CN116540502A - 一种用于ldi设备的自动聚焦方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于LDI设备的自动聚焦方法及系统，属于光刻直写曝光机投影显示及图像处理技术领域。本发明仅需要基于一台工业相机搭建的硬件系统，便可实现聚焦；系统结构简单，易于后期维护保养。本发明设计了一种清晰度评价函数，来反映某一焦距条件下的成像效果的好坏，实现更好的自动聚焦效果。在设备寻找最佳的焦距位置时，本发明对现有搜索方法进行优化改进，实现了快速性和搜索结果的准确性的优化，来达到良好的使用效果；此外，发明中也设计了一种基于识别模型的聚焦窗口自动选择方式，让聚焦更具有针对性，节省计算资源。本发明实现一种快速、精准的LDI自动聚焦方法，达到聚焦结果精度高，聚焦速度快且鲁棒性好的效果。

Description

一种用于LDI设备的自动聚焦方法及系统
技术领域
本发明涉及一种用于LDI设备的自动聚焦方法及系统，属于光刻直写曝光机投影显示及图像处理技术领域。
背景技术
集成电路加工制造是一项与专用设备密切相关的技术，光刻设备是集成电路生产所需设备当中核心的组成部分。光刻机设备所用的光刻技术主要是将光罩上设计好的集成电路图形通过光线曝光的方式印刷至感光材料上，形成图形。这样的工艺在晶圆、半导体器件、芯片制造等方面被广泛使用。在这些制造过程中，曝光设备的焦距设置对产品品质起着关键作用，聚焦方法性能的优劣备受使用者关注，理想聚焦效果可以使设备的聚焦面位于的聚焦平台上，保证产品的品质，提高产量，而当聚焦精度不够高时，会使得曝光后的电路图形与设计需求不一致，该状态下光刻出来的产品质量不合格，带来不必要的资源浪费，增加制造成本。因此，LDI设备使用过程中需要设计一种精度高、速度快的自动聚焦方法及系统。
专利CN 110198395A公开了一种光学成像系统中用于自动聚焦的范围区别器，系统结构图如图1所示，该方案首先识别感兴趣区域，然后针对感兴趣区域进行聚焦分析，连续采集各个聚焦高度下的图像，并计算聚焦评分，评分最高的值，其对应的焦距高度变为最佳的聚焦位置，该方案实施时需要对相机采集得到的整张图片进行分析处理，加大运算量，不利于实时聚焦高效率的要求；实际使用时，并非需要对整张图所有目标均进行聚焦，且该方案不能自动的选择地感兴趣区域，聚焦目标针对性不足；此外，该方法采集连续区域内的图像进行逐帧分析，从而确定最佳的聚焦位置，这种穷举法会带来冗余计算，影响整体运行速度；采用局部纹理最为聚焦评价函数，评价方法过于简单，不能很好的反映聚焦效果的好坏。
专利CN 106527053A公开了一种LDI自动聚焦控制方法及系统，该方法的流程图如图2所示，该方案通过一个距离传感器来获得聚焦平台与镜筒之间的距离，将得到的距离值与最佳聚焦情况下的距离值进行对比已得到最佳的焦距值，然而该方案除了相机外还需要一个高精度的距离传感器，增加设备成本，使用时不同设备需要协调动作，系统开发和维护较为复杂。
总之，现有的LDI曝光设备的聚焦方法存在着硬件成本较高、自动聚焦效果不理想、聚焦运行速度慢、聚焦窗口选择不合适等缺点。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种用于LDI设备的自动聚焦方法及系统，所述技术方案如下：
本发明的第一个目的在于提供一种用于LDI设备的自动聚焦系统，包括：工作台、相机图像采集系统、运动平台、控制器及上位机PC；
