工業相機的使用日益廣泛。然而，盡管技術不斷進步，鏡頭畸變問題依舊困擾著許多用戶。鏡頭畸變會對圖像的幾何精度造成影響，進而影響圖像處理、對象識別以及測量等。特別是在高精度的應用場合，例如工業物體檢測、機器人視覺、3D重建等，鏡頭畸變會使得算法的精度降低，甚至導致錯誤的判斷。

鏡頭畸變是指圖像在通過鏡頭成像時，與實際物體之間的形狀或尺寸產生偏差的現象。

畸變成因：

鏡頭畸變本質是光線通過透鏡組時因折射率差異導致的幾何失真，機器視覺中，常見的有兩種畸變：

徑向畸變：是由于透鏡的形狀工藝導致的。越靠近邊緣，畸變越嚴重。包括桶形畸變（廣角鏡頭常見，圖像邊緣向外膨脹）和枕形畸變（長焦鏡頭常見，圖像邊緣向內收縮）

切向畸變：由于組裝失誤導致透鏡與圖像傳感器（成像面）之間非平行關系，表現為圖像邊緣線條傾斜或錯位

在視覺檢測中，我們需要利用圖形進行測量或者識別，鏡頭畸變會影響最終的測量結果，為了保證精度，我們需要盡量的還原圖像。

由于畸變是光學透鏡的固有特性，所以鏡頭畸變沒辦法完全消除，但是可以改善。

解決辦法

1、 硬件：

調整安裝方式，讓透鏡和成像面處于平行狀態。

2、軟件：

利用圖像處理軟件對畸變進行校正是解決鏡頭畸變問題的一種常用方式。

相機標定的步驟：

提取標定板角點 → 2) 計算內參矩陣 → 3) 構建徑向/切向畸變模型 → 4) 應用反向映射校正

鏡頭畸變在工業相機中是一個不可忽視的問題，其影響可以是廣泛且深遠的。然而，通過選擇優質鏡頭、進行專業校準以及采用有效的圖像處理方法，有效解決鏡頭畸變帶來的誤差，確保在各種應用場合中獲得高質量、高精度的圖像信息。