图所示，是二维坐标的旋转变换， 对于三维坐标而言，旋转中绕某一个轴旋转，原理与二维坐标旋转 相同。如果世界坐标分别绕 X、Y 和 Z轴旋转α、β、γ，那么旋

成像平面上的投影点（点q）的变化过程
上图是将相机平面移至针孔与目标物体之间后的模型示意 图，描述的是在这个移动过程中，成像平面上的投影点（点q） 的变化情况。
根据空间一点成像到图像平面上的路线，先由世界坐标系变 换到相机坐标系，然后又由相机坐标系变换到成像坐标系，但 是这个过程有畸变，需要进行变换处理，再由成像平面坐标系 HA变LC换ON到编图程像基像础素与坐工标程系应，用中间大致分为以下几个步骤：
的相机成像模型。在相机的 成像模型中，包含有几个坐 标系：世界坐标系、相机坐 标系、图像坐标系。相机成 像过程的数学模型就是目标 点在这几个坐标系中的转化 过程。
HALCON编程基础与工程应用
三种坐标系定义
在计算机视觉中常采用右手定则来定义上图中的坐标系。图中
存在三个不同层次坐标系，以下是对这三种坐标系的定义。 1.世界坐标系（Xw，Yw，Zw） 就是现实坐标系，或全局坐标系，它是客观世界的绝对坐标， 由用户任意定义的三维空间坐标系，一般的3D场景用的就是这 种坐标（HALCON标定中以标定板为参考坐标系基准）。 2.相机坐标系（Xc，Yc） 以小孔相机模型针孔平面上的聚焦中心为原点，以相机光轴为 Zc构成三维坐标系，其中Xc、Yc与成像平面坐标系平行。 3.图像坐标系：分为成像平面坐标系和图像像素坐标系。 成像平面坐标系（x，y）：其原点为透镜光轴与成像平面交点， X、Y轴分别平行于相机坐标系Xc轴和Yc轴，是平面直角坐标系， 单位mm。 图像像素坐标系（u，v）：固定在图像上的以像素为单位的平 面直角坐标系，其原点位于图像左上角，其横纵两轴（对于数 HA字LCO图N编像程，基是础行与和工列程）应分用别平行于成像平面坐标系的横、纵坐标
图像像素坐标系的转化关系
HALCON编程基础与工程应用

基于HALCON软件的摄像机标定的研究报告摄像机标定是计算机视觉中最基础而又最重要的问题之一，通过标定可以实现摄像机畸变矫正、三维重建、轨迹跟踪等诸多操作。

HALCON是一款流行的计算机视觉和机器视觉开发工具，其自带的摄像机标定模块可以实现对相机内外部参数的计算和优化，并可生成标定文件以供后续操作使用。

本文将介绍HALCON软件的摄像机标定原理和流程，并使用实验数据进行验证。

一、HALCON摄像机标定原理HALCON摄像机标定基于Perspective Projection Model（透视投影模型），即传统的针孔相机模型。

根据这个模型，每个点在图像平面上的位置可以用其在三维空间中的坐标（x,y,z）和摄像机参数（focal length、principal point、radial distortion、tangential distortion等）计算得出。

因此，摄像机标定的主要目的是测量这些摄像机参数，以实现对图像的畸变矫正。

二、HALCON摄像机标定流程HALCON摄像机标定流程包含以下几个步骤：1. 准备标定板：使用一张精确已知的标定板（如棋盘格）作为标定物体。

标定板上应该有一定数量的格子，并且格线应该较为清晰，以便识别。

2. 拍摄标定板照片：摄像机需要从至少两个不同角度拍摄标定板的照片，以获得足够的信息来计算摄像机参数。

拍摄时应注意保持标定板与摄像机位置、光照等条件的一致性。

3. 提取标定板角点：使用HALCON提供的Corner Detection（角点检测）算法，对标定板照片中的角点进行提取。

提取的角点应该较为准确，并尽可能地覆盖整个标定板。

4. 生成初始参数：对提取的角点进行3D-to-2D转换，生成摄像机的初始内外部参数。

这些参数可以作为优化算法的初始值。

5. 优化参数：使用HALCON自带的Optimize Calibration Object Parameters（标定参数优化）算法，对摄像机内外部参数进行优化。

使用halcon相机标定初始值确定富士伺服富士伺服初始参数是0.0195,注意halcon里单位是m k是畸变系数，可以初始为0 sx和sy是相邻像元的水平和垂直距离，1/4"可以查得分别宽和高尺寸是3.2和2.4mm，用320×240去除，得到sx和sy分别是0.01mm，那么应该初始为sx=1.0e-005和sy=1.0e-005,Cx和Cy分别是图像中心点行和列坐标，可以初始化为160和120，最后两个参数是ImageWidth和ImageHeight直接就用320和240。

