CN117097984B - 一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及系统,属于图像对焦技术领域,方法包括:在的范围内,以为步距,拍摄图像并评估图像的锐度Sh,获取ZSh二阶导曲线;按照分割阈值d2_thresh,将ZSh二阶导曲线分割获取精细区间带宽;以为步距在拟搜索区间采集图像,找出锐度最大图像对应的距离;在精细搜索区间内采集的图像并分析;若剩余迭代区间的宽度小于实际需要的最小对焦距离偏差,将中对应锐度较大的值作为最终的对焦距离。本发明提高大范围搜索效率的同时提高精细区间定位的稳定性。

Description

一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及系统
技术领域
本发明属于图像对焦技术领域,更具体地,涉及一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及系统。
背景技术
高倍相机的景深一般较小,尤其是达到显微镜级别时,景深仅数微米,因此在对焦精度良好时一般会用于测量观测物体的表面高度。此类相机一般采用定焦镜头,由于机构运动精度、待测物体表面高度的偏差等原因,需要通过调整物镜与待观测物体的表面距离以实现对焦。基于此方法的自动对焦一般按照锐度评估+搜索迭代的流程进行。
目前的搜索方法一般包括二分法、斐波那契法、黄金分割法、爬上搜索法和基于规则的搜索等。二分法、斐波那契法和黄金分割法有相对良好的搜索效率,但是当搜索范围过大时,其搜索的稳定性差,可能找不到对焦位置;爬山法需要确定镜头的实际焦距和镜头F数,相对难以操作;基于规则的搜索在精细搜索过程中的搜索效率较低。
目前搜索迭代收敛的条件为:当拍摄达到预设的次数或者图像达到预设的锐度时停止迭代,完成自动对焦。但是,当图像采集内容不同时,对焦时的锐度绝对值也不同,进而导致实际对焦距离会有较大差异;随着初始位置的不同,相同迭代次数后的对焦距离也会不同。对焦距离的不稳定一方面影响图像质量,另一方面也无法应用于高精度的观察物体表面高度测量。
发明内容
针对现有技术的缺陷,本发明的目的在于提供一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及系统,旨在解决采用现有搜索方式进行自动对焦时,当图像采集内容不同,对焦时的锐度绝对值也不同,进而导致实际对焦距离会有较大差异;随着初始位置的不同,相同迭代次数后的对焦距离也会不同。对焦距离的不稳定一方面影响图像质量,另一方面也无法应用于高精度的观察物体表面高度测量的问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法,包括以下步骤:
步骤一:在的范围内,以/>为步距δ,调整相机和待测物体上表面的垂直方向上的距离,拍摄图像并评估各拍摄图像的锐度ShZ-Sh二阶导曲线;其中,/>为相机最小的对焦距离偏差;/>为理论景深;/>为精细区间系数;/>为能够观察到最清晰图像对应的相机与待测物体在垂直方向上的距离;垂直方向为相机的焦平面的垂直方向;
步骤二:按照设定的分割阈值d2_thresh,将Z-Sh二阶导曲线沿横轴方向进行分割,筛选出d2_thresh以上的最大连续面积,作为精细区间;其中,精细区间的Z跨度为精细区间的带宽
步骤三:以为步距在拟搜索区间/>采集图像,找出锐度最大的图像对应的距离/>;其中,/>为相机实际对焦距离与理论对焦距离的偏差;
步骤四:调整相机和待测物体在垂直方向上的距离,在精细搜索区间内采集下极限/>和上极限/>的图像并分析其锐度/>和/>
步骤五:判断剩余迭代区间的宽度是否小于实际需要的最小的对焦距离偏差/>;若小于则将/>和/>中对应锐度较大的值/>作为最终的对焦距离,完成自动对焦;否则,对比锐度/>和/>的大小,通过设定区间搜索比例系数更新下极限或上极限/>,转至步骤四;其中,/>
