CN105812669A - 曲面自动成像对焦方法及系统 - Google Patents

曲面自动成像对焦方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105812669A
CN105812669A CN201610317403.8A CN201610317403A CN105812669A CN 105812669 A CN105812669 A CN 105812669A CN 201610317403 A CN201610317403 A CN 201610317403A CN 105812669 A CN105812669 A CN 105812669A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
curved surface
automated imaging
articulated robot
imaging focusing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610317403.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105812669B (zh
Inventor
周蕾
李玉廷
王光能
舒远
闫静
文茜
高云峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Hans Electric Motor Co Ltd
Han s Laser Technology Industry Group Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Hans Electric Motor Co Ltd
Han s Laser Technology Industry Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Hans Electric Motor Co Ltd, Han s Laser Technology Industry Group Co Ltd filed Critical Shenzhen Hans Electric Motor Co Ltd
Priority to CN201610317403.8A priority Critical patent/CN105812669B/zh
Publication of CN105812669A publication Critical patent/CN105812669A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105812669B publication Critical patent/CN105812669B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/67Focus control based on electronic image sensor signals
    • GPHYSICS
    • G03PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03BAPPARATUS OR ARRANGEMENTS FOR TAKING PHOTOGRAPHS OR FOR PROJECTING OR VIEWING THEM; APPARATUS OR ARRANGEMENTS EMPLOYING ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ACCESSORIES THEREFOR
    • G03B13/00Viewfinders; Focusing aids for cameras; Means for focusing for cameras; Autofocus systems for cameras
    • G03B13/32Means for focusing
    • G03B13/34Power focusing
    • G03B13/36Autofocus systems

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明适用于自动对焦领域,提供了一种曲面自动成像对焦方法及系统,具体步骤包括在所述多关节机器人的末端固定图像采集装置,图像采集装置通过在目标位置对应的焦距范围内的多个位置处采集图像,并将获取到的最清晰图像对应的拍摄位姿确定为最佳焦距位置;在保证最佳焦距位置的x、y、z值不变的情况下,改变a、b、c的值,使得多关节机器人旋转N次,并在每次旋转一个位置后,都在焦距范围内获取到拍摄的多个图像中最清晰图像,并记录对应的多关节机器人的拍摄位姿;获取N个最清晰图像中清晰程度最高的图像,确定对应的拍摄位姿为最佳成像位置。本发明实施例通过获取到最清晰的图像确定最佳拍摄位置,操作方便、精度高。

