线结构光平面标定方法研究进展：从传统标定到相机视觉与深度学习的精度跃迁路线图

文章系统梳理了线结构光平面标定方法，指出传统方法（拉丝法、齿形靶标法、交比不变性法）依赖物理测量与几何约束，标定点数量有限且精度不高；结合相机视觉算法的方法（光条中心点法、消隐点法、向量叉乘法、中心线提取直接标定法）借助相机内外参数将像素坐标转换为三维坐标，可获得更多高精度标定点，普遍将平均测量精度提升至亚毫米级。