Halcon 摄像机标定流程摄像机分两种，一种是面扫描摄像机（Area Scan Camera），一种是线扫描摄像机（Line Scan Camera）。

准确来说，叫摄像机系统比较正确。

所谓的面扫描摄像系统是指可以通过单纯曝光取得面积影像，而线扫描摄像机，必须利用运动速度才能取得影像。

两种不同的摄像系统由于成像的过程有区别，所以标定的过程也有区别，这里仅讨论面扫描摄像系统。

流程如下：1、初始摄像机参数：startCamPar：＝[f,k,Sx,Sy,Cx,Cy,NumCol,NumRow]f 焦距k 初始为0.0Sx 两个相邻像素点的水平距离Sy 两个相邻像素点的垂直距离Cx、Cy 图像中心点的位置NumCol NumRow图像长和宽2、caltab_points读取标定板描述文件里面描述的点到X[],Y[],z[],描述文件由gen_caltab生成。

3、fin_caltab找到标定板的位置4、find_marks_and_pose 输出标定点的位置和外参startpose5、camera_calibration输出内参和所有外部参数到第五步时，工作已经完成了一半，计算出各个参数后可以用map_image来还原形变的图像或者用坐标转换参数将坐标转换到世界坐标中。

基于HALCON的机器人视觉标定机器人视觉控制［2-2］是机器人领域的重要研究方向，也是当前的研究热点之一。

其系统按照摄像机与机器人的相对位置分为Eye-to- Hand系统和Eye-in-Hand系统。

Eye-to-Hand系统将摄像机固定安装于机器人本体之外。

随着工业化水平与科技的不断发展，劳动力成本增加，对定位装配的精度和自动化要求也越来越髙。

基于机器视觉技术的工业机器人定位［3-4］具有定位精度髙、自动化和智能化水平高、劳动力成本低等优点，因此在定位装配领域有着广泛的应用。

本文建立了机器人Eye-to-Hand系统，主要论述了一种基于HALCON 的摄像机内外部参数和手眼关系标定方法与其实验过程。

该标定方法具有操作简单，定位精度高等特点，适用于产品抓取定位。

1机器人视觉标定模型机器人视觉系统的标定其实是获取摄像机图像坐标系(ICS)与机器人坐标系(RCS)之间转换关系的过程，在标定机器人视觉系统(Eye-to-Hand)之前，首先要对摄像机进行标定。

通常摄像机镜头会存在径向、切向和偏心等畸变，因此需要选择合适的畸变模型对摄像机进行标定。

工业镜头的畸变主要为径向畸变，为线性畸变模型；非线性模型畸变包括径向、切向和偏心等畸变。

对于工业镜头，使用非线性畸变模型往往不能提髙其标定精度，而且还会造成求解的不稳定［5- 6］；采用线性畸变模型，可以使标定精度提髙一个数量级，与非线性畸变模型相比标定精度差别不大。

因此本文在论述中釆用线性畸变模型来标定机器人视觉系统，其标定模型如图2所示。

图1中，(Oc, Xc, Yc, Zc)为摄像机坐标系(CCS), Oc即为摄像机的投影中心，z轴与摄像机的主光轴重合；(Ow, Xw, Yw, Zw) 为机器人坐标系(世界坐标系WCS); (Oi, Xi, Yi)为成像平面坐标系(IPCS)； (Ou, Xu, Yu)为图像坐标系(ICS)o空间一点P在CCS 下的坐标为P (xc, yc, zc)；在WCS下的坐标为P (xw, yw, zw)。

halcon标定计算像素的公式摘要：1.HALCON 相机标定的概念和方法2.HALCON 标定计算像素的公式3.实际应用和优势4.总结正文：一、HALCON 相机标定的概念和方法HALCON 是一种广泛应用于工业领域的机器视觉软件库，它能够帮助用户快速构建图像处理和分析系统。

在实际应用中，由于摄像头拍出来的原始图片存在畸变，我们需要通过标定来矫正这种畸变。

标定分为内参和外参，内参和相机本身的材质等有关，和其它无关，正常情况下只需标定一次即可。

外参和位姿（摄像头和成像平面的相对位置）有关，每次改变都需要重新标定。

二、HALCON 标定计算像素的公式在HALCON 中，标定计算像素的公式主要包括以下几个部分：1.畸变校正：通过设置相机内部参数（如焦距、畸变、像素尺寸等），可以对原始图像进行畸变校正，从而减少图像畸变。

