相机标定（Calibration），是指利用相机成像系统的数学模型，计算出世界坐标系与相机图像坐标系对应关系的过程。标定通常应用于机器视觉高精度测量系统、运动控制系统中，标定算法的稳定性及精度将直接影响测量与定位的准确性。

   灵闪IntelliBlink在不断追求标定算法高速高精度的同时，又充分考虑了标定应用场景的多样性及复杂性，集成了四点标定、九点标定、网格标定、标量转换、分散型网格标定、联合标定等标定方式，帮助用户快速完成标定。

分散型网格一键标定

图1 传统的棋盘格标定

   通过市场需求的调研，我们发现图1中传统棋盘格标定的流程比较复杂，用户除了需要知道网格的尺寸以外，还要通过数的方式确定在相机视野中的网格数量来完成标定，如果实际应用场景中网格间距尺寸比较小，用户很可能数错导致最后标定失败。

图2 分散型网格标定

   利珀科技为解决这个行业痛点，开发了图2所示的分散型网格标定板，用户只需要输入网格间距1个参数，相机捕捉到标定板上的信息后即可完成“一键标定”，大大缩短了标定的过程，提高了标定的速度与成功率。

多相机联合标定

   在实际应用场景中，用户会遇到计算两个特征点间距的需求，但是由于特征点间距过大，精度要求过高，为了降低成本只能使用两个相机分别进行定位，然后通过数据计算给出两个特征点的实际距离，这时候必须要用到联合标定。

图3 联合标定

   如上图所示，用户通过输入网格间距、尺寸、原点修正等信息，可以将多个相机标定在同一坐标系内，实现多个相机的联合标定，从而计算出两个相机内任意两点或者其他特征的距离。

四点/九点标定

   四点/九点标定都属于多点标定，图像坐标来源于自定义点或者算法输出的特征点，用户只需要在对应的点上输入世界坐标系的坐标，即可完成映射。这种标定方式通常用于视觉引导运动控制系统进行定位的场景。

图4 多点标定

标量转化标定

   在很多尺寸测量的应用场景中，用户可以根据图像上像素的长度，对应标准产品实际的长度，直接计算出一个缩放比例关系，用户无需进行标准的标定流程。这种标定方式通常用于视觉测量的场景。

图5 标量转换标定

   除此之外，相机镜头的畸变，以及现场相机安装时的倾斜，都可以通过灵闪中的矫正算法进行一键修正，降低了用户的选型与调试要求。

图6 矫正算法

小工具：

用户可以在灵闪中根据需求输入网格尺寸，直接保存矢量图或者打印图纸。

网格打印工具

应用案例-点胶

   标定方式：九点标定

   应用场景：视觉引导精确点胶

   精度要求：0.01mm