機(jī)器視覺(jué)的基本任務(wù)之一是從工業(yè)相機(jī)獲取圖像信息并計(jì)算三維空間中物體的幾何信息，以此重建和識(shí)別物體。而空間物體表面某點(diǎn)的三維幾何位置與其在圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的相互關(guān)系是由工業(yè)相機(jī)成像的幾何模型決定的，這些幾何模型參數(shù)就是工業(yè)相機(jī)參數(shù)。在大多數(shù)條件下，這些參數(shù)必須通過(guò)實(shí)驗(yàn)與計(jì)算才能得到，這個(gè)過(guò)程被稱為工業(yè)相機(jī)標(biāo)定。

總的來(lái)說(shuō)，工業(yè)相機(jī)的標(biāo)定可以分為傳統(tǒng)標(biāo)定方法和自標(biāo)定方法兩大類。傳統(tǒng)工業(yè)相機(jī)標(biāo)定的基本方法是在一定的相機(jī)模型下，通過(guò)對(duì)特定標(biāo)定參照物進(jìn)行圖像處理，并利用一系列數(shù)學(xué)變換公式計(jì)算及優(yōu)化，來(lái)求取相機(jī)模型內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。 傳統(tǒng)的工業(yè)標(biāo)定方法按照標(biāo)定參照物與算法思路可以分成若干類，如基于3D立體靶標(biāo)的工業(yè)相機(jī)標(biāo)定、基于2D平面靶標(biāo)的工業(yè)相機(jī)標(biāo)定、以及基于徑向約束的工業(yè)相機(jī)標(biāo)定等。

然而，該方法在場(chǎng)景未知和工業(yè)相機(jī)任意運(yùn)動(dòng)的一般情況下，其標(biāo)定很難實(shí)現(xiàn)。20世紀(jì)90年代初，Faugeras，Luong，Maybank等人提出了工業(yè)相機(jī)自標(biāo)定方法。這種自標(biāo)定法利用工業(yè)相機(jī)本身參數(shù)之間的約束關(guān)系來(lái)標(biāo)定，而與場(chǎng)景和工業(yè)相機(jī)的運(yùn)動(dòng)無(wú)關(guān)，不依賴于標(biāo)定參照物，僅利用相機(jī)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中周圍環(huán)境圖像與圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。目前已有的自標(biāo)定技術(shù)大致可以分為基于主動(dòng)視覺(jué)的工業(yè)相機(jī)自標(biāo)定技術(shù)、直接求解Kruppa方程的工業(yè)相機(jī)自標(biāo)定方法、分層逐步標(biāo)定法、基于二次曲面的自標(biāo)定方法等幾種。

相機(jī)自標(biāo)定相對(duì)于傳統(tǒng)方法有更好的靈活性和實(shí)用性，通過(guò)十多年的不懈努力，理論上的問(wèn)題已基本解決，目前研究的重點(diǎn)是如何提高標(biāo)定算法的魯棒性以及如何很好地用這些理論來(lái)解決實(shí)際視覺(jué)問(wèn)題。維視圖像VS220雙目立體視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)平臺(tái)采用雙相機(jī)或多相機(jī)對(duì)空間自由運(yùn)動(dòng)體的三維位置坐標(biāo)及姿態(tài)進(jìn)行高精度測(cè)量，高精度的標(biāo)定模板、完善的工業(yè)相機(jī)標(biāo)定數(shù)學(xué)模型對(duì)標(biāo)靶特征點(diǎn)進(jìn)行子像素檢測(cè)，保證系統(tǒng)的標(biāo)定精度，為系統(tǒng)的高精度測(cè)量提供保證。