工厂的生产车间内,自动化生产已经在逐步取代手工作业。电子元器件(电阻、电容等)的针脚距离检测是自动化焊接过程中的一个重要环节。电子元器件在生产的过程中会出现针脚变歪,针脚短缺等现象。现在工厂使用的CCD相机一般是广角镜头,广角镜头进行取像时,图像容易发生径向失真,主要是桶形失真。发生桶形失真的图像会使电子元器件原本的针脚距离发生变化,用计算机软件检测距离时,此种电子元器件会被机器误认为是损坏的器件,遭到自动抛弃,形成误检。因此对电子元器件的针脚距离检测在自动焊接中显得至关重要。为了使图像经过广角镜头取像后能够尽可能恢复原样,需要使用畸变校正算法对图像校正。目前畸变校正主要有两种方法：模板法和参数已知法——等效球面法。模板法精度高,但运算复杂,实时性不好。参数已知法速度快,但是精度不高。两种方法都需要面对具体的广角镜头,如模板法需要制作模板,参数已知法需要知道镜头的焦距或者角度等。针对这些问题,本文采用一种不拘泥于具体镜头,适用性强的校正算法,利用径向畸变模型进行校正。本文使用径向失真模型对桶形失真建模。为了确保高精度的要求,首先对失真图像进行亚像素边缘检测检测定位,然后使用高精度的最小二乘法进行线性拟合,最后使用速度快、精度高的LM算法对平方和误差进行参数优化。实验结果表明,校正结果的精度可以达到1个像素内,能够满足自动化组装的要求。