所述工作台用于放置待曝光材料；
所述相机图像采集系统位于所述工作台上方，用于采集所述工作台的图像信息；
所述运动平台与所述相机图像采集系统连接，带动所述相机图像采集系统上下移动；
所述控制器将所述运动平台与所述上位机PC相连接，所述上位机PC控制所述运动平台的运动状态；
所述相机图像采集系统与所述上位机PC连接，完成图像数据的传输和上位机PC对相机工作参数的设置；
所述上位机PC中包括：图像处理模块、运动控制模块和图像采集系统控制模块；
所述图像处理模块用于对相机采集得到的图像数据进行处理分析，包括清晰度计算评价、聚焦位置计算；所述运动控制模块控制运动平台的运行状态，根据所述图像处理模块计算输出的结果将运动平台进行相应的平台移动；所述图像采集系统控制模块控制相机图像采集系统的运行参数。
可选的，所述相机图像采集系统包括：显微镜头、光源、工业相机。
可选的，所述光源为LED环形光源，光源颜色为：从红、绿、蓝三原色中选择一个或多个。
可选的，所述工业相机为像素数量＞100万的CMOS相机。
可选的，所述相机图像采集系统的运行参数包括：相机的开启/关闭方式和状态、曝光时间、光源颜色设置、光照强度。
本发明的第二个目的在于提供一种用于LDI设备的自动聚焦方法，包括：
步骤1：初始化图像采集系统，所述图像采集系统包括显微镜头、光源和工业相机，获取初始状态下的运动平台位置信息，待曝光材料放置于所述运动平台上；
步骤2：选择聚焦窗口，获得图像中需要被进行聚焦的区域信息；
步骤3：针对聚焦窗口区域的图像进行粗聚焦操作，计算得到粗聚焦方式下最佳的聚焦结果，记录该位置下运动平台的位置信息和聚焦窗口中图像的清晰度评价值；
步骤4：根据粗聚焦方式下最佳的聚焦信息，将其计算结果作为输入进行细聚焦操作，在粗聚焦结果的基础上搜索到系统全局最佳的聚焦位置，将最佳状态下的位置信息下发给控制器，使得运动平台移动至相应的位置，此时图像采集系统与被采集物体的距离最佳。
可选的，所述图像的清晰度评价值的计算方式为：
其中，I为聚焦窗口内的图像数据，I(x,y)为图像坐标为(x,y)处的像素值，n为图像的像素点总个数，a1、a2为常量系数，控制不同的计算部分对最终清晰度评价值的影响程度，Gx、Gy为Sobel卷积核，
可选的，所述步骤3中粗聚焦的过程包括：
步骤31：根据步骤2中选择的聚焦窗口设置原图像中所需要聚焦计算的区域，窗口区域外的部分不参与自动聚焦的计算分析，设置所述运行平台初始的位移步长D1；
步骤32：采集初始状态下的聚焦窗口区域图像，通过清晰度评价函数计算初始位置的清晰度值；
步骤33：以步长D1将运动平台沿正向移动；
步骤34：采集移动后的聚焦窗口内的图像，计算当前图像的清晰度值；
步骤35：比较当前图像的清晰度值与上一位置图像的清晰度值，计算两值之差DiffValue：
步骤36：判断DiffValue的正负，若DiffValue>0，这说明当前的运动方向是趋向于最佳位置的方向，接下来平台的运动方向不变，移动的步长长度为α*D1；若DiffValue<0，这说明当前的运动方向是趋离于最佳位置的方向，接下来平台的运动方向应与当前方向相反，步长长度为β*D1，其中α、β为常量系数，取值范围为0～1；
步骤37：判断DiffValue的绝对值是否大于阈值T1并且循环次数是否小于最大循环次数T2，若满足此判断，则以计算的步长移动平台，循环所述步骤34-步骤36的操作；若不满足此判断，则说明最佳聚焦点找到，粗聚焦计算结束，得到粗聚焦后运动平台的位置和对应图像的清晰度值。