2.创建标定板：在HALCON 中，需要创建一个标定板，用于设置标定板的数据，包括标定板的尺寸、标定板的网格点等。

3.设置相机内部参数的初始值：不同镜头的初始值可能不同，需要根据实际情况设置。

4.计算像素当量：通过放置一个参考物，可以计算出像素当量，从而构建XY 世界坐标系，用于测量、定位等应用。

三、实际应用和优势HALCON 的自标定算子可以在不用标定板的情况下，标定出相机内参（无焦距），相对于多幅标定无法获取相机的外参。

这样设备在现场更容易操作、维护。

此外，HALCON 的自标定算子具有速度快、精度高等优势，可以有效地提高图像处理的准确性和效率。

四、总结总之，HALCON 标定计算像素的公式是一种高效、准确的图像处理方法，它可以帮助用户快速地进行图像标定，提高图像处理的精度和速度。

第３３卷第１期２０１８年２月安㊀徽㊀工㊀程㊀大㊀学㊀学㊀报J o u r n a l o fA n h u i P o l y t e c h n i cU n i v e r s i t y V o l ．３３．N o ．１F e b ．,２０１８文章编号:１６７２Ｇ２４７７(２０１８)０１Ｇ００３４Ｇ０７收稿日期:２０１７Ｇ０９Ｇ０４㊀基金项目:安徽省自然科学基金资助项目(１６０８０８５M E １０６)作者简介:朱行飞(１９９１Ｇ),男,安徽宿州人,硕士研究生．通讯作者:陆华才(１９７５Ｇ),男,安徽滁州人,教授,硕导．基于HA L C O N 的机器人运动空间中心点摄像机标定方法朱行飞,陆华才∗,雍家伟(安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖㊀２４１０００)摘要:视觉系统的标定是机器视觉研究的重要内容．提出一种基于HA L C O N 的机器人运动空间中心点摄像机标定方法,即在视觉视场内,在不同的位置和姿态下,机器人携带摄像机在要标定的工作空间内进行特定的平移和旋转运动进行图像采集．设其空间内的相交点为中心点,利用几何解析计算出相机的内外参数．然后通过HA L C O N 视觉图像处理软件进行标定,对实验数据进行分析,证明了方法的可行性．关㊀键㊀词:机器视觉;标定;HA L C O N ;摄像机模型中图分类号:T P ３９１㊀㊀㊀㊀文献标识码:A视觉是人类获取外界信息的重要途径,拥有视觉的生物能够让他们的生活变得更方便,同样拥有视觉的机器人可以定位出空间物体的信息,并方便抓取[１]．目前,在需要对产品进行搬运与装配的自动化生产流水线上,大部分机器人仅能在预先编程好的程序和专门的环境下工作,缺乏对周围环境的判断,因而无法及时应变,因此极大地限制了机器人的应用．随着各类新型传感器技术的日益发展,为了满足在工业上的生产需求,让工业机器人发挥更大的作用[２]．搭载了类似人类的视觉系统,让机器人更加的智能化,可以实现部分人类视觉的功能．而这种视觉引导的工业机器人利用视觉传感器采集图像,并且利用算法进行图像处理以获得空间定位的数据,实现了对三维空间的坐标定位并进行路径地图规划,最终实现了工业生产流水线的搬运与装配[３Ｇ４]．而在实际生产流水线工作的时候,为了得到空间几何信息与采集图像之间的对应关系,视觉机器人在不同位势下采集图像,需要对摄像机进行标定[５Ｇ６]．传统的摄像机标定方法存在一定的缺陷,必须在特定的环境和已知的参照物下才能标定．比如文献[７]提出的确定模板上点阵的物理坐标以及图像和模板之间的点的匹配来实现标定求取内外参数;T s a i [８]等提出的线性模型摄像机的外参数和焦距标定方法等．随着标定技术研究的不断发展,其多用点㊁线㊁圆弧等基本特征来进行标定且自身参数之间相互约束,因而更为灵活．如文献[９]提出的一种特殊的平移运动方式完成自标定;文献[１０]提出的另一种特殊的旋转运动方式确定的一种自标定等．结合各种标定方法的文献,研究中提出的基于H A L C O N 的机器人运动空间中心点摄像机标定方法,便是通过点特征来进行标定的,机器人携带摄像机在工作空间中进行图片采集,图像采集结果如图１所示．设其重合空间内某一点为中心点,利用H A L C O N 进行视觉图像处理,对摄像机采集到的照片进行分析,它在视觉软件开发成本和周期上均具有很大的优势,且具有灵活的架构[１１]．１㊀针孔模型图像是空间物体几何信息通过摄像机模型在二维成像平面的反映[１２]．针孔模型是最常被使用的经典模型,空间中的物体通过孔投射到成像平面,形成倒立的实像,称为针孔模型[１３],如图２所示．设光线延长线与Z 轴平行,原点为光轴中心,以指向目标点为正方向建立坐标系P １(x １,y １,z １),P ２(x ２,y ２,z ２)得:x １z １＝x ２z ２＝x ２fy １z １＝y ２z ２＝y ２fìîíïïïï,(１)式中,f 是摄像机的焦距,f ＝z ２．图１㊀图像采集结果图２㊀针孔模型２㊀摄像机参数的求取２．１㊀摄像机内参数的求取由式(１)相似原理知,设空间中几何坐标系的点投影到图像平面上坐标系的坐标为(u ,v ),与成像平面的交点记为(u ０,v ０),它们之间的关系为:u －u ０＝１d xx ２v －v ０＝１d yy ２ìîíïïïï,(２)即:u －u ０＝１d x f x １z １v －v ０＝１d y f y １z １ìîíïïïï,(３)转换成矩阵形式为:u v １éëêêêêùûúúúú＝k x ０u ００k y v ０００１éëêêêêùûúúúúx １z １y １z １１éëêêêêêêùûúúúúúú＝K x １z １y １z １１éëêêêêêêùûúúúúúú,(４)式中,d x ㊁d y 分别表示在x ㊁y 轴上的像素点寸,k x ＝１d x f ,k y ＝１d yf 均为x ㊁y 上的放大值,K 矩阵就是需要的内参矩阵．２．