【C# + HALCON 机器视觉】HALCON经典算子：相机标定算子（create_calib_data）实现多相机协同三维测量系统：汽车白车身尺寸检测

摘要：本文针对汽车白车身三维尺寸检测需求，设计了基于C#与HALCON的多相机协同测量系统。通过create_calib_data算子完成8台工业相机的高精度标定，利用intersect_lines_of_sight实现空间点三维坐标解算，并通过EtherNet/IP总线同步触发多相机采集。系统实现了汽车白车身关键尺寸的全自动检测，单台车检测节拍小于10秒，尺寸测量精度达到±0.1mm。文中详细阐述了多相机标定流程、三维重建算法、系统集成方案及工业现场验证，为大规模多相机协同测量提供了完整的工程化解决方案。

【C# + HALCON 机器视觉】HALCON经典算子：相机标定算子（create_calib_data）实现多相机协同三维测量系统：汽车白车身尺寸检测

关键词：机器视觉；HALCON；C#；相机标定；多相机协同；三维测量；汽车白车身

一、引言

汽车白车身作为整车装配的核心骨架，其尺寸精度直接影响整车的密封性、安全性和外观质量。传统的三坐标测量机（CMM）虽精度高，但检测效率低，无法满足现代化汽车生产线实时在线检测的需求。基于多相机协同的三维视觉测量技术具有非接触、速度快、精度高的特点，成为汽车白车身尺寸检测的主流方案。

HALCON作为工业视觉领域的标杆软件，提供了从相机标定到三维重建的全流程算子支持。本文基于HALCON的create_calib_data等核心算子，结合C#开发的系统控制软件，构建了8相机协同的汽车白车身三维测量系统，实现了从相机标定、图像采集到尺寸分析的全自动化。

二、技术架构与理论基础

2.1 多相机视觉测量原理

多相机协同测量基于三角测量原理，通过多台相机对同一空间点的投影射线交汇解算三维坐标。系统硬件架构如图1所示：