可选的，所述步骤4中的细聚焦操作包括：
步骤41：以粗聚焦位置为开始位置，以其为中心，按预设的步长D2，沿正向移动N次，采集聚焦窗口内的图像及计算其清晰度值；
步骤42：以粗聚焦位置为开始位置，以其为中心，按预设的步长D2，沿反向移动N次，采集聚焦窗口内的图像及计算其清晰度值；
步骤43：统计上面两步所采集得到的2N+1个位置信息和其对应的清晰度值，将清晰度值与聚焦位置信息进行曲线拟合，得到聚焦位置与清晰度的关系曲线；
步骤44：求出拟合曲线的最大值及其对应的聚焦位置，该位置即为系统的最优的聚焦位置；
步骤45：输出所述最优的聚焦位置，运动平台根据该值进行移动，采集得到的图像清晰度表现最佳，完成自动聚焦功能。
可选的，所述步骤43中拟合曲线的方式包括：Bezier曲线插值拟合方法、拉格朗日曲线拟合方法。
本发明有益效果是：
本发明提供一种LDI设备自动聚焦的方法及系统，不同于需要通过使用聚焦棱镜和阶梯棱镜设备来实现聚焦的方法，本发明仅需要基于一台工业相机搭建的硬件系统，便可实现聚焦；系统结构简单，易于后期维护保养。
本发明通过设计适用于LDI设备使用的清晰度评价函数，来反映某一焦距条件下的成像效果的好坏，实现更好的自动聚焦效果。在设备寻找最佳的焦距位置时，搜索方法的快速性和搜索结果的准确性是重要的评价指标，本发明对现有搜索方法进行优化改进，来达到良好的使用效果。
针对如何合适地选择聚焦窗口，本发明也设计了一种基于识别模型的聚焦窗口自动选择方式，让聚焦更具有针对性，节省计算资源，与通过穷举法计算最佳聚焦位置相比，本发明设计的最佳聚焦位置搜索方法更快速高效，符合实时聚焦要求。
综上所述，本发明方法及系统的聚焦精度高、聚焦速度快、鲁棒性好、结构简单。LDI设备使用过程中可实现自动聚焦功能，获得最佳的聚焦位置，方法有着较高的精度；自动聚焦运算过程快速高效；当使用场景(如光照强度、聚焦区域、物镜与平台距离等)发生变化，该聚焦方法仍可以取得较好的效果，相机成像清晰。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是现有技术中一种用于自动聚焦的范围区别器的结构图。
图2是现有技术中一种LDI自动聚焦控制方法的流程图。
图3是本发明自动聚焦系统结构示意图。
图4是本发明的上位机PC功能模块示意图。
图5是本发明的自动聚焦方法的实现流程图。
图6是本发明实施例的粗聚焦计算流程图。
图7是本发明实施例的细聚焦计算流程图。
图8是本发明实施例的清晰度值与聚焦位置拟合曲线图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例一：
本实施例提供一种用于LDI设备的自动聚焦系统，包括：工作台、相机图像采集系统、运动平台、控制器及上位机PC；
工作台用于放置待曝光材料；
相机图像采集系统位于工作台上方，用于采集工作台的图像信息；
运动平台与相机图像采集系统连接，带动相机图像采集系统上下移动；
控制器将运动平台与上位机PC相连接，上位机PC控制运动平台的运动状态；
相机图像采集系统与上位机PC连接，完成图像数据的传输和上位机PC对相机工作参数的设置；
上位机PC中包括：图像处理模块、运动控制模块和图像采集系统控制模块；
图像处理模块用于对相机采集得到的图像数据进行处理分析，包括清晰度计算评价、聚焦位置计算；运动控制模块控制运动平台的运行状态，根据图像处理模块计算输出的结果将运动平台进行相应的平台移动；图像采集系统控制模块控制相机图像采集系统的运行参数。