２㊀摄像机外参数的求取如图２所示,由上面推导可知,空间中几何坐标系的点与成像坐标系的变换关系为:x c y c z c １éëêêêêêùûúúúúú＝n x o x a x p x n y o y a yp y n z o z a z p z ０００１éëêêêêêùûúúúúúx w y w z w １éëêêêêêùûúúúúú＝R P ０１éëêêùûúúx w y w z w １éëêêêêêùûúúúúú＝M w x w y w z w １éëêêêêêùûúúúúú,(５)式中,(x c ,y c ,z c ),(x w ,y w ,z w )是在O c X c Y c Z c ,O w X w Y w Z w 坐标系中的点的坐标;R 为旋转矩阵; n ＝５３ 第１期朱行飞,等:基于HA L C O N 的机器人运动空间中心点摄像机标定方法[n x n y n z ]T , o ＝[o x o y oz ]T , a ＝[a x a y a z ]T是X w ㊁Y w ㊁Z w 在摄像机坐标系O c X c Y c Z c 中的方向向量;p ＝[p x p y p z ]T是世界坐标系原点在成像坐标系上的位置．３㊀中心点摄像机标定方法在摄像机视场内,机器人做特定的平移和旋转运动,调节机器人的不同位势采集图像,至少采集３组图像,并记录３组末端姿态．根据图像软件处理,将目标重合空间内的某一点设为中心点,在中心点平面上建立世界坐标系,以其法线方向作为z 轴．所以z w ＝０．由式(４)㊁式(５)得:z c u d v d １éëêêêêùûúúúú＝KM w x w y w ０１éëêêêêêùûúúúúú＝M x w y w ０１éëêêêêêùûúúúúú,(６)式中,u d ＝u －u ０;v d ＝v －v ０;M ＝k x n x k x o x k x a x k x p x k y n y k y o y k y a y k y p y n z o z a z p z éëêêêêùûúúúú＝m １１m １２m １３m １４m ２１m ２２m ２３m ２４m ３１m ３２m ３３m ３４éëêêêêùûúúúú＝m １m １４m ２m ２４m ３m ３４éëêêêêùûúúúú将式(６)展开消去z c ,得:h １１x w i ＋h １２y w i ＋h １４－h ３１x w i u d i －h ３２y w i u d i ＝u d i h ２１x w i ＋h ２２y w i ＋h ２４－h ３１x w i v d i －h ３２y wi v d i ＝v d i {,(７)式中,h jk ＝m j km ３４,j ＝１,２,３,４;k ＝１,２,３,４;i 为标定编号．提取标定点,通过最小二乘法可以求得[h １１,h １２,h １４,h ２４,h ３１,h ３２]T．因为 m ３３ ＝１,m １ m ３＝０和m ２ m ３＝０得:m ２３３＝１－(h ２３１＋h ２３２)m ２３４m １３＝－h １１h ３１＋h １２h ３２m ３３m ２３４m ２３＝－h ２１h ３１＋h ２２h ３２m ３３m ２３４ìîíïïïïïï,(８)因为k ２x ＝ m １x m ３ k ２y ＝ m ２x m ３{由式(８)得:k x ＝m ３４(h ２１１＋h ２１２)－(h １１h ３２－h １２h ３１)m ２３４１－(h ２３１＋h ２３２)m ２３４k y ＝m ３４(h ２２１＋h ２２２)－(h ２１h ３２－h ２２h ３１)m ２３４１－(h ２３１＋h ２３２)m ２３４ìîíïïïïïï,(９)令A １＝h ２１１＋h ２１２;A ２＝h ２２１＋h ２２２p ;A ３＝h ２３１＋h ２３２;B １＝h １１h ３２－h １２h ３１;B １＝h ２１h ３２－h ２２h ３１．因为 n o ＝０,所以h １１h １２k ２x ＋h ２１h ２２k ２y ＋h ３１h ３２＝０,将式(９)代入得:a x ３＋b x ３＋c x ＋d ＝０,(１０)式中,x ＝m ２３４a ＝h ３１h ３２B １B ２b ＝h １１h １２B ２A ３＋h ２１h ２２B １A ３－h ３１h ３２(A １B ２＋A ２B １)c ＝－h １１h １２(B ２＋A ２A ３)－h ２１h ２２(B １＋A １A ３)＋h ３１h ３２A １A ２d ＝h １１h １２A ２＋h ２１h ２２A １ìîíïïïïïï由以上各式得:６３ 安㊀徽㊀工㊀程㊀大㊀学㊀学㊀报第３３卷m ３４＝x r ,(１１)M w ＝h １１m ３４k x h １２m ３４k x h １３m ３４k x h １４m ３４h ２１m ３４k yh ２２m ３４k y h ２３m ３４k y h ２４m ３４h ３１m ３４h ３２m ３４m ３３m ３４éëêêêêêêùûúúúúúú,(１２)利用数值计算方法容易获得式(１０)的解,其中至少有一个正实根x r ．对其开平方可以求出m ３４,然后通过式(８)分别求出m １２㊁m ２３和m ３３,其中m ３３的符号根据h １１和h ２２确定．由式(９)可以求出k x 和k y ,然后利用式(１２)求出其他参数,获得外参矩阵．４㊀H A L C O N 的标定实验H A L C O N 是德国MV t e c 公司开发的图像处理软件,它具有完善的综合标准软件库和机器视觉集成开发环境．H A L C O N 提供了丰富的函数库,包括b l o b 分析㊁形态学㊁模式匹配㊁测量㊁三维目标识别和立体视觉等．它支持W i n d o w s ,L i n u x 和S o l a r i s 操作环境,整个函数库可以用C ,C ＋＋,C ＃,V i s u a l B a s i c 和D e l p h i 等多种普通编程语言开发,有效提高了开发效率,并且执行速度快,具有良好的跨平台移植性．为了让视觉搬运机器人在工作时定位更加准确,必须建立空间中物体与所采集图像之间点的存在关系,因此必须对摄像机进行标定．在空间中放置一个已知信息的平板即标定板[１３],使用的是制作的３０mm∗３０mm 标定板．通过H A L C O N 算子g e n _c a l t a b 来制作一个标定板．４．１㊀标定板的制作在机器视觉定位㊁搬运等应用中,为了得到空间中物体与其采集图像中对应点之间的关系,进行摄像机标定,由摄像机模型计算得到高精度的测量和定位结果．