进一步优选地,图像的锐度计算方法为:
对图像沿横纵两个方向使用Sobel算子求解边缘图像;
评估边缘图像的标准差,获取图像的锐度值。
进一步优选地,相机实际对焦距离与理论对焦距离的偏差包括相机的理论焦距误差、自动化调整相机和待测物体在垂直方向上距离时产生的机械运动偏差以及待测物体的高度偏差。
进一步优选地,当更新为/>=/>+(/>-/>)·(1-);
的更新公式为/>=/>-(/>-/>)·(1-/>);
其中,为每次迭代的区间收缩比例系数。
进一步优选地,步骤一具体包括以下步骤:
s1.1:在的范围内,以/>为步距,调整相机和待测物体上表面的垂直方向上的距离,拍摄图像并评估各拍摄图像的锐度Sh,绘制Z-Sh曲线;
s1.2:对Z-Sh曲线中的Sh进行归一化处理,再对Z-Sh曲线平滑滤波,去除干扰;
s1.3:对经过s1.2处理过的Z-Sh曲线求二阶导后取其绝对值并归一化,得到Z-Sh二阶导曲线。
另一方面,本发明提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦系统,包括:自动化机构、相机和数据处理模块;
自动化机构与相机相连;相机的下方用于放置待测物体;
自动化机构用于调整相机和待测物体上表面的垂直方向上的距离;
相机用于在的范围内,以/>为步距,拍摄图像;其中,/>为相机最小的对焦距离偏差;/>为理论景深;/>为精细区间系数;/>为能够观察到最清晰图像对应的相机与待测物体在垂直方向上的距离;垂直方向为相机的焦平面的垂直方向;
并用于以为步距在拟搜索区间/>内拍摄图像;其中,/>为相机实际对焦距离与理论对焦距离的偏差;/>为精细区间的Z跨度;
并用于在精细搜索区间内采集下极限/>和上极限/>的图像;
数据处理模块用于对相机在的范围内拍摄的图像评估锐度,绘制Z-Sh二阶导曲线;按照设定的分割阈值d2_thresh,将Z-Sh二阶导曲线沿横轴方向进行分割,筛选出d2_thresh以上的最大连续面积,作为精细区间;
并用于以为步距在拟搜索区间/>采集图像,找出锐度最大的图像对应的距离/>
并用于评估下极限和上极限/>的图像的锐度/>和/>;判断剩余迭代区间的宽度/>是否小于实际需要的最小的对焦距离偏差/>;若小于则将/>中对应锐度较大的值/>作为最终的对焦距离,完成自动对焦;否则,通过设定区间搜索比例系数更新下极限/>或上极限/>;其中,/>
进一步优选地,图像的锐度计算方法为:
对图像沿横纵两个方向使用Sobel算子求解边缘图像;
评估边缘图像的标准差,获取图像的锐度值。
进一步优选地,相机实际对焦距离与理论对焦距离的偏差包括相机的理论焦距误差、自动化调整相机和待测物体在垂直方向上距离时产生的机械运动偏差以及待测物体的高度偏差。
进一步优选地,当更新为/>=/>+(/>-/>)·(1-);
的更新公式为/>=/>-(/>-/>)·(1-/>);
其中,为每次迭代的区间收缩比例系数。
进一步优选地,数据处理模块绘制Z-Sh二阶导曲线的具体步骤如下:
的范围内,以/>为步距,调整相机和待测物体上表面的垂直方向上的距离,拍摄图像并评估各拍摄图像的锐度Sh,绘制Z-Sh曲线;
Z-Sh曲线中的Sh进行归一化处理,再对Z-Sh曲线平滑滤波,去除干扰;
对处理过的Z-Sh曲线求二阶导后取其绝对值并归一化,得到Z-Sh二阶导曲线。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,具有以下有益效果:
本发明提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及系统,其中,通过精细区间的标定(详见步骤一~步骤二),为是否需要大范围搜索和大范围搜索的步长提供了等距搜索的依据(以为步距在拟搜索区间/>采集图像,找出锐度最大的图像对应的距离/>),在保证大范围搜索效率的同时提高了精细区间定位的稳定性,同时在精细区间采用指数搜索替代等距搜索,提高了搜索收敛的效率。
本发明提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及系统,其中,以剩余迭代区间的宽度()小于实际需要的最小的对焦距离偏差作为收敛条件,在不同采集内容和不同初始位置下,最终的收敛距离值更稳定,重复精度最高可以达到硬件的极限精度,因此可以得到更稳定的图像质量并用于物体表面的高度测量。
本发明提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及系统,其中,在大范围下的精细区间查找过程中,采用等距搜索方式以确定精细搜索区间,即以为步距在拟搜索区间采集图像;在精细搜索区间采用按比例收缩的方式逼近锐度最佳的距离(的更新公式为/>=/>+(/>-/>)·(1-/>);/>的更新公式为/>=/>-(/>-)·(1-/>);),提高了搜索收敛的效率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的相机自动对焦方法流程图;
图2是本发明实施例提供的精细区间标定的流程图;
图3(a)是本发明实施例提供的精细区间带宽标定的原始Z-sh的归一化曲线;
图3(b)是本发明实施例提供的精细区间带宽标定的平滑滤波后的曲线;
图3(c)是本发明实施例提供的精细区间带宽标定的平滑滤波后的曲线和二阶导的绝对值的归一化曲线;
图3(d)是本发明实施例提供的精细区间带宽标定的二阶导阈值分割示意图;
图4是本发明实施例提供的基于标定带宽的复合搜索的自动对焦流程;
图5是本发明实施例提供的自动化对焦设备的原理简图;
标记说明:
1-自动化机构;2-相机;3-镜头;4-待测物体。
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。
实施例1
本发明的关键点在于提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法,包括精细区间的标定和复合搜索自动对焦;具体地,精细区间的标定流程包括:设定对焦距离偏差、理论景深/>、精细区间系数/>,手动调整到对焦清晰距离/>,/>的范围内对图像的锐度评估,/>曲线的归一化、平滑和二阶导求解,/>二阶导曲线取绝对值、归一化、阈值分割和最大面积筛选,精细区间的宽度/>求解;复合搜索自动对焦流程的关键点在于:①基于标定带宽/>和距离偏差/>判定是否需要进行精细区间的查找;②基于标定带宽/>设定大范围查找的步距/>;③迭代收敛条件为剩余迭代区间的宽度小于实际应用中的具体对焦距离精度的需求/>;④大范围的精细区间定位和精细区间内的指数迭代搜索相结合。
如图1所示,本发明提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法,包括以下步骤:
步骤一:精细区间的标定
如图2所示,对于任意定焦的相机和镜头组,精细区间的宽度为固定常量,因此仅需要标定一次;标定完成后,/>可作为相机的内参传入,精细区间的标定步骤如下:
步骤1.1:设定对焦距离偏差作为收敛条件;其中,/>为相机的应用场景中,最高的对焦距离重复性精度需求(即最小的偏差值);
步骤1.2:输入理论景深
步骤1.3:设定精细区间系数;此系数一般不小于50,以后保证后续的距离范围Z能够完全覆盖精细区间且在Z-Sh曲线的精细区间的左右范围外均有额外的数据;Z为相机与待测物体上表面在垂直方向上的距离;垂直方向为相机的焦平面的垂直方向;