实施例二：
本实施例提供一种用于LDI设备的自动聚焦方法，包括：
步骤1：初始化图像采集系统，图像采集系统包括显微镜头、光源和工业相机，获取初始状态下的运动平台位置信息，待曝光材料放置于运动平台上；
步骤2：选择聚焦窗口，获得图像中需要被进行聚焦的区域信息；
步骤3：针对聚焦窗口区域的图像进行粗聚焦操作，计算得到粗聚焦方式下最佳的聚焦结果，记录该位置下运动平台的位置信息和聚焦窗口中图像的清晰度评价值；
步骤4：根据粗聚焦方式下最佳的聚焦信息，将其计算结果作为输入进行细聚焦操作，在粗聚焦结果的基础上搜索到系统全局最佳的聚焦位置，将最佳状态下的位置信息下发给控制器，使得运动平台移动至相应的位置，此时图像采集系统与被采集物体的距离最佳。
实施例三：
本实施例提供一种用于LDI设备的自动聚焦方法及系统，图3为该系统的结构示意图，本系统中包括有工作台、显微镜头、LED光源、工业相机、运动平台、控制器及PC。
本实施例的工作平台选择位移精密度比较高的位移平台，该平台上用于放置被生产加工的晶圆或其他集成电路器件，晶圆上方是相机图像采集系统，系统主要包括：一个具有高分辨率的工业相机，工业相机可选为像素数量＞100万的CMOS相机；一个LED环形光源，光源颜色可从红、绿、蓝三原色中选择一个或多个，具体的根据实际需要来确定；一个显微镜头，其作用是放大晶圆等被拍摄物体的成像分辨率，放大物体影像。
相机图像采集系统由一个连接装置与运动平台相连接，运动平台通过上下移动可以带动相机采集系统对应的上下发生位移。运动平台与工作台在Z轴方向垂直，其沿工作台垂直方向的上下移动便可改变镜头与晶圆之间的距离即改变图像采集系统的成像焦距。控制器是将运动平台与上位机PC相连接，使得上位机PC可以控制运动平台的运动状态。相机图像采集系统与PC连接，完成图像数据的传输和上位机对相机工作参数的设置。
上位机PC主要用于计算处理硬件设备(如相机图像采集系统等)采集得到的数据信息、发送对硬件(如运动平台等)的控制指令。如图4所示，在上位机中主要包括图像处理模块、运动控制模块和图像采集系统控制模块。图像处理模块主要用于对相机采集得到的图像数据进行处理分析，实现的功能包括图像处理、清晰度计算评价、聚焦位置计算等；运动控制模块主要是控制运动平台的运行状态，可以根据图像处理模块计算输出的结果将运动平台进行相应的平台移动；图像采集系统控制模块主要控制相机图像采集系统的运行参数，如相机的开启/关闭方式和状态、曝光时间、光源颜色设置、光照强度等。
图5为本实施例的用于LDI设备自动聚焦方法的实现流程，具体的运行步骤为：
步骤一：相机图像采集系统开启，初始化相机参数，打开相机，打开光源，选择光源颜色和光照强度。运动平台开启，获取初始状态下的平台位置信息。将生产制造的晶圆等材料放置在工作台上，上位机启动自动聚焦功能；
步骤二：设置聚焦窗口的选择方式，获得图像中需要被进行聚焦的区域信息；
步骤三：针对聚焦窗口区域的图像进行粗聚焦操作，计算得到粗聚焦方式下最佳的聚焦结果，记录该位置下运动平台的位置信息和聚焦窗口中图像的清晰度评价值；
步骤四：根据步骤三所得到粗略地最佳聚焦信息，将其计算结果作为输入进行细聚焦操作，在粗聚焦结果的基础上搜索到系统全局最佳的聚焦位置，将最佳状态下的位置信息下发给控制器，使得运动平台移动至相应的位置；
步骤五：完成自动聚焦操作，此时图像采集系统与被采集物体的距离最佳，采集得到的图像清晰度较好。
