机器视觉系统应用于图像的正射校正，主要涉及图像畸变的识别与校正过程。以下是关键步骤和要点：
1. 图像畸变识别：
在机器视觉系统中，首先需要识别图像中存在的畸变类型。常见的畸变包括透视畸变、径向畸变、切向畸变等。透视畸变通常由于相机未能垂直于被测目标安装而产生；径向畸变则源于相机镜头特性与光心处特征不一致；切向畸变则是因为图像传感器与镜头光面未平行安装。
2. 建立映射关系：
为了实现准确测量和控制，需要建立像素与真实世界坐标系的映射关系。这通常通过系统校准来完成，包括图像校准和坐标校准。校准过程中，会利用特定的校准函数和算法，如IMAQ Set Simple Calibration2、IMAQ Learn Perspective Calibration等，在LabVIEW等机器视觉软件中进行。
3. 图像校正：
识别畸变并建立映射关系后，接下来是图像校正过程。校正的目的是消除或减少图像中的畸变，使其更准确地反映真实世界的场景。校正方法可能包括透视变换、几何校正等，以确保图像内容的几何特性与真实世界一致。
4. 评估校正质量：
校正完成后，需要对校正质量进行评估。这通常通过误差映射表和统计指标来实现，以确保校正后的图像具有足够的精度和准确性。
5. 应用实例：
机器视觉系统的正射校正技术在多个领域有广泛应用，如车牌识别系统中的车牌定位与畸变校正、地理信息系统中的图像校正等。这些应用都依赖于机器视觉系统对图像畸变的准确识别和有效校正。
机器视觉系统应用于图像的正射校正是一个复杂而精细的过程，涉及图像畸变的识别、映射关系的建立、图像校正以及校正质量的评估等多个环节。通过这些步骤，可以确保机器视觉系统能够准确地处理和解释图像信息，为后续的测量、控制和分析提供可靠的基础。
