【摘 要】
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视觉标定和校正是应用机器视觉的重要环节,可使检测的图像更加准确以达到提高机器视觉检测精度的目的,是不可忽视的关键步骤。提出了一种改进的平面模板法,在传统方法和Heikk
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视觉标定和校正是应用机器视觉的重要环节,可使检测的图像更加准确以达到提高机器视觉检测精度的目的,是不可忽视的关键步骤。提出了一种改进的平面模板法,在传统方法和Heikkila模型基础上推广了切向畸变模型,成像模型中增加了高阶非线性畸变并进行了一定的简化,经过该模型优化标定参数并得到特征像素的空间校正模值,然后通过线性插值方法对像素进行灰度校正,得到标定结果和校正后的图像。该方法由自行搭建的机器视觉检测平台通过LabVIEW工具实现,实验证明视觉系统采集的图像得到了良好的校正,校正精度达到0.17%。
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