在H A L C O N 中自带算子g e n _c a l t a b(::X N u m ,Y N u m ,M a r k D i s t ,D i a m e t e r R a t i o ,C a l T a b D e s c r F i l e ,C a l T a b P S F i l e :)方便自己动手制作一个合适的标定版,如图３所示．X N u m 为每行黑色圆点的个数．Y N u m 为每列黑色圆点的个数．M a r k D i s t 为相邻黑色圆点的中心距．D i a m e t e r R a t i o 为圆点的直径和圆点之间圆心距的比值．C a l T a b D e s c r F i l e 为标定板描述文件的文件路径(．d e s c r )．C a l T a b P S F i l e 为标定板图像文件的文件路径(．p s )．使用制作的标定板标定其参数如下:ge n _c a l t Ｇa b (７,７,０．００３７５,０．５,＇D :/３０_３０．d e s c r ＇,＇D :/３０_３０．p s ＇)．４．２㊀基于H A L C O N 的标定在实际生产应用中,视觉引导机器人分为E y e ＧI n ＧH a n d 或者E y e ＧT o ＧH a n d 两种常用方式．而研究中所使用的是摄像机与机器人分开固定的另一种安装方式,即E y e ＧT o ＧH a n d 手眼标定,摄像机固定不动,由机器人运动完成任务．在标定时机器人将制作好的标定板夹持在适当的位置,在不同的位势下对标定版进行图像采集,其标定流程图如图４所示．图３㊀３０mm∗３０mm 标定版图４㊀标定流程图７３ 第１期朱行飞,等:基于HA L C O N 的机器人运动空间中心点摄像机标定方法在进行摄像机标定时,采集图像的个数和标定的精度成正比关系,理论上所采集的图片越多越好,所选图像中标定板的位置必须能覆盖所需标定图像的４个角．在实验中通过H A L C O N 软件处理的部分图像的拍摄效果及标定如图５所示．图５㊀标定效果５㊀实验结果及分析在实验室里,利用H A L C O N 中的C a l i b r a t i o n 助手进行摄像机的标定,选择加载图像文件中上述制作的标定板,删除加载失败的采集图片进行标定．对标定板图像进行特征处理,在其特定的区域内抓取轮廓范围,分析其灰度,确定标定版的边界转化为X L D 轮廓如图６所示．通过H A L C O N 软件对其特征图进行处理,其直方图如图７所示．图６㊀轮廓图图７㊀灰度直方图因为每个摄像机本身的物理属性不同,在摄像机标定完成后,摄像机的参数也不再变化,相机也不可移动,否则需要重新标定．实验标定的摄像机参数结果如表１所示,标定后摄像机的位势如表２所示．８３ 安㊀徽㊀工㊀程㊀大㊀学㊀学㊀报第３３卷表１㊀标定后摄像机参数单个像元素的宽/u m (S x )单个像元素的高/u m (S y)焦距(F o c u s)/mmK a p p a １/m ２中心点X 坐标/像素(C x )中心点Y 坐标/像素(C y )图像的宽/像素(I m a g eW i d t h )图像的高/像素(I m a g eH e i g h t )８．３５E －０６８．３０E －０６０．０１８６５１７－５１８．６９５５２４３．９６７８３２５４．８７５８７６４０４８０表２㊀标定后摄像机的位势T x /mmT y/mm T z /mmR x /ʎR y/ʎR z /ʎ１０．２９４８－２．９４２９６２９０．５７５３５８．４２６３２．４４７３９１．０７７３为了验证标定的准确性,在标定机器人视觉系统后,现场进行实际测试,测试图如图８所示．图８㊀标定测试图采用校验点真实的世界坐标,即机器人坐标和利用标定后参数所求得的坐标之差的平均值作为标定精度的度量参数．N ＝ð１５i ＝１|Xc i－X r i |１５,(１３)分别计算横坐标T x ＝１０ ６５５８mm ,纵坐标T y ＝－２ ８５１２９mm ．又因为A B B 机器人的X Y 轴坐标精度为０ ０１mm ,研究中采用的摄像机有５００万像素精度,测量精度理论值为０ ０１mm ,所以可得标定精度在一个像素范围内,且精度较高．另外计算得横坐标最大差值为０ ３６１mm ,纵坐标最大差值为０ １４３mm ,横坐标差值的标准差为０ １２８mm ,纵坐标标准差为０ ０４９mm．因为标准差可以表征测量系统的不确定度,因此横纵坐标的不确定度都在一个像素范围内,且精度较好．６㊀结论机器视觉结合机器人在搬运行业的应用,打开了工业机器人逐步智能化的开端．而视觉的定位㊁识别等离不开摄像机的标定,其标定的结果影响着整个系统的精度,所以只有做好摄像机的标定才能进行后续的工作．研究中提出的中心点摄像机标定方法,利用HA L C O N 软件对视觉搬运机器人的标定方法进行了９３ 第１期朱行飞,等:基于HA L C O N 的机器人运动空间中心点摄像机标定方法０４ 安㊀徽㊀工㊀程㊀大㊀学㊀学㊀报第３３卷研究,其标定结果精确㊁运算率高㊁操作简单,具有良好的实用性．参考文献:[１]㊀潘武．基于机器视觉的工件的识别和定位[D]．北京:北京化工大学,２０１２．[２]㊀王殿君．双目视觉在移动机器人定位中的应用[J]．中国机械工程,２０１３,２４(９):１１５５Ｇ１１５８．[３]㊀刘维．基于双目立体视觉的物体深度信息提取系统研究[D]．长沙:中南大学,２００９．[４]㊀吴跃民,刘荣,董代．用于光电子器件对准的显微立体视觉系统及其标定方法研究[J]．中国机械工程,２００５,１６(１４):１２３５Ｇ１２３９．[５]㊀罗晨,朱利民,丁汉．标定模板与图像平面平行时的摄像机标定方法[J]．中国机械工程,２００５,１６(１７):１５５８Ｇ１５６０．[６]㊀张世辉,郭翠翠．一种新的基于并联机构的摄像机线性标定方法[J]．中国机械工程,２００９,２０(１４):１６５１Ｇ１６５５．[７]㊀ZZ HA N G．AF l e x i b l e n e wt e c h n i q u e f o r c a m e r a c a l i b r a t i o n[J]．