Description

曲面自动成像对焦方法及系统
技术领域
本发明属于自动对焦领域,尤其涉及一种曲面自动成像对焦方法及系统。
背景技术
在曲面物体对焦成像中,最佳的成像位置即为CCD平面与物体表面目标点的切平面平行时的相机位置。但传统的方法是通过人眼观察的方式来进行曲面图像成像位置的确定,由于人眼观察存在主观性,位置定位会存在一定的偏差,使得成像不清晰,已经不能满足精度的要求。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种曲面自动成像对焦方法及系统,以解决现有对焦存在偏差、精度低的问题。
本发明实施例是这样实现的,一种曲面自动成像对焦方法,提供多关节机器人,并在所述多关节机器人的末端固定图像采集装置,所述多关节机器人包括X、Y、Z、A、B、C六个参数,X、Y和Z为机器人末端在基坐标系的位置,A、B和C分别为机器人末端沿着X、Y和Z轴的旋转角度;所述曲面自动成像对焦方法具体步骤包括:
所述图像采集装置通过在目标位置对应的焦距范围内的多个位置处采集图像,并将获取到的最清晰图像对应的拍摄位姿确定为最佳焦距位置R(x,y,z,a,b,c);
在保证最佳焦距位置的x、y、z值不变的情况下,改变a、b、c的值,使得多关节机器人旋转N次,并在每次旋转一个位置后,都在焦距范围内获取到拍摄的多个图像中最清晰图像,并记录对应的多关节机器人的拍摄位姿;
获取N个最清晰图像中清晰程度最高的图像,确定对应的拍摄位姿为最佳成像位置。
进一步地,N值的确定方法:N值的确定方法:以旋转后所拍摄的图像为判断依据,在所得到的最清晰图像上创建一个矩形,此矩形的中心为图像的中心,矩形尺寸小于图像的尺寸,将矩形以中心为基准四等分,分别求取四个区域内的图像的对比度,若此四个区域内的对比度相差小于某一阈值旋转即可停止。
进一步地,图像的清晰程度以图像对应梯度值大小为准,梯度值越大,图像越清晰。
进一步地,所述梯度值的确认方式为:
M = Σ p ∈ R g ( p ) F
其中,M为梯度值,R为对应的计算的区域,p为R区域内的像素,g(p)为p像素对应的灰度值,F为该区域内的像素的总数量,即F=|R|。
进一步地,焦距范围内的多个位置处采集图像是以沿Z轴方向以固定的间隔进行采集的。
进一步地,每次旋转一个位置后,都在焦距范围内获取到多个图像步骤中,是在焦距范围内沿Z轴方向以固定的间距获取多个图像。
本发明实施例还提供一种曲面自动成像对焦系统,包括:
多关节机器人,所述多关节机器人包括X、Y、Z、A、B、C六个参数,X、Y和Z为机器人末端在基坐标系的位置,A、B和C分别为机器人末端沿着X、Y和Z轴的旋转角度;
固定设于所述多关节机器人的末端的图像采集装置;
用于图像对应梯度值计算的计算模块;
用于对拍摄位姿进行记录的位姿记录模块;
对梯度值大小进行比较的比较模块。
本发明提供了一种曲面自动成像对焦方法及系统,采用多关节机器人引导图像采集装置在曲面物体的目标位置进行角度和高度变换,并采集各个位置的图像,通过获取到最清晰的图像确定最佳拍摄位置,能够方便快速的实现对焦,且对焦的精度高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的曲面自动成像对焦方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的曲面自动成像对焦系统的立体图;
图3是本发明实施例提供的自动对焦原理图;
图4是本发明实施例提供的不同位置处的图像示意图;
图5是图4对应的梯度图像的示意图;
图6是本发明实施例提供的曲面自动成像对焦系统原理图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1、2所示,本发明实施例提供一种曲面自动成像对焦方法,提供一多关节机器人100,并在所述多关节机器人的末端固定图像采集装置200,所述多关节机器人包括X、Y、Z、A、B、C六个参数,X、Y和Z为机器人末端在基坐标系的位置,A、B和C分别为机器人末端沿着X、Y和Z轴的旋转角度;所述曲面自动成像对焦方法具体步骤包括:
S310,所述图像采集装置200通过在目标位置对应的焦距范围内的多个位置处采集图像,并将获取到的最清晰图像对应的拍摄位置确定为最佳焦距位置R(x,y,z,a,b,c);
所述目标位置为在曲面物体400的待加工位置,即需要将目标位置清晰的成像在加工系统中。
所述图像采集装置包括CCD相机、镜头以及光源。
具体的,如图3所示,首先使曲面物体400处于图像采集装置200的视场的中心附近,则从图3中可以看出,只有曲面物体400的表面与图像采集装200的距离达到其工作距离时所对应的图像是清晰的,其他的情况都属于离焦的状态,因此我们自动对焦的主要原理就是移动图像采集装置200,获取清晰图像的最佳工作位置即可。当然在其他实施例中,也可以采用对曲面物体400移动的方式。
假设图像采集装置200距离物体表面的距离为L,在L的基础上沿Z轴方向正负偏移△l后即可得到清晰的图像,因此图像采集装置200的距离变化范围(即焦距范围)为L-△l至L+△l;
本实施例中,在焦距范围内沿Z轴方向以固定的间隔获取多个图像。
假设图像采集装置200的移动步长为t,图像采集装置200以t的间隔在焦距范围区间内进行移动,每移动一次拍摄一幅图像,则所拍摄的图像数量为m=2△l/t;然后寻找到m幅图像中最清晰的图像,其拍摄位置即为最佳焦距位置。
