3D结构光标定是确保系统能够精确重建三维形状的核心步骤，这一过程涉及对相机、投影仪参数及其相对位置的精确确定。以下是对标定流程的详细解析：

1. 标定准备

标定板选择：通常使用棋盘格或圆点阵列作为标定板，确保准确了解其尺寸和图案间距。

环境控制：为了减少环境光干扰，确保投影图案清晰可见，需要对环境进行控制。

2. 相机标定

数据采集：通过相机拍摄标定板在不同姿态下的图像（建议15-20组），覆盖各种角度和位置。

角点检测：运用OpenCV等工具提取标定板角点的像素坐标。

计算内参：采用张正友标定法计算相机的内参矩阵（包括焦距和主点）以及畸变系数（如径向和切向畸变）。

3. 投影仪标定（逆向相机模型）

投影图案设计：设计并投射格雷码或相移条纹，用以编码投影仪的像素坐标。

格雷码：生成二进制编码序列，逐位投射，以确定相机像素对应的投影仪列/行。

相移法：投射正弦条纹，通过相位解算来获取连续坐标。

解码对应关系：相机捕捉到变形图案后，解码以获得每个相机像素对应的投影仪像素坐标。

4. 联合标定相机与投影仪

立体标定：将投影仪视为逆向相机，基于相机与投影仪的对应点（标定板角点或解码坐标），计算它们之间的外参（旋转矩阵R和平移向量T）。

优化参数：通过捆绑调整（Bundle Adjustment）联合优化相机内参、投影仪虚拟内参及外参，以最小化重投影误差。

5. 结构光系统参数标定

相位-深度模型（如使用相移法）：投射多频率正弦条纹，计算绝对相位，并通过已知高度的标定板建立相位差与深度的映射关系。

光平面标定（适用于线结构光）：移动标定板，拟合光条中心线，求解光平面方程。

6. 验证与误差评估

重投影误差：将标定板角点反投影至图像空间，计算与实际检测点的均方误差。

三维重建测试：测量已知尺寸的物体，验证重建精度（例如平面度和距离误差）。

关键技术细节

伽马校正：对投影仪的非线性响应进行预校正，确保编码图案的线性投射。

抗干扰策略：交替投射白光（用于角点检测）和编码图案（用于对应关系），以避免图案之间的相互干扰。

高精度标定板：采用陶瓷或玻璃材质的标定板，以降低热膨胀带来的影响。

工具与算法

软件工具：OpenCV、MATLAB标定工具箱以及专用的结构光软件（例如HALCON）。

优化算法：采用Levenberg-Marquardt算法进行非线性最小化，从而提升参数的精确度。

总结流程

1. 对相机进行单独的内参和畸变标定。

2. 使用投影仪投射编码图案，并通过相机进行解码，建立像素级的对应关系。

3. 执行立体标定，以获取相机与投影仪的外参。

4. 标定结构光特定的参数（例如相位-深度模型）。

5. 进行全局优化，并验证标定的精度。

按照这些步骤，3D结构光系统可以达成高精度的标定，为后续的三维重建提供坚实的基础。