Labview图像测量技术：标定与畸变修正

"基于Labview的图像测量技术标定方法，用于纠正光学镜头的径向畸变，提高测量精度。" 本文介绍了如何利用Labview的Vision Assistant节点调用和处理标定信息，这些信息通常存储在png格式的文件中。在Labview环境中，将Image Out输出端连接到Vision Assistant节点的Image In输入端，通过Image Calibration功能调用标定文件。虽然图像显示可能未发生变化，但标定工作已完成，后续的测量会直接得到实际结果，并以设定的单位表示。 标定过程中，重要的一点是确保标定时使用的图像和测量时的图像具有相同的类型和分辨率。只要相机与工作平面的相对位置保持不变，就不需要重复标定。实验展示了在标定广角镜头产生的筒形畸变后，图像得到了很好的修正，提高了测量精度。例如，对钢板尺的测量结果显示了良好的一致性，证明了这种方法的有效性。 实验中提到，提高标定模板的精度和工作表面的平整度将进一步优化测量效果。基于Labview的标定方法因其操作简单、精度高和与机器视觉组件的完美结合，被证明优于传统方法，特别适用于提高制造业的生产效率和自动化程度。 文章引用了多本参考书籍，强调了Labview在图像处理和测量中的作用，并指出它在现代传播，特别是微博营销中的应用，尽管这部分内容与主要的图像测量技术标定主题不直接相关。 Labview作为强大的图形化编程工具，其Vision组件为解决图像测量中的畸变问题提供了高效解决方案，有助于工业领域实现更精确、自动化的几何尺寸测量，从而提升产品质量和生产效率。