其中,图像采集装置200的移动步长为t越小,拍摄的图像数量越多,则精度越高。
在一个实施例中,可采用肉眼的方式判断出最清晰的图像。
在一个实施例中,每拍摄一次图像后,都需要记录对应的拍摄位置。
具体的,所述m=5,如图4(4a、4b、4c、4d、4e)所示,本实施例中对含有字母的图形沿Z轴方向的焦距范围内进行了5次拍摄,所拍摄的图像根据拍摄距离(即图像采集装置200与曲面物体的表面距离L1、L2、L3、L4、L5)的远近依次排列为图4a-4e。
在其中一个实施例中,为了能够更加快速和精准的确定最清新的图像,可采用计算图像梯度值M的方式进行判断,梯度值越大,图像越清晰。
具体的,计算方式如公式(1)所示:
M = Σ p ∈ R g ( p ) F - - - ( 1 )
其中,R为对应的计算的区域,p为R区域内的像素,g(p)为p像素对应的灰度值,F为该区域内的像素的总数量,即F=|R|。
根据上述公式(1)分别获取上述5幅图像的边缘梯度图像,如图5(5a、5b、5c、5d、5e)所示,并求出相应的梯度值M(5a、5b、5c、5d、5e分别与对应L1、L2、L3、L4、L5),如表1所示,
表1
选出表中梯度值的最大值,所述最大值所对应拍摄图像的拍摄位置就是最佳焦距位置,从表1中可以看出,图像采集装置200与曲面物体300表面位置为L3时,梯度值最大,则所拍摄的图像最为清晰,然后,记录L3所对应的所述多关节机器人的拍摄位姿R(x,y,z,a,b,c)。
S320,在保证最佳焦距位置的x、y、z值不变的情况下,改变a、b、c的值,使得多关节机器人旋转N次,并在每次旋转一个位置后,都在焦距范围内获取到拍摄的多个图像中最清晰图像Gmax,并记录对应的多关节机器人的拍摄位姿;
本实施例中,N值的确定方法:以旋转后所拍摄的图像为判断依据,在所得到的最清晰图像上创建一个矩形,此矩形的中心为图像的中心,矩形尺寸小于图像的尺寸,具体的矩形尺寸根据实际的情况而定,将矩形以中心为基准四等分,分别求取四个区域内的图像的对比度,若此四个区域内的对比度相差小于某一阈值,旋转即可停止。其中,阈值的大小根据实际要求(即加工的精度)而定。
具体的,如图6所示,曲面物体400上的目标位置为P点,在步骤S310中找到的最佳焦距位置的对应位姿为R(x,y,z,a,b,c),首先保持机器人的x,y,z的值不变,然后调节机器人的a,b,c的值,使机器人绕着点X、Y、Z轴做旋转动作,图6中可以看出,当图像采集装置200的平面与曲面物体表面400目标点P所在的平面平行时所得到的图像是最清晰的,其他的情况都处于模糊的状态。因此,假设多关节机器人100按照所设定的规则旋转N个不同的方向,每旋转到一个位置后,循环采用步骤S310中寻到最清晰图像Gmax的操作,根据N值的确定方法来判断是否旋转完成;若否,继续旋转方向;若是即停止旋转,通过上述的过程最终获得N个不同位置的最清晰图像Gmax(即Gmax1-GmaxN),并记录下N个对应的多关节机器人的拍摄位姿R1-RN。
进一步地,为了得到更精确的位姿,可以在N值确定后再多旋转几次后停止。
S330,获取N个最清晰图像Gmax中清晰程度最高的图像,确定对应的拍摄位姿为最佳成像位置。
具体的,对步骤S320中获取的N个最清晰图像Gmax进行确认,找出清晰程度最高的图像,其对应的所拍摄的位置则为最佳成像位置。
在一个实施例中,采用肉眼判断最清晰图像Gmax1-GmaxN的清晰程度。
在一个实施例中,采用梯度值的方式确认清晰程度。
具体的,将最清晰图像Gmax1-GmaxN对应的梯度值最大的图像的拍摄位姿作为最佳成像位置。
如图2,本发明实施例还提供一种曲面自动成像对焦系统,包括:
多关节机器人100,所述多关节机器人包括X、Y、Z、A、B、C六个参数,X、Y和Z为机器人末端在基坐标系的位置,A、B和C分别为机器人末端沿着X、Y和Z轴的旋转角度;
固定设于所述多关节机器人100的末端的图像采集装置200;
用于对图像对应梯度值计算的计算模块(图未示);
用于对拍摄位姿进行记录的位姿记录模块(图未示);
对梯度值大小进行比较的比较模块(图未示)。
所述图像采集装置200包括CCD相机(图未示)、镜头(图未示)、光源(图未示)。
在一个实施例中,所述计算模块、位姿记录模块、比较模块也可以集成到所述图像采集装置200内。
在一个实施例中,为了能够清晰的对目标位置成像,所述光源为环形光源。
本发明实施例提供的曲面自动成像对焦方法及系统是利用多关节机器人进行曲面物体表面成像的引导,得到曲面成像的最佳位置进行图像采集。本发明中自动成像对焦的主要是机器人带动相机在曲面物体表面的目标点进行角度以及高度的变换,采集各个位置的图像,进行图像对比度分析,确定最终的图像采集的相机的位置。
当然,在其他实施例中,也可以不采用多关节机器人实现旋转或者高度变换,而采用对曲面物体进行旋转或者高度变换。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下做出若干等同替代或明显变型,而且性能或用途相同,都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定的专利保护范围。

