田少兵 范加利 王 正 段金升

（1.海军航空大学（青岛校区）舰面航空保障与场站管理系 青岛 266041）（2.92941部队 葫芦岛 125000）

1 引言

机器视觉作为实现智能制造的重要技术，近些年来获得了快速的发展及广泛应用，单目视觉测量技术是机器视觉的一个重要分支，是指将单目相机中获取到目标图像转化为实际世界坐标系中的信息，常用于距离测量、目标定位等方面。相机标定是进行单目视觉测量和定位的先前步骤，是指利用优化方法获取从图像像素坐标系到三维世界坐标系的映射关系，相机标定精度往往影响视觉测量的准确度，因此研究如何准确地标定相机具有重要的意义。

文献［1］提出了一种基于全参数自适应调节和变异机制的粒子群单目相机内参优化算法，分别给出了基于粒距的自适应学习因子调节策略和设计了基于粒子群平均粒距的自适应变异率，实验结果表明，该方法具有较好的标定精度和收敛速度。文献［2］提出了一种利用遗传算法对相机内外参数进行优化求解的相机标定算法，将张正友标定法得到的参数作为初始值，通过遗传算法对初始化参数迭代优化求解，实验结果表明，改进后的标定算法提高了相机的标定精度。

本文提出了一种基于改进粒子群算法的相机标定算法，首先采用张正友相机标定法得到相机内参的初始值，再结合基于动态惯性权重系数的粒子群算法对得到的初始值进行迭代优化，得到最终的相机内参，实验表明，本文算法优化后的相机内参准确性更高，算法收敛速度更快。……