摘要：
工业视觉中常用的几种校准方法。为了计算像素，我们有时需要的检测数据并不特别准确，而且手边没有其他校准工具。可以使用此方法粗略计算每个像素对应的距离。找到一个知道距离的对象并测量其像素距离。像素比率=待测量对象的距离÷像素大小。摄像机是固定的——平台运动的校准该方法要求将待测物体固定在可改变其位置的移动平台上。使用4点校准方法，拍摄对象所在图像中心点的照片，将其命名为（0,0），并记录其像素坐标。相对于此
工业视觉常用的几种标定方式。
计算像素比
有些时候我们需要的检测数据并不需要特别准确，并且手边没有其它标定工具，可以使用这种方法大概算一算每个像素对应多大距离。
找一个知道距离的物体，测出它的像素距离，像素比例=被测物体距离÷像素大小
相机固定--平台移动的标定
这种方式需要被测物体固定在可以改变位置的移动平台上。
采用4点标定法，在物体所在图像中心拍照取一个点，命名为（0,0），记录其像素坐标。再相对于这个原点（0,0）在四个象限内各取一个点（2,2），（-2,2）（-2，-2）（2，-2）分别取得其对应像素坐标值，将这5组数据填入到 CogCalibNPointToNPointTool点对点标定工具中，运行工具，可以在结果中看到一个RMS误差值，这个值越小，标定越精确，一般1以下就能达到μ级别的精度。
相机移动--物体固定的标定
这种方式一般出现在机械手取放物料时用到，相机一般装在机械手上。
仍然采用5点标定法，方法同上，不过是机械手移动，物体不动，机械手移动的点位也要与上面一样取5点。在点对点标定工具 CogCalibNPointToNPointTool中填入值计算得到标定误差。
标定板的标定
就是使用高精度标定板，这种方式校准的RMS误差一般都在0.1以下。
只需要将标定板放在被测位置，传入图像到CogCalibCheckerboardTool标定工具，工具即可自动计算标定数据。
经验分享：用A4纸打印的标定板RMS误差可以达到0.6，相当于μ级别的误差精度，基本够用了。下图是我用机械手臂标定后的RMS截图，误差比较大。