Claims (9)

1.一种曲面自动成像对焦方法,其特征在于,提供多关节机器人,并在所述多关节机器人的末端固定图像采集装置,所述多关节机器人包括X、Y、Z、A、B、C六个参数,X、Y和Z为机器人末端在基坐标系的位置,A、B和C分别为机器人末端沿着X、Y和Z轴的旋转角度;所述曲面自动成像对焦方法具体步骤包括:
所述图像采集装置通过在目标位置对应的焦距范围内的多个位置处采集图像,并将获取到的最清晰图像对应的拍摄位姿确定为最佳焦距位置;
在保证最佳焦距位置的x、y、z值不变的情况下,改变a、b、c的值,使得多关节机器人旋转N次,并在每次旋转一个位置后,都在焦距范围内获取到拍摄的多个图像中最清晰图像,并记录对应的多关节机器人的拍摄位姿;
获取N个最清晰图像中清晰程度最高的图像,确定对应的拍摄位姿为最佳成像位置。
2.如权利要求1所述的曲面自动成像对焦方法,其特征在于,N值的确定方法:以旋转后所拍摄的图像为判断依据,在所得到的最清晰图像上创建一个矩形,此矩形的中心为图像的中心,矩形尺寸小于图像的尺寸,将矩形以中心为基准四等分,分别求取四个区域内的图像的对比度,若此四个区域内的对比度相差小于某一阈值旋转即可停止。
3.如权利要求2所述的曲面自动成像对焦方法,其特征在于,图像的清晰程度以图像对应梯度值大小为准,梯度值越大,图像越清晰。
4.如权利要求3所述的曲面自动成像对焦方法,其特征在于,所述梯度值的确认方式为:
M = Σ p ∈ R g ( p ) F
其中,M为梯度值,R为对应的计算的区域,p为R区域内的像素,g(p)为p像素对应的灰度值,F为该区域内的像素的总数量,即F=|R|。
5.如权利要求1所述的曲面自动成像对焦方法,其特征在于,焦距范围内的多个位置处采集图像和拍摄的多个图像皆是以沿Z轴方向以固定的间隔进行采集的。
6.如权利要求1所述的曲面自动成像对焦方法,其特征在于,所述图像采集装置包括CCD相机、镜头以及光源。
7.一种曲面自动成像对焦系统,其特征在于,包括:
多关节机器人,所述多关节机器人包括X、Y、Z、A、B、C六个参数,X、Y和Z为机器人末端在基坐标系的位置,A、B和C分别为机器人末端沿着X、Y和Z轴的旋转角度;
固定设于所述多关节机器人的末端的图像采集装置;
用于对图像对应梯度值计算的计算模块;
用于对拍摄位姿进行记录的位姿记录模块;
对梯度值大小进行比较的比较模块。
8.如权利要求7所述的曲面自动成像对焦系统,其特征在于,所述图像采集装置包括CCD相机、镜头以及光源。
9.如权利要求8所述的曲面自动成像对焦系统,其特征在于,所述光源为环形光源。
CN201610317403.8A 2016-05-13 2016-05-13 曲面自动成像对焦方法及系统 Active CN105812669B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610317403.8A CN105812669B (zh) 2016-05-13 2016-05-13 曲面自动成像对焦方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610317403.8A CN105812669B (zh) 2016-05-13 2016-05-13 曲面自动成像对焦方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105812669A true CN105812669A (zh) 2016-07-27
CN105812669B CN105812669B (zh) 2019-04-23

