校正圆的设计与使用
为了达到校正的目的， 通常需要标准形状的图形作为比对参照物， 即通常所说的标靶件。
根据校正需要，常根据需要加工校正样板进行校正，一般加工一系列标准直径的圆形图形作为测量的标准形状。校正圆要求较高的加工精度，选择标定圆直径一般根据系统的成像区域大小而定。因为校正圆过小，会使圆的成像边缘点过少，图像圆心、直径等参数提取稳定性不好; 而校正圆过大，会使得标定时圆孔容易偏离标定区域。标定圆大致占整个影像视窗的八分之一的情况下，校正的效果较好。
对于大视野的影像测量系统，通常由于成像范围较大，镜头制造难，畸变影响较大，在其边缘处通常测量的效果较差。为了有效地减少测量误差，通常采用标准阵列的精密圆形模板或者标准间距的栅格模板。在进行校正时，为了精确地获取点阵图像坐标，通常采用数字图像方法，提取几何形心的图像数据,通过对应的数学模型，计算获取校正系数。
二维图像测量系统的标定原理
线性校正法：线性校正法在影像精密校正中使用较为广泛，通常目前市场上所使用的显微镜头，其成像畸变小，所以成像后图像尺寸与实际尺寸间存在线性关系， 根据这一特点，设计算法可以求取对应的比例系数。
多项式非线性校正法：线性校正的方法在影像测量系统中得到较多的应用，但是摄像机图象的几何畸变总是存在的，对于广角镜头或者视野范围较大的显微镜头和远心镜头来说，采用线性校正的方法无法修正桶形失真和枕形失真的非线性畸变因素对测量的影响。可用坐标间的多项式变换来表示该非线性变换。多项式校正的方法 实际上是一种空间映射的方法，在视场范围内，物件上的任意一点必定成于像图像上的某点。
影像校正技术是机器视觉中一个非常重要的研究热点，从工程应用实践的角度出发，结合镜头和摄像机的固有特性，通过对应用场景的研究，开发出简洁实用高效的的校正算法，实现对工件的精密检测，这是今后的一个发展方向，也是视觉检测应用开发研究人员的研究目标。