I E E ET r a n s a c t i o n s o nP a t t e r nA n a l y s i s a n dM a c h i n e I nＧt e l l i g e n c e,２０００,２２(１１):１３３０Ｇ１３３４．[８]㊀R Y T S A I．Av e r s a t i l e c a m e r a c a l i b r a t i o n t e c h n i q u e f o rh i g hＧa c c u r a c y３D m a c h i n ev i s i o nm e t r o l o g y u s i n g o f fＧt h eＧs h e l fc a m e r a s a nd le n s[J]．I E E ET r a n s a c t i o n s o nR o b o t i c s a n dA u t o m a t i o n,１９８７,３(４):３２３Ｇ３４４．[９]㊀S D MA．A s e l fＧc a l i b r a t i o nt e c h n i q u ef o ra c t i v es y s t e m[J]．I E E E T r a n s a c t i o no n R o b o t i c sa n d A u t o m a t i o n,１９９６,１２(１):１１４Ｇ１２０．[１０]R HA R T L E Y．S e l fＧc a l i b r a t i o no f s t a t i o n a r y c a m e r a s[J]．I n t e r n a t i o n a l J o u r n a l o fC o m p u t e rV i s i o n,１９９７,２２９(１):２Ｇ５．[１１]罗珍茜,薛雷．基于HA L C O N的摄像机标定[J]．电视技术,２０１０,３４(４):１００Ｇ１０２．[１２]ZZ HA N G．Af l e x i b l e n e wt e c h n i q u e f o r c a m e r a c a l i b r a t i o n[J]．I E E ET r a n s a c t i o n s o nP a t t e r nA n a l y s i s a n dM a c h i n e I nＧt e l l i g e n c e,２０００,２２(１１):１３３０Ｇ１３３４．[１３]解则晓,程传景,金明．基于共面法的视觉传感器的标定方法[J]．中国机械工程,２００６,１７(１６):１６９０Ｇ１６９３．C a m e r aC a l i b r a t i o n M e t h o d f o rR o b o tM o t i o nC e n t e rB a s e d o nH A LC O NZ HU X i n g f e i,L U H u a c a i∗,Y O N GJ i a w e i(C o l l e g e o fE l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g,A n h u i P o l y t e c h n i cU n i v e r s i t y,W u h u２４１０００,C h i n a)A b s t r a c t:T h ec a l i b r a t i o no fv i s i o ns y s t e mi sa ni m p o r t a n t p a r to fm a c h i n ev i s i o nr e s e a r c h．T h i s p a p e r p r e s e n t s a c a m e r a c a l i b r a t i o nm e t h o d f o r r o b o tm o t i o nc e n t e rb a s e do n H A L C O N．I n t h ev i s u a l f i e l d,i n d i f f e r e n t p o s i t i o n s a n d g a i t s,t h e r o b o t c a r r y i e s a c a m e r a,a n d c a p t u r e s i m a g e sw i t h a s p e c i f i c t r a n s l a t i o n a l a n d r o t a t i o n a lm o t i o n i n t h ew o r k p i e c e p o s i t i o n c a l i b r a t i o n i n s p a c e,w i t h t h e o v e r l a p w i t h i n t h e s p a c e o f a p o i n t a s t h e c e n t e r p o i n t,t h e g e o m e t r i c a l a n a l y s i so f t h e i n t e r n a l a n de x t e r n a l c a m e r a p a r a m e t e r sa r e c o n d u c t e d．T h r o u g h t h eH A L C O Ni m a g e p r o c e s s i n g s o f t w a r e f o r c a l i b r a t i o n,a n a l y s e s o f t h e e x p e r i m e nＧt a l d a t a a r e o b t a i n e d t o p r o v e t h e f e a s i b i l i t y o f t h em e t h o d．K e y w o r d s:m a c h i n e v i s i o n;c a l i b r a t i o n;H A L C O N;c a m e r am o d e l。