具体的步骤二：
本实施例自动聚焦系统中提供三种聚焦窗口选择方式，第一种为默认的聚焦窗口选择方式，该方式中将原图像的所有部分都作为聚焦窗口，对整张图片进行聚焦分析；第二种聚焦窗口选择方式为人为设置窗口区域，可以在原图像中利用一个可放大、平移的矩形框自定义地选择感兴趣的聚焦窗口；第三种为自动聚焦窗口选择，由于LDI设备聚焦使用时经常聚焦的对象是一些常见的图案(圆形、圆环、矩形、十字型等)，所以搭建系统时，将聚焦频率较高的图案进行采集，组成一个聚焦图案数据集，选择搭建一个可用于这些图案位置识别的模型，基于聚焦图案数据集对识别模型进行训练，训练完成后，便可以将相机采集的待聚焦图像作为模型的输入，模型经过计算，输出常见图案在原图中的位置信息，这些位置信息即为自动选择的聚集窗口。在自动聚焦窗口选择时，若窗口位置不能成功计算得到，则提醒用户选择第一种或第二种窗口选择方式来进行操作，实施时，识别模型可以选择Faster-Rcnn等。
具体的步骤三：
本实施例中图像清晰度值IDV(image definition value)是反映当前聚焦位置是否合理的判断依据，方法中图像的清晰度评价函数如公式(1)所示:
其中，I为聚焦窗口内的图像数据，I(x，y)为图像坐标为(x，y)为处的像素值，n为图像的像素点总个数，a1、a2为常量系数，控制不同的计算部分对最终清晰度评价值的影响程度，Gx、Gy为Sobel卷积核，其中，
需要说明的是当相机靠近被测晶圆时，运动方向定义为正向，远离晶圆则为反向。
图6为本实施例的粗聚焦计算流程图，具体的计算步骤如下：
1)根据步骤二中选择的聚焦窗口设置原图像中所需要聚焦计算的区域，窗口区域外的部分不参与自动聚焦的计算分析，设置运行平台初始的位移步长D1；
2)采集初始状态下的聚焦窗口区域图像，通过清晰度评价函数计算初始位置的清晰度值；
3)以步长D1将运动平台沿正向移动；
4)采集移动后的聚焦窗口内的图像，根据公式(1)计算当前图像的清晰度值；
5)比较当前图像的清晰度值与上一位置图像的清晰度值，计算两值之差DiffValue；
6)判断DiffValue的正负，若DiffValue>0，这说明当前的运动方向是趋向于最佳位置的方向，接下来平台的运动方向不变，移动的步长长度为α*D1；若DiffValue<0，这说明当前的运动方向是趋离于最佳位置的方向，接下来平台的运动方向应与当前方向相反，步长长度为β*D1。其中α、β为常量系数，取值范围为0～1，作用是可以随着聚焦循环的进行，自动地减少步长值，能够更精细地找到最佳的聚焦位置；
7)判断DiffValue的绝对值是否大于阈值T1并且循环次数是否小于最大循环次数T2，若满足此判断，则以计算的步长移动平台，循环4)-6)的操作；若不满足此判断，则说明最佳聚焦点找到，粗聚焦计算结束，得到粗聚焦后运动平台的位置和对应图像的清晰度值。
根据统计分析，当相机图像采集系统与晶圆之间的距离连续变化时，随着距离的增大，图像清晰度值先不断地变大，且数值的增加速度减缓，到某一特定位置时，清晰度值会随着距离的增大而减小，减少的幅度不断变大，整体清晰度与距离的变化曲线为一条凸曲线，该特定位置则为整个系统的最佳聚焦位置。根据步骤三的计算，可以得到该最佳位置附近的一个粗略的最佳聚焦位置，为了得到系统全局最佳结果，需要进行一步细聚焦位置寻找，在粗聚焦位置的局部范围内找到系统最优的聚焦位置。
图7为本实施例细聚焦计算流程图，具体的计算步骤如下：
