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摘要：本发明公开一种线激光3D轮廓测量仪的标定方法，涉及3D轮廓测量技术领域，包括：基于不同姿态下标定块的2D图像估算出相机内参的最优解；将标定块放置到运动平台上并呈一定角度，开启激光线，移动运动平台，使用相机连续采集移动过程中标定块的2D图像，通过激光线提取算法采集标定块的点云数据；基于相机内参的最优解对移动过程中标定块的2D图像进行矫正，并结合标定块的点云数据将2D图像重构为一张标定块的3D图像；提取标定块3D图像上若干个特征点的3D像素坐标值；构建标定块的世界坐标系，并获取标定块上各个特征点的世界坐标值；计算出3D像素坐标系到世界坐标系的最优解，完成轮廓标定。实现了标定流程与整体算法的简化。

主权项：1.一种线激光3D轮廓测量仪的标定方法，其特征在于，所述方法包括：Step1、基于不同姿态下标定块的2D图像估算出相机内参的最优解，具体分为以下子步骤：将标定块摆放不同姿态，并使用相机采集不同姿态下标定块的2D图像；使用角点响应函数获取每张2D图像中标定块的角点；角点响应函数表示为：，其中（x,y）为输入的像素点，表示像素点（x,y）的灰色梯度向量，表示像素点（x,y）的局部邻域点集，表示点集中的像素点，表示像素点在Y轴上的梯度，表示像素点在X轴上的梯度，表示像素点（x,y）在Y轴上的梯度，表示像素点（x,y）在X轴上的梯度；根据获取到的角点，以及标定块真实尺寸，计算每张2D图像的内参；将所有2D图像的内参输入至内参最优解估算函数中，输出相机内参的最优解；最优解估算函数表示为：，其中A为输入的内参集，表示第一项内参在第b张图像上的值，表示第二项内参在第b张图像的值，表示第项内参在第b张图像上的值，为内参项总数量，b取值1~B，B为相机本次采集到的2D图像总数，分别是不同内参项最优解的估算值，分别从各项内参在本次所有采集图像上的均值开始迭代，直到计算结果为最小时停止，并返回当时的作为相机内参的最优解；Step2、将标定块放置到运动平台上，与运动平台呈一定角度，开启激光线，移动运动平台，并使用相机连续采集移动过程中标定块的2D图像，通过激光线提取算法采集标定块的点云数据；Step3、基于相机内参的最优解对移动过程中标定块的2D图像进行矫正，并结合标定块的点云数据将2D图像重构为一张标定块的3D图像；Step4、提取标定块3D图像上若干个特征点的3D像素坐标值；Step5、构建标定块的世界坐标系，并获取标定块上各个特征点的世界坐标值；Step6、根据各特征点的3D像素坐标值与世界坐标值，计算出3D像素坐标系到世界坐标系的最优解，完成轮廓标定。

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