随着科技的进步,计算机的性能不断增强,视觉测量技术得到迅速发展,并广泛应用于图像处理、人工智能等领域。相机是实现视觉测量技术最为关键的传感器,相机标定在视觉测量中是一个十分关键的环节,它决定了视觉系统能否有效的定位,能否有效的计算目标物三维坐标,相机参数标定的好坏直接影响系统的测量结果。相机标定过程中,工作量大,标定参数解算复杂,不同相机或不同的用途又可能采用不同的标定方法。在视觉测量系统的生产作业中,有大量的相机需要标定,这将是一项非常费时、费力且技术性很强的工作。传统的标定方法为人工手持相机对标定靶板进行图像采集,并将采集到的图像导入专业的相机标定软件中,最终解算出相机的内外参数。此方法需要专业的技术人员,并且操作流程较为繁琐,既费时又费力,并且不能对标定精度进行有效的评估。针对这一客观需求,本论文拟构建一套自动化相机标定装置,可以实现相机内参数的自动化标定,并研究出能够有效评价相机参数的方法与算法,使相机标定的整个流程自动化,提高生产效率。本文研制的相机参数自动化标定装置通过采用机械臂取代人工,采用软件控制,实现靶板图像的自动化采集;并将采集到的图像数据自动传入相机标定模块,自动解算相机参数;将标定过的相机参数导入精度验证模块,采用四种评价方式对标定的参数进行综合评价。本装置实现了整个系统的闭环性,有效的提高相机标定的效率。本文主要研究内容如下:一、根据相机参数自动化标定装置的技术指标,对硬件平台所涉及到的硬件进行选型和设计,并搭建软件平台,实现各硬件间的同步控制;二、对相机参数自动化标定装置涉及到的算法进行研究。研究了特征点中心定位算法、Tsai标定算法、基于Brown模型的光束法自标定算法,并将这些算法封装在相机参数自动化标定装置的解算模块;三、研究了四种相机标定精度评估方法。基于公共点转换算法和单像空间后方交会算法,提出四种相机参数评价方式,分别为绝对空间评价、图像残差评价、相对旋转角误差评价和靶板测量系统误差评价,以此四种评价方式对相机标定参数进行整体评估,提高精度验证的可靠性,最终将标定结果和精度评估结果以word形式输出。