基于2.5D标定扇的线阵相机内参数标定方法

针对工业生产线上或集成设备中线阵相机内参数定期检校困难且成本高的问题，提出一种基于2.5D标定扇的线阵相机内参数标定方法。设计了一款特定的2.5D标定扇，构建包含镜头畸变的线阵相机内参数标定模型，顾及了标靶相对相机的两个姿态角，通过方程线性变换法解算模型参数初值，利用改进的Levenberg-Marquardt (L-M)算法加速优化相机参数的求解过程，给出了详细的解算步骤和数据处理过程，并通过仿真和实测数据验证了方法的可行性。结果表明：该线阵相机标定方法简单灵活，可得到大量分布规律的特征点对，参数标定精度不受相机移动精度和特定移动方向的限制；在扇骨面与靶面间夹角小于10°时，可以获得高精度、高一致性的相机内参数，特征点重投影误差的最大值优于0.28 pixel，平均RMSE为0.11 pixel，标准差仅0.01 pixel。