步骤1.4:手动调整Z,获取能够观察到最清晰图像时对应的距离;此时距离在景深范围内;
步骤1.5:在的范围内,以/>为步距,通过自动化机构调整相机和待测物体的距离,拍摄图像并评估各拍摄图像的锐度;锐度的评估流程为:(1)对图像沿横纵两个方向使用Sobel算子求解边缘图像;(2)评估边缘图像的标准差,即为图像的锐度值;后续的所有锐度求解都采用相同的方法及参数;
步骤1.6:绘制距离Z-锐度Sh曲线,并对Sh归一化,如图3(a)所示;
步骤1.7:Z-Sh曲线平滑滤波,去除干扰,如图3(b)所示;
步骤1.8:对平滑滤波后的曲线求二阶导,取其绝对值并归一化,得到处理后的Z-Sh二阶导曲线,如图3(c)所示;
步骤1.9:按照设定的Z-Sh二阶导曲线的分割阈值d2_thresh将Z-Sh二阶导曲线沿横轴方向进行分割,如图3(d)所示;其中,d2_thresh的取值范围一般在0.01~0.1之间;
步骤1.10:筛选出d2_thresh以上的最大连续面积,即为精细区间;
步骤1.11:取精细区间的Z跨度即为
步骤二:如图4所示,复合搜索自动对焦
复合搜索自动对焦是每次对焦都需要进行的流程,其流程主要包含两大部分:大范围下的精细区间查找和精细区间内的对焦距离迭代;
拟搜索区间的大小取决于实际对焦距离与理论对焦距离的偏差,误差来源包含距离调整机构的误差和待测物体表面的高度误差;若理论对焦距离为/>,则拟搜索区间为/>;其中,/>包括相机的理论焦距误差、自动化机构机械运动偏差和待测物体的高度偏差;
大范围下的精细区间查找前,需要判定拟搜索区间是否已经小于精细搜索区间;若是,则表明偏差较小,拟搜索区间在最佳对焦距离附近且宽度不大于精细搜索区间,则不需要再进行大范围搜索,而是直接将拟搜索区间作为精细搜索区间进行精细区间内的对焦距离迭代,以提升搜索的效率;
S2.1:大范围下的精细区间查找,包括以下步骤:
S2.1.1:以为步距在拟搜索区间采集图像;实际的/>远大于景深,可以实现相对快速的区间搜索;
S2.1.2:计算并找出锐度最大的图像对应的距离;此时,/>一定落在精细搜索区间内;
S2.1.3:将为精细搜索区间,此区间一定涵盖锐度最大的距离;
S2.2:精细搜索区间内的对焦距离Z迭代方法与二分法及黄金分割法相似,通过按比例收缩的方式逼近锐度最佳的距离;区别在于以剩余迭代区间的宽度大于实际应用中的具体对焦距离精度需求为收敛条件,以提高对焦距离的重复性精度;具体包括以下步骤:
S2.2.1:通过自动化机构调整相机和待测物体的距离,采集精细搜索区间下极限和上极限/>的图像并分析其锐度/>和/>
S2.2.2:判断迭代是否收敛;收敛条件为:迭代后的剩余迭代区间的宽度小于对焦距离收敛条件;区别于标定时的/>,此处的/>为实际应用中的具体对焦距离精度需求,,在满足距离精度需求的前提下尽量减小迭代次数和提升效率;如果收敛,则最终的对焦距离/>即为/>和/>中对应锐度较大的值,完成自动对焦;如果不收敛则进入后续迭代步骤;
S2.2.3:更新或/>中对应锐度较小的距离极限;/>的更新公式为/>=+(/>-/>)·(1-/>);/>的更新公式为/>=/>-(/>-/>)·(1-/>);其中,为每次迭代的区间收缩比例系数;
S2.2.4:重复S2.2.1~S2.2.3,直至在S2.2.2中收敛跳出,得到最终的对焦距离
实施例2
如图5所示,本发明提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦系统,包括:自动化机构、相机和数据处理模块;
自动化机构1与相机2相连;相机2的下方放置待测物体4;相机2的镜头3正对待测物体4;
自动化机构1用于调整相机2和待测物体4上表面的垂直方向上的距离;