1)一粗聚焦位置为开始位置，以其为中心，按一定的步长D2，沿正向移动N次，采集聚焦窗口内的图像及计算其清晰度值；
2)一粗聚焦位置为开始位置，以其为中心，按一定的步长D2，沿反向移动N次，采集聚焦窗口内的图像及计算其清晰度值；
3)统计上面两步所采集得到的2N+1个位置信息和其对应的清晰度值，将清晰度值与聚焦位置信息进行曲线拟合，其中拟合曲线的方式可以选用Bezier曲线插值拟合、拉格朗日曲线拟合等算法。如图8所示，取N＝2，包括粗聚焦结果，共得到5个聚焦位置及其清晰度值，利用曲线拟合，得到聚焦位置与清晰度的关系曲线。
4)求出拟合曲线的最大值及其对应的聚焦位置，该位置即为系统的最优的聚焦位置；
5)输出最优的聚焦位置，运动平台根据该值进行移动，采集得到的图像清晰度表现最佳，完成自动聚焦功能。
本实施例提供一种LDI设备自动聚焦的方法及系统，不同于需要通过使用聚焦棱镜和阶梯棱镜设备来实现聚焦的方法，本实施例仅需要基于一台工业相机搭建的硬件系统，便可实现聚焦；系统结构简单，易于后期维护保养。通过设计适用于LDI设备使用的清晰度评价函数，来反映某一焦距条件下的成像效果的好坏，实现更好的自动聚焦效果。在设备寻找最佳的焦距位置时，搜索方法的快速性和搜索结果的准确性是重要的评价指标，本实施例对现有搜索方法进行优化改进，来达到良好的使用效果。针对如何合适地选择聚焦窗口，发明中也设计了一种基于识别模型的聚焦窗口自动选择方式，让聚焦更具有针对性，节省计算资源。
本发明实施例中的部分步骤，可以利用软件实现，相应的软件程序可以存储在可读取的存储介质中，如光盘或硬盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于LDI设备的自动聚焦系统，其特征在于，所述系统包括：工作台、相机图像采集系统、运动平台、控制器及上位机PC；
所述工作台用于放置待曝光材料；
所述相机图像采集系统位于所述工作台上方，用于采集所述工作台的图像信息；
所述运动平台与所述相机图像采集系统连接，带动所述相机图像采集系统上下移动；
所述控制器将所述运动平台与所述上位机PC相连接，所述上位机PC控制所述运动平台的运动状态；
所述相机图像采集系统与所述上位机PC连接，完成图像数据的传输和上位机PC对相机工作参数的设置；
所述上位机PC中包括：图像处理模块、运动控制模块和图像采集系统控制模块；
所述图像处理模块用于对相机采集得到的图像数据进行处理分析，包括清晰度计算评价、聚焦位置计算；所述运动控制模块控制运动平台的运行状态，根据所述图像处理模块计算输出的结果将运动平台进行相应的平台移动；所述图像采集系统控制模块控制相机图像采集系统的运行参数。
2.根据权利要求1所述的用于LDI设备的自动聚焦系统，其特征在于，所述相机图像采集系统包括：显微镜头、光源、工业相机。
3.根据权利要求2所述的用于LDI设备的自动聚焦系统，其特征在于，所述光源为LED环形光源，光源颜色为：从红、绿、蓝三原色中选择一个或多个。
4.根据权利要求2所述的用于LDI设备的自动聚焦系统，其特征在于，所述工业相机为像素数量＞100万的CMOS相机。
5.根据权利要求2所述的用于LDI设备的自动聚焦系统，其特征在于，所述相机图像采集系统的运行参数包括：相机的开启/关闭方式和状态、曝光时间、光源颜色设置、光照强度。
6.一种用于LDI设备的自动聚焦方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1：初始化图像采集系统，所述图像采集系统包括显微镜头、光源和工业相机，获取初始状态下的运动平台位置信息，待曝光材料放置于所述运动平台上；
