视觉系统标定是实现机器视觉不可缺少的步骤，是连接实际物理空间和成像空间的关键。

随着视觉传感器的发展和视觉传感技术的突破，视觉系统逐渐从单眼视觉发展到更适合智能化要求的双目视觉。视觉系统的标定首先根据不同的标定方法确定标定过程。对于双目相机，首先对单目相机进行标定，然后在此基础上对双目相机进行标定。
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。

离线校准是一种经典的校准方法。对应标定模板与图像之间的元素，提出相机成像模型的标定参数，然后利用标定模板的两张以上图像完成标定。

离线校准方法可分为三类:线性校准法、基于优化算法的校准法和分步校准法。在不考虑畸变的情况下，可分为透视变换矩阵法和直接线性变换法。如果失真不容忽视，则必须采用优化算法或步进法进行校正。逐步方法是基于直接线性变换方法的优点。Tsai在20世纪80年代提出的两步标定方法是一种经典的相机标定方法。其原理是先采用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与旋转的耦合问题。根据标定模板，我们还可以将可视化标定方法分为以下几种类型:三维标定法、径向约束标定法、二维标定法、交叉比不变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，许多研究者对校准速度问题进行了更深入的研究。上海交通大学的朱振友和哈尔滨工业大学的李金泉都采用了快速校准方法。基于高精度传感器，建立了图像中焊接机器人焊***端与世界坐标系对应关系的模型，完成了手眼参数的标定。其标定方法计算简单，标定过程方便，但对硬件参数要求较高。

但在大多数情况下，不可能提供或使用标定模板，且摄像机位置相对固定，因此视觉系统的在线标定至关重要。

马。D在1996年提出了主动视觉的自标定方法。该方法将摄像机在世界坐标系中进行两次平移运动，运动过程中不保证旋转运动。通过两个运动可以得到包含三次，即六次平移的两组正交运动参数，从而计算出摄像机的内部参数。上海交通大学学者。针对目前手眼在线标定的不足，通过对摄像机运动轨迹的选择，提高了焊接机器人手眼在线标定方法的效率。但是方法被设置为。和D的值高度依赖。这些值是根据经验设置的，不容易修改。在线校准可以很好地解决离线校准的不足，但在线校准的鲁棒性较差，因此在使用过程中根据不同的实际情况选择校准方法非常重要。

随着计算机视觉技术的发展和视觉传感器技术,视觉控制技术已成为一个热点技术,机器人焊接在焊接过程中,焊接机器人视觉传感器采集的原始图像,由计算机图像处理和分析来提取所需信息,目标对象的实时监控,根据一定的规则做出决定,调整焊接参数和焊接路径,实现焊接过程和焊缝的轨迹跟踪控制。视觉传感器与工件不直接接触，动态性能好，信息丰富。基于上述优点，视觉传感在焊接领域得到了广泛的应用，如焊缝识别、初始位置引导、焊缝跟踪、焊接池控制等。

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