相机2用于在的范围内,以/>为步距,拍摄图像;其中,/>为相机2最小的对焦距离偏差;/>为理论景深;/>为精细区间系数;/>为能够观察到最清晰图像对应的相机2与待测物体4在垂直方向上的距离;垂直方向为相机2的焦平面的垂直方向
并用于以为步距在拟搜索区间/>内拍摄图像;其中,/>为相机2实际对焦距离与理论对焦距离的偏差;/>为精细区间的Z跨度;
并用于在精细搜索区间内采集下极限/>和上极限/>的图像;
数据处理模块用于对相机2在的范围内拍摄的图像评估锐度,绘制Z-Sh曲线;对Z-Sh曲线求二阶导后取其绝对值并归一化,得到处理后的Z-Sh二阶导曲线;按照设定的Z-Sh二阶导曲线的分割阈值d2_thresh,将Z-Sh二阶导曲线沿横轴方向进行分割,筛选出d2_thresh以上的最大连续面积,作为精细区间;
并用于以为步距在拟搜索区间/>采集图像,找出锐度最大的图像对应的距离/>
并用于评估下极限和上极限/>的图像的锐度/>和/>;判断精细搜索区间是否小于实际需要的最小的对焦距离偏差/>;若小于则将/>和/>中对应锐度较大的值/>作为最终的对焦距离,否则,通过设定区间搜索比例系数更新下极限/>和上极限/>;其中,/>
进一步优选地,图像的锐度计算方法为:
对图像沿横纵两个方向使用Sobel算子求解边缘图像;
评估边缘图像的标准差,获取图像的锐度值。
进一步优选地,相机2实际对焦距离与理论对焦距离的偏差包括相机的理论焦距误差、自动化调整相机2和待测物体4在垂直方向上距离时产生的机械运动偏差以及待测物体4的高度偏差。
进一步优选地,当更新为/>=/>+(/>-/>)·(1-);
的更新公式为/>=/>-(/>-/>)·(1-/>);
其中,为每次迭代的区间收缩比例系数。
进一步优选地,数据处理模块对Z-Sh曲线中的Sh进行归一化处理,再对Z-Sh曲线平滑滤波,去除干扰。
综上所述,本发明与现有技术相比,存在以下优势:
本发明提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及系统,其中,通过精细区间的标定(详见D1~D3),为是否需要大范围搜索和大范围搜索的步长提供了等距搜索的依据(以为步距在拟搜索区间/>采集图像,找出锐度最大的图像对应的距离/>),在保证大范围搜索效率的同时提高了精细区间定位的稳定性,同时在精细区间采用指数搜索替代等距搜索,提高了搜索收敛的效率。
本发明提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及系统,其中,以剩余迭代区间的宽度()小于实际需要的最小的对焦距离偏差作为收敛条件,在不同采集内容和不同初始位置下,最终的收敛距离值更稳定,重复精度最高可以达到硬件的极限精度,因此可以得到更稳定的图像质量并用于物体表面的高度测量。
本发明提供了一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及系统,其中,在大范围下的精细区间查找过程中,采用等距搜索方式以确定精细搜索区间,即以为步距在拟搜索区间采集图像;在精细搜索区间采用按比例收缩的方式逼近锐度最佳的距离(的更新公式为/>=/>+(/>-/>)·(1-/>);/>的更新公式为/>=/>-(/>-)·(1-/>);),提高了搜索收敛的效率。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,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、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:在的范围内,以/>为步距,调整相机和待测物体上表面的垂直方向上的距离,拍摄图像并评估各拍摄图像的锐度Sh,获取Z-Sh二阶导曲线;其中,/>为相机最小的对焦距离偏差;/>为理论景深;/>为精细区间系数;/>为能够观察到最清晰图像对应的相机与待测物体在垂直方向上的距离;垂直方向为相机的焦平面的垂直方向;
