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随着视觉传感器的发展和视觉传感器技术的突破，视觉系统逐渐从单目视觉发展到更适合智能化要求的双目视觉。首先，根据不同的标定方法确定标定过程。对于双目摄像机，首先标定单目摄像机，然后在此基础上标定双目摄像机。
一般来说，视觉系统标定主要有两种方法：离线标定和在线标定。
离线标定是一种经典的标定方法。针对标定模板与图像之间的元素，提出了摄像机成像模型的标定参数，然后利用标定模板的两幅以上图像完成标定。
离线校准方法可分为三类：线性校准方法、基于优化算法的校准方法和分步校准方法。在不考虑畸变的情况下，可将其分为透视变换矩阵法和直接线性变换两种方法。如果失真不能忽略，则必须采用优化算法或分步法进行校正。分步法基于直接线性变换法的优点。Tsai20世纪80年代提出的两步标定方法是一种经典的摄像机标定方法。其原理是通过线性变换获得手眼系统的标定参数，然后利用不同的运动条件解决平移和旋转的耦合问题。根据校准模板，我们还可以将视觉校准方法分为以下类型：三维标定法、径向约束标定法、二维标定法、恒定交叉比标定法和卡尔曼滤波标定法。这些方法属于上述三种摄像机标定方法。
在此基础上，许多研究者对标定速度进行了更深入的研究。上海交通大学中的朱振友和哈尔滨工业大学中的李金泉均采用快速校准方法。基于高精度传感器，建立了图像中焊接机器人焊接端与世界坐标系的对应关系模型，并对手眼参数进行了标定。标定方法简单，标定过程方便，但对硬件参数要求较高。
马D在1996年提出了主动视觉的自标定方法。在该方法中，摄像机在世界坐标系中平移两次，在运动过程中不保证旋转运动。通过这两个运动，可以得到两组正交运动参数，包括三次，即六次平移，从而计算出相机的内部参数。上海交通大学学者。针对目前手眼在线标定的不足，通过选择摄像机轨迹，提高了焊接机器人手眼在线标定方法的效率。但方法设置为。和D的值高度相关。这些值是根据经验设置的，不容易修改。在线标定可以解决离线标定的不足，但在线标定的鲁棒性较差。因此，在使用过程中根据不同的实际情况选择校准方法是非常重要的。
随着计算机视觉技术的发展和视觉传感器技术的发展，视觉控制技术已经成为热点技术。机器人焊接在焊接过程中，焊接机器人视觉传感器采集到的原始图像通过计算机图像处理和分析提取必要的信息。根据一定的规则决定对象的实时监视。调整焊接参数和焊接路径。实现焊接过程和焊缝轨迹跟踪控制。视觉传感器与工件不直接接触，动态性能良好，信息丰富。基于上述优点，视觉传感广泛应用于焊接领域，包括焊缝识别、初始位置导向、焊缝跟踪、焊池控制等。
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