Family

ID=56456159

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610317403.8A Active CN105812669B (zh) 2016-05-13 2016-05-13 曲面自动成像对焦方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105812669B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109803090A (zh) * 2019-01-25 2019-05-24 睿魔智能科技(深圳)有限公司 无人拍摄自动变焦方法及系统、无人摄像机及存储介质
CN110602355A (zh) * 2018-05-25 2019-12-20 上海翌视信息技术有限公司 一种图像采集方法
CN116330285A (zh) * 2023-03-20 2023-06-27 深圳市功夫机器人有限公司 机械臂控制方法、装置、机械臂及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101950063A (zh) * 2009-07-10 2011-01-19 佛山普立华科技有限公司 自动对焦系统及自动对焦方法
WO2013015036A1 (ja) * 2011-07-28 2013-01-31 富士フイルム株式会社 オート・フォーカス・システムおよびその動作制御方法
CN103029131A (zh) * 2011-10-06 2013-04-10 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 机械手臂运动控制系统及方法
CN103813104A (zh) * 2014-03-12 2014-05-21 爱佩仪光电技术(深圳)有限公司 通过触屏操作实现移轴摄影及3维多区自动对焦的方法
CN104678686A (zh) * 2015-03-17 2015-06-03 田伶 一种相机或取消相机机身也可完成摄影工作的穿戴设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101950063A (zh) * 2009-07-10 2011-01-19 佛山普立华科技有限公司 自动对焦系统及自动对焦方法
WO2013015036A1 (ja) * 2011-07-28 2013-01-31 富士フイルム株式会社 オート・フォーカス・システムおよびその動作制御方法
CN103029131A (zh) * 2011-10-06 2013-04-10 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 机械手臂运动控制系统及方法
CN103813104A (zh) * 2014-03-12 2014-05-21 爱佩仪光电技术(深圳)有限公司 通过触屏操作实现移轴摄影及3维多区自动对焦的方法
CN104678686A (zh) * 2015-03-17 2015-06-03 田伶 一种相机或取消相机机身也可完成摄影工作的穿戴设备

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110602355A (zh) * 2018-05-25 2019-12-20 上海翌视信息技术有限公司 一种图像采集方法
CN110595999A (zh) * 2018-05-25 2019-12-20 上海翌视信息技术有限公司 一种图像采集系统
CN109803090A (zh) * 2019-01-25 2019-05-24 睿魔智能科技(深圳)有限公司 无人拍摄自动变焦方法及系统、无人摄像机及存储介质
CN109803090B (zh) * 2019-01-25 2021-09-28 睿魔智能科技(深圳)有限公司 无人拍摄自动变焦方法及系统、无人摄像机及存储介质
CN116330285A (zh) * 2023-03-20 2023-06-27 深圳市功夫机器人有限公司 机械臂控制方法、装置、机械臂及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN105812669B (zh) 2019-04-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3089449B1 (en) Method for obtaining light-field data using a non-light-field imaging device, corresponding device, computer program product and non-transitory computer-readable carrier medium
EP3291004A1 (en) Ranging method, automatic focusing method and device
US20170292916A1 (en) Surface defects evaluation system and method for spherical optical components
CN105427288B (zh) 一种机器视觉对位系统的标定方法及装置
US7120286B2 (en) Method and apparatus for three dimensional edge tracing with Z height adjustment
CN108508680B (zh) 一种摄像头模组自动对焦装置标定板中心与感光芯片中心对齐的方法
CN112949478A (zh) 基于云台相机的目标检测方法
US9497367B1 (en) Maximizing effective surface area of a rectangular image sensor concurrently capturing image data from two lenses
CN105282443A (zh) 一种全景深全景图像成像方法
CN104181685A (zh) 基于显微镜的数字切片自动聚焦装置及其方法
CN105466334A (zh) 多镜头视觉采集装置的镜头位置校准方法
CN107168001B (zh) 幕布、投影系统及调焦方法
CN108805940B (zh) 一种变倍相机在变倍过程中跟踪定位的方法
CN102661722A (zh) 基于影像复合的薄片零件轮廓自动检测测头与检测方法
CN105812669A (zh) 曲面自动成像对焦方法及系统
CN111611989A (zh) 一种基于自主机器人的多目标精准定位识别方法
CN113538583A (zh) 一种工件在机床上位置的精准定位方法及视觉系统
CN104049338A (zh) 数字显微镜装置、寻找其聚焦位置的方法、及程序
CN109191527A (zh) 一种基于最小化距离偏差的对位方法及装置
CN110507338B (zh) 定位方法、装置、设备及数字化x线摄影系统
CN106210548A (zh) 一种快速对焦的方法及装置
CN103544699B (zh) 一种基于单图片三圆模版的摄像头标定方法
CN112866689B (zh) 一种基于sfr算法的光学调焦方法
CN105093479A (zh) 用于显微镜的自动对焦方法和装置
CN103323216A (zh) 一种检测平行光管视差的装置及方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant