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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种面向大型复杂工件的多视角联合标定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115578469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211162268.6，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种面向大型复杂工件的多视角联合标定方法是由朱大虎;刘红帝;冯晓志;夏婉扬设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大型复杂工件的多视角联合标定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向大型复杂工件的多视角联合标定方法。首先选择多台CMOS相机组成具有公共视场的多目视觉单元；然后通过棋盘格标定计算每台相机的内参数矩阵和相邻汇聚式相机间的外参数矩阵；之后采集目标工件图像，通过内参数矩阵计算工件表面特征点三维坐标；再根据特征点在世界坐标系和相机坐标系下距离相等的性质构建线性方程组，采用最小二乘法对方程组求解；最终结合奇异值分解建立去除质心的特征点在世界坐标系和相机坐标系下矩阵表示，逆向计算所有辅相机相对于主相机的位姿关系矩阵。本发明充分考虑了大型复杂工件在成像过程中存在的视场不足和区域遮挡等实际问题，通过构建多目视觉单元有效提高视场范围，具有很强的实用价值。

本发明授权一种面向大型复杂工件的多视角联合标定方法在权利要求书中公布了：1.一种面向大型复杂工件的多视角联合标定方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、选择N台CMOS相机组成多目视觉单元，调整相机不同视角，确保视野范围覆盖整个目标工件，N大于或等于3，以每两台相邻相机汇聚式安装的方式组成多目视觉单元，多目视觉单元具有覆盖目标工件表面的公共视场； 步骤2、定义第一台相机为主相机C1，其余相机按照序号依次排列，均为辅相机Ci，i取值在2到N之间，其中辅相机C2与主相机C1汇聚式安装，每相邻两个序号的辅相机也是汇聚式安装；在公共视场下采集序列棋盘格图像，通过标定棋盘格，计算多目视觉单元的相机参数矩阵，所述相机参数矩阵包括每台相机内参数矩阵以及每两台相邻相机之间的的外参数矩阵； 步骤3、根据步骤2中获得的相机参数矩阵，建立二维像素坐标与三维世界坐标间矩阵转换关系；采集目标工件图像，在工件表面选取B个特征点，计算工件表面特征点在三维世界坐标系下的三维坐标； 步骤4、根据工件表面特征点在世界坐标系和相机坐标系中距离不变的性质，构建用已知量矩阵和未知量矩阵组成的线性方程组， 步骤5、确定线性方程组系数，并构建目标函数，通过最小二乘优化算法得到迭代后的方程最优解； 步骤6、结合奇异值分解建立去除质心的特征点在世界坐标系和相机坐标系下矩阵表示，逆向计算每个辅相机Ci相对于主相机C1的位姿关系矩阵； 步骤4中，构建线性方程组的具体计算过程如下： 步骤4.1、已知辅相机Ci的内参数矩阵，建立辅相机Ci的二维像素坐标和三维相机坐标对应点间齐次关系如公式7所示： 公式7 公式7中，fx为辅相机Ci的焦距在世界坐标系中X方向的分量，fy为辅相机Ci的焦距在世界坐标系中Y方向的分量，u0,v0表示辅相机Ci中图像中心点像素坐标，um,vm表示对应点像素坐标，βmn表示齐次重心坐标，表示表示空间点在第i台CMOS相机的相机坐标系下的纵坐标，sm表示空间点在第i台CMOS相机的相机坐标系下的纵坐标加权值； 步骤4.2、将公式7展开并化简后整理成方程组的形式，如公式8所示： 公式8 公式8中，fx,fy,u0,v0表示辅相机Ci的内参数，ui,vi表示参考点在辅相机Ci中对应二维像素坐标，均为已知量；表示特征点在辅相机Ci下的三维相机坐标，为未知量； 步骤4.3、将公式8用线性方程形式表示为D.X=0，D表示2m×12的已知量矩阵，X表示12×1的未知量矩阵；进一步用右奇异向量Vi转换成公式9 公式9 表示线性方程组的系数，T表示转置矩阵。

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