汽车底盘异物检测是采用多个线阵摄像机从不同角度拍摄汽车底盘图像，再经过多摄像机标定，特征点匹配和三维重建这几个方面，最后进行异物识别处理。计算汽车底盘摄像机图像坐标系与世界坐标系的对应关系，然后利用多个二维图像中的信息重建出三维信息。其中计算汽车底盘摄像机图像坐标系与世界坐标系的对应关系就叫做摄像机的标定。摄像机标定结果的精度及算法的稳定性将直接影响摄像机工作产生结果的准确性。因此提高多摄像机标定精度是多摄像机标定的重点，也是三维重建的重点。本文针对标定过程中摄像机模型建立，特征点提取和标定算法构建的一些问题展开研究，研究内容包括：1.采用交比不变性对图像进行畸变校正。摄像机的镜头并不是理想的透视成像，而是受到不同程度的畸变影响。利用空间几何中的交比不变性原理，对图像进行畸变校正。该算法是一种一维算法，算法简单，需要知道的已知条件少，非常适合对图像进行径向畸变校正。实验结果显示标定效果很好。2.对线阵图像特征点提取。本文对图像进行膨胀与腐蚀，定位出图像的边缘。再在拍摄图像中找到拍摄圆环直径的那条线图像，提取上面的四个特征点。实验中对图像的边缘提取是利用大小为5的结构对图像膨胀与腐蚀，再对图像提取特征点，结果显示能够很好提取出特征点坐标。3.提出了一种单线阵摄像机标定算法。对单个线阵摄像机的标定是多线阵摄像机标定的基础。本文详细研究单线阵摄像机成像模型和标定算法，利用同心圆，实现对单个线阵摄像机的标定。4.多线阵摄像机标定算法。它的外部参数是以第一个摄像机坐标系为基准坐标系，另一个摄像机坐标系相对于第一个摄像机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵来描述的。实验证明基于同心圆标定算法，容易实现，又有相当好的标定精度。