基于HALCON软件的摄像机标定HALCON是一种非常强大的计算机视觉软件，可以用于许多应用领域，包括自动化、机器视觉、医学成像等。

在这些不同的领域，HALCON用户需要对摄像机进行标定，以便准确地测量和分析图像。

在本文中，我们将探讨如何使用HALCON进行摄像机标定。

摄像机标定的基本原理摄像机标定是计算机视觉中的一个重要过程。

在这个过程中，我们需要找到摄像机内部的一些参数，以便能够准确地测量对象的大小、位置和方向。

这些参数包括内部参数和外部参数。

内部参数包括焦距、畸变和像素距离等，这些参数决定了光学系统如何将世界坐标系中的点映射到图像平面上。

外部参数包括摄像机的位置和朝向，这些参数决定了摄像机如何拍摄场景。

因此，摄像机标定的目标就是确定这些参数。

摄像机标定的步骤摄像机标定通常涉及到摄像机的内部参数和外部参数，因此标定的步骤通常包括两个部分。

第一步是内部参数标定，我们需要用一些已知的三维坐标对摄像机的成像进行测量，得到这些坐标在图像中的投影。

这些点的坐标通常以像素为单位，我们可以使用极线几何或者张正友标定法等方法来求解内部参数。

第二步是外部参数标定，我们需要知道摄像机对于目标的位置和朝向。

通常我们使用标定板或者其他点来测量这些参数。

标定板通常是一个具有已知格子的图案，我们可以测量这些格子在图像中的位置，然后使用PnP算法和非线性优化等数学方法计算摄像机的位置和朝向。

HALCON摄像机标定步骤和代码接下来我们将介绍如何使用HALCON进行摄像机标定。

首先我们需要准备一些标定板或者其他特殊图案。

这些标定板通常由黑白相间的正方形组成，我们需要利用这些正方形来求解内部参数和外部参数。

1. 导入图像首先，我们需要使用HALCON导入摄像机标定所需的图像。

通常我们需要拍摄一系列的标定板图像，这些图像应该包括各种不同的摄像机角度和位置。

这些图像将用于内部参数和外部参数的标定过程。

通常在导入图像之前，需要对图像进行预处理，例如去除噪声和平滑化处理。

详解Halcon相机标定相机标定简介首先镜头有畸变，也就是说照出的图像与实际不符产生了形变。

即使工业镜头也是有千分之几的畸变率的。

上个图告诉大家畸变这个图里，第一个图就是我们相机下的真实的形状，后边两个就是照出来有畸变的图片。

其次镜头与相机无论你的机械结构精度多高，也不容易或者说没办法将相机安装的特别正，那相机安装不正也是会导致误差的。

大家想知道具体数学模型的话可以搜一下相机标定的理论方面的知识，我侧重怎么做。

标定就是把上述两个东西转化成正常的。

无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。

深度说明1、相机标定参数介绍内参：确定摄像机从三维空间到二维空间的投影关系。

针孔相机（FA镜头相机）模型为6个参数（f,kSx,Sy,Cx,Cy）;远心镜头相机模型为5个参数（f,Sx,Sy,Cx,Cy）;线阵相机为11个参数（f,k,Sx,Sy,Cx,Cy,Width,Highth,Vx,Vy,Vz）。