步骤2：选择聚焦窗口，获得图像中需要被进行聚焦的区域信息；
步骤3：针对聚焦窗口区域的图像进行粗聚焦操作，计算得到粗聚焦方式下最佳的聚焦结果，记录该位置下运动平台的位置信息和聚焦窗口中图像的清晰度评价值；
步骤4：根据粗聚焦方式下最佳的聚焦信息，将其计算结果作为输入进行细聚焦操作，在粗聚焦结果的基础上搜索到系统全局最佳的聚焦位置，将最佳状态下的位置信息下发给控制器，使得运动平台移动至相应的位置，此时图像采集系统与被采集物体的距离最佳。
7.根据权利要求6所述的用于LDI设备的自动聚焦方法，其特征在于，所述图像的清晰度评价值的计算方式为：
其中，I为聚焦窗口内的图像数据，I(x,y)为图像坐标为(x,y)处的像素值，n为图像的像素点总个数，a1、a2为常量系数，控制不同的计算部分对最终清晰度评价值的影响程度，Gx、Gy为Sobel卷积核，
8.根据权利要求6所述的用于LDI设备的自动聚焦方法，其特征在于，所述步骤3中粗聚焦的过程包括：
步骤31：根据步骤2中选择的聚焦窗口设置原图像中所需要聚焦计算的区域，窗口区域外的部分不参与自动聚焦的计算分析，设置所述运行平台初始的位移步长D1；
步骤32：采集初始状态下的聚焦窗口区域图像，通过清晰度评价函数计算初始位置的清晰度值；
步骤33：以步长D1将运动平台沿正向移动；
步骤34：采集移动后的聚焦窗口内的图像，计算当前图像的清晰度值；
步骤35：比较当前图像的清晰度值与上一位置图像的清晰度值，计算两值之差DiffValue：
步骤36：判断DiffValue的正负，若DiffValue>0，这说明当前的运动方向是趋向于最佳位置的方向，接下来平台的运动方向不变，移动的步长长度为α*D1；若DiffValue<0，这说明当前的运动方向是趋离于最佳位置的方向，接下来平台的运动方向应与当前方向相反，步长长度为β*D1，其中α、β为常量系数，取值范围为0～1；
步骤37：判断DiffValue的绝对值是否大于阈值T1并且循环次数是否小于最大循环次数T2，若满足此判断，则以计算的步长移动平台，循环所述步骤34-步骤36的操作；若不满足此判断，则说明最佳聚焦点找到，粗聚焦计算结束，得到粗聚焦后运动平台的位置和对应图像的清晰度值。
9.根据权利要求6所述的用于LDI设备的自动聚焦方法，其特征在于，所述步骤4中的细聚焦操作包括：
步骤41：以粗聚焦位置为开始位置，以其为中心，按预设的步长D2，沿正向移动N次，采集聚焦窗口内的图像及计算其清晰度值；
步骤42：以粗聚焦位置为开始位置，以其为中心，按预设的步长D2，沿反向移动N次，采集聚焦窗口内的图像及计算其清晰度值；
步骤43：统计上面两步所采集得到的2N+1个位置信息和其对应的清晰度值，将清晰度值与聚焦位置信息进行曲线拟合，得到聚焦位置与清晰度的关系曲线；
步骤44：求出拟合曲线的最大值及其对应的聚焦位置，该位置即为系统的最优的聚焦位置；
步骤45：输出所述最优的聚焦位置，运动平台根据该值进行移动，采集得到的图像清晰度表现最佳，完成自动聚焦功能。
10.根据权利要求9所述的用于LDI设备的自动聚焦方法，其特征在于，所述步骤43中拟合曲线的方式包括：Bezier曲线插值拟合方法、拉格朗日曲线拟合方法。
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