首先您要確定的兩個坐標系統的角度偏差值。我們把這一角度稱為偏差角。一種簡單的做法是通過移動工作臺一個已知角度，利用機器視覺系統來測量起始位置和終止位置來確定該偏差角。例如，假定您僅在X軸移動了工作臺2000單位（0，0到2000，0位置）。由于您只移動了X軸，在圖像坐標系中測量的Y軸的任何移動都能幫助您確定該偏差角。如果相機的圖像顯示工作臺在X軸移動了173像素，在Y軸移動了100像素，可以通過對Y和X比值的反正切來計算旋轉的角度。對100/173取反正切得到偏差角為30度。
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在確定了偏差角后，下一步您要確定視覺單元和運動控制單元之間的轉換關系。您可以通過比較在圖像中測量出的運動距離和在運動控制中給出的運動距離來計算得該轉換公式。為了確定在圖像中的移動距離Z，可以利用勾股定理通過X值和Y值進行計算。Z＝sqrt(X^2+Y^2)。
在視覺系統中移動的長度＝sqrt(100^2+173^2) = 200像素。
現在您可以從上面的范例中知道，視覺單元到運動控制單元的比率為200：2000或1：10。在進行校準時您需要注意的一點是當您在校準時采樣的點數越多，在最后您的校準結果越準確。另一點需要注意的是運動控制系統可能有輕微缺陷，這會導致不同部件移動相同距離有輕微差別。為了提高可重復率，您應該通過采集不同點的多個樣本來計算轉換比率。此外，使用這種比率，您可以發現為了能在圖像上觀察到一個像素距離的移動，您至少需要將工作臺移動10個單位。這些類系統中，工作臺的分辨率遠高于鏡頭的分辨率的情況是很常見的，這意味著圖像中的微小移動將會在運動系統中導致很大的位移變化。若您連續的核對工作臺的位置，您可能發現它會在目標位置附近跳動。一旦出現這樣的情況，您可以考慮設置盲區，這樣當您感覺工作臺已足夠接近目標區域，運動控制就不再繼續進行調整。
坐標轉換
下一步我們將要利用系統的相關信息來決定如何把相機坐標系統上點的位置轉換到工作臺坐標系統上。可以
利用下圖來更好地說明這種轉換如何實現：假定將工作臺從0，0移動到到相機坐標系統的新位置X1 和Y1（以藍色代表），X1和Y1都位于第一象限內。
關于坐標轉換，您需要知道某點在工作臺坐標系統中的X坐標和Y坐標，在圖中由紅色的虛線表示。在相機坐標系統中的X坐標和Y坐標是已知的，利用它們您可以很容易地計算出在相機坐標系統中的偏差角。利用相機坐標系統下的角度矢量減去已知的偏置角就能方便地得到工作臺坐標系統中的角度矢量。利用矢量H作為斜邊您可以構建一個直角三角形，Y2和X2是它的兩條未知長度的直角邊。對于直角三角形，當您知道其中一條邊和一個角的大小，就能夠計算出其余兩條邊的大小。由于我們已經通過計算得到了工作臺坐標系統中的矢量角度的大小，就可以通過正弦定律和余弦定律來計算其余兩條邊的大小。結果如下：
通過sin(theta3)=Y2/H 得到 H*sin(angle in stage frame)= Y2
通過cos(theta3)=X2/H 得到H*cos(angle in stage frame)= X2
圖5坐標轉換的LabVIEW代碼
利用這組簡單的等式，您可以完成從已知的圖像坐標系下的坐標到未知的工作臺坐標系下的坐標的轉換。在使用這種方式時需要注意的是，當矢量落在其它象限時等式會有所不同。然而，確定其它象限下坐標變換的等式和以上方法非常類似。
對于特定的應用，您可以使用閉環控制來實現運動視覺校準。這種方法的原理是利用某一特征在理想位置和觀察位置的差值作為誤差信號來進行一個控制回路。例如，您可以將部件上的一個凹槽作為特征，將它調整到圖像中的某個理想位置。控制回路會在連續循環中不斷調整部件或相機，誤差會越來越小直到理想位置和觀察到的特征點的位置重合。利用這種方法，您可以輕松地校準相機和工作臺的坐標系統。您還可以進一步利用估計算法在控制部件的同時估算出系統的缺陷，比如光照變化以及圖像采集中較低的幀速。
結論
視覺導引運動控制系統適和多種應用，從大量元件的自動分析到簡單的撿取和放置應用。設計這種系統雖然很復雜，但它能最大限度地提高生產效率。校準只是建立整個系統比較初級的部分但它非常重要。消除視覺系統的失真、將運動單元與視覺單元相關聯以及進行坐標轉換是非常重要的幾個部分，它們可以提高您的視覺導引運動系統的精度、可重用性以及整體價值。
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