ADAS 校正视觉标定板尺寸的考量

ADAS 校正视觉标定板的物理尺寸是选择时需重点关注的因素，它与最终应用的测量视场（FOV）密切相关。这是因为相机在进行标定时需要聚焦在特定距离上，一旦改变焦距长度，对焦距离会受到轻微影响，进而影响之前的标定结果。即便光圈发生改变，通常也会对标定的有效性产生负面影响，所以应尽量避免对标定过程中的这些参数进行改动。

 

为实现精确标定，当摄像机所看到的标定目标能够填充大部分图像时，摄像机模型能得到更好的约束。通俗来讲，若使用较小的 ADAS 校正视觉标定板，众多相机参数的组合都可能解释所观测到的图像，从而影响标定的准确性。一般经验表明，当正面观察时，ADAS 校正视觉标定板的面积至少应达到可用像素面积的一半。

 

常见 ADAS 校正视觉标定板类型解析

多年来，业界引入了多种不同类型的 ADAS 校正视觉标定板，每种都有其独特的属性和益处。在选择合适的 ADAS 校正视觉标定板类型时，首先要考虑所使用的算法及算法实现。例如在 OpenCV 或 MVTec Halcon 等通用库中，不同 ADAS 校正视觉标定板具有一定的自由度，同时也各自存在优点和局限性。

棋盘格 ADAS 校正视觉标定板

检测原理

棋盘格 ADAS 校正视觉标定板是最为流行和常见的图案设计。其检测过程通常先对摄像机图像进行二值化处理，找到四边形（即黑色的棋盘区域）作为棋盘角点的候选点。然后通过过滤步骤，仅保留那些满足特定大小标准的四边形，并将其组织成与用户指定尺寸匹配的规则网格结构。

 

角点定位精度

在对 ADAS 校正视觉标定板进行初步检测后，能够以极高的精度确定角点位置。这是因为棋盘格的角点（数学上称为鞍点）基本上是无限小的，所以在透视变换或镜头失真的情况下是无偏的。而且在检测出棋盘格后，还可以进行亚像素细化，利用给定角点位置周围像素的确切灰度值，找到具有亚像素精度的鞍点，其精度比整数像素位置所允许的精度要精确得多。

局限性

在 OpenCV 中，整个棋盘必须在所有图像中可见才能被检测到，这使得从图像边缘获取信息变得困难。然而，图像边缘区域通常是很好的信息来源，因为它们能够适当地约束镜头失真模型。

CharuCo ADAS 校正视觉标定板

优势与特点

 ADAS 校正视觉标定板克服了传统棋盘格的一些限制。其所有光检查器字段都是唯一编码和可识别的，这意味着即使是部分遮挡或非理想的相机图像也可用于校准。例如，强烈的环形光可能会对标定目标产生不均匀的光照（如半镜面反射区域），这会导致普通棋盘格检测失败，但使用CharuCo校正视觉标定板时，剩余的（好的）鞍点检测仍然可以进行，并且鞍点定位可以像棋盘格一样使用亚像素检测来细化。对于接近图像角落的观察区域，这一属性非常有用，因为目标的定位使得摄像机只能看到它的一部分，所以可以从摄像机图像的边缘和角落收集信息，这通常能为确定镜头失真参数带来很好的鲁棒性。景颐光电在相机标定技术研发中，积极探索CharuCo校正视觉标定板的应用，将其优势充分融入到相关产品和解决方案中，为客户提供更高效、更准确的机器视觉标定服务。

 

在机器视觉的相机标定应用中，准确理解和选择合适的 ADAS 校正视觉标定板类型对于提高系统的精度和可靠性至关重要。不同类型的 ADAS 校正视觉标定板在不同的应用场景下各有优劣，景颐光电凭借其在该领域的专业研发实力，不断优化和创新 ADAS 校正视觉标定板技术，为行业提供了高质量的产品和解决方案，助力机器视觉技术在各个领域的广泛应用和发展。

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