其中：f为焦距；k表示径向畸变量级。

如果k为负值，畸变为桶形畸变，如果为正值，那么畸变为枕形畸变。

Sx,Sy是缩放比例因子。

对于针孔摄像机（FA镜头）表示图像传感器水平和垂直方向上相邻像素之间的距离，初始值与真实值越接近计算速度越快。

对于远心摄像机模型，表示像素在世界坐标系中的尺寸。

Cx,Cy是图像的主点，对于针孔相机，这个点是投影中心在成像平面上的垂直投影，同时也是径向畸变的中心。

对于远心摄像机模型，只表示畸变的中心。

Vx,Vy,Vz：线阵相机必须与被拍摄物体之间有相对移动才能拍摄到一幅有用的图像。

这是运动向量。

Sx,Sy对于线阵相机是相邻像元的水平和垂直距离。

2、标定板详细介绍问题1：halcon是否只能使用halcon专用的标定板？halcon提供了简便、精准的标定算子与标定助手，这在实际使用中极大地方便了使用者在halcon中有两种标定方式：halcon自带例程中出现的，用halcon定义的标定板，如下图：用户自定义标定板，用户可以制作任何形状、形式的标定板，如下图：所以，halcon并非只能使用专用标定板，也可以使用自定义标定板就可以进行标定。

halcon 算子的四个参数Halcon算子的四个参数Halcon是一种用于机器视觉应用的软件库，它提供了丰富的图像处理算法和函数。

在Halcon中，算子是用于实现不同图像处理任务的基本功能模块。

算子通常需要一些参数来指定其具体的行为和操作。

在Halcon中，算子的四个参数分别是输入图像、输出图像、操作模式和其他参数。

下面将详细介绍这四个参数的作用和使用方法。

输入图像是算子要处理的原始图像。

它可以是从文件中读取的图像，也可以是通过摄像头捕捉到的实时图像。

通过指定输入图像，算子可以在其上执行各种图像处理操作，如边缘检测、图像分割、形状匹配等。

输出图像是算子处理后的结果图像。

它可以是新创建的图像对象，也可以是原始图像的副本。

通过指定输出图像，算子可以将处理结果保存下来，供后续的图像分析和处理使用。

操作模式是算子的行为和操作方式的指定参数。

不同的操作模式对应着不同的图像处理任务和目标。

例如，边缘检测算子可以有不同的操作模式，如Sobel算子、Canny算子等。

通过指定不同的操作模式，算子可以实现不同的图像处理功能。

除了输入图像、输出图像和操作模式外，算子还可以有其他一些参数，用于指定算子的具体行为和操作。

这些参数可以是图像处理中常用的参数，如阈值、卷积核大小等，也可以是算子特定的参数，如角度范围、形状匹配的阈值等。

通过指定这些参数，算子可以更加灵活地适应不同的图像处理任务和场景。

使用Halcon中的算子时，我们首先需要指定输入图像和输出图像，然后根据需要选择合适的操作模式和参数。

通过调用相应的函数，即可实现对图像的各种处理和分析。

在处理过程中，我们可以根据实际需求，灵活地调整参数和操作模式，以得到最佳的处理结果。

总结一下，Halcon中的算子的四个参数分别是输入图像、输出图像、操作模式和其他参数。

通过合理地指定这些参数，我们可以实现各种图像处理任务和目标。

在实际应用中，我们可以根据具体情况，选择合适的算子和参数，以达到最佳的图像处理效果。

基于Halcon的多目摄像机标定技术张芝贤;赵远方;武旭娟【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2015(000)023【摘要】The calibration method of binocular stereo vision camera is analyzed,and the internal and external parameters are quickly solved by Halcon calibration plate. Based on the extension of calibration technology,the two adjacent cameras are calibrated with binocular vision respectively. The eight cameras are unified into a unique world coordinate system by rigidity con⁃version and the function operators obtained by Halcon platform to achieve the effect of multi⁃view calibration. The feasibility and correctness of the multi⁃view calibration were confirmed by experiments,and the pattern of three⁃dimensional measurement using binocular camera system was broken. The technology lays a solidfound ation for the measurement of target object which can′t be showed entirely in the visual field of unique binocular camera system in the particular case.%对双目立体视觉摄像机标定方法进行了分析，通过Halcon标定板快速求出双目摄像机的内参和外参。