步骤二:按照设定的分割阈值d2_thresh,将Z-Sh二阶导曲线沿横轴方向进行分割,筛选出d2_thresh以上的最大连续面积,作为精细区间;其中,精细区间的Z跨度为精细区间的带宽
步骤三:以为步距在拟搜索区间/>采集图像,找出锐度最大的图像对应的距离/>;其中,/>为相机实际对焦距离与理论对焦距离的偏差;
步骤四:调整相机和待测物体在垂直方向上的距离,在精细搜索区间内采集下极限/>和上极限/>的图像并分析其锐度/>和/>
步骤五:判断剩余迭代区间的宽度是否小于实际需要的最小的对焦距离偏差/>;若小于则将/>和/>中对应锐度较大的值/>作为最终的对焦距离,完成自动对焦;否则,对比锐度/>和/>的大小,通过设定区间搜索比例系数更新下极限/>或上极限/>,转至步骤四;其中,/>
更新为/>= />+(/>-/>)·(1-/>);
的更新公式为/>= />-(/>-/>)·(1-/>);
其中,为每次迭代的区间收缩比例系数;
其中,步骤一具体包括以下步骤:
s1.1:在的范围内,以/>为步距,调整相机和待测物体上表面的垂直方向上的距离,拍摄图像并评估各拍摄图像的锐度Sh,绘制Z-Sh曲线;
s1.2:对Z-Sh曲线中的Sh进行归一化处理,再对Z-Sh曲线平滑滤波,去除干扰;
s1.3:对经过s1.2处理过的Z-Sh曲线求二阶导后取其绝对值并归一化,得到Z-Sh二阶导曲线。
2.根据权利要求1所述的相机自动对焦方法,其特征在于,图像的锐度计算方法为:
对图像沿横纵两个方向使用Sobel算子求解边缘图像;
评估边缘图像的标准差,获取图像的锐度值。
3.根据权利要求1或2所述的相机自动对焦方法,其特征在于,相机实际对焦距离与理论对焦距离的偏差包括相机的理论焦距误差、自动化调整相机和待测物体在垂直方向上距离时产生的机械运动偏差以及待测物体的高度偏差。
4.一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦系统,其特征在于,包括:自动化机构、相机和数据处理模块;
自动化机构与相机相连;相机的下方用于放置待测物体;
自动化机构用于调整相机和待测物体上表面的垂直方向上的距离;
相机用于在的范围内,以/>为步距,拍摄图像;其中,/>为相机最小的对焦距离偏差;/>为理论景深;/>为精细区间系数;/>为能够观察到最清晰图像对应的相机与待测物体在垂直方向上的距离;垂直方向为相机的焦平面的垂直方向;
并用于以为步距在拟搜索区间/>内拍摄图像;其中,/>为相机实际对焦距离与理论对焦距离的偏差;/>为精细区间的Z跨度;
并用于在精细搜索区间内采集下极限/>和上极限/>的图像;
数据处理模块用于对相机在的范围内拍摄的图像评估锐度,绘制Z-Sh二阶导曲线;按照设定的分割阈值d2_thresh,将Z-Sh二阶导曲线沿横轴方向进行分割,筛选出d2_thresh以上的最大连续面积,作为精细区间;
并用于以为步距在拟搜索区间/>采集图像,找出锐度最大的图像对应的距离/>
并用于评估下极限和上极限/>的图像的锐度/>和/>;判断剩余迭代区间的宽度/>是否小于实际需要的最小的对焦距离偏差/>;若小于则将/>和/>中对应锐度较大的值/>作为最终的对焦距离,完成自动对焦;否则,对比锐度/>的大小,通过设定区间搜索比例系数更新下极限/>或上极限/>;其中,/>
更新为/>= />+(/>-/>)·(1-/>);
的更新公式为/>= />-(/>-/>)·(1-/>);
其中,为每次迭代的区间收缩比例系数;
数据处理模块绘制Z-Sh二阶导曲线的具体步骤如下:
的范围内,以/>为步距,调整相机和待测物体上表面的垂直方向上的距离,拍摄图像并评估各拍摄图像的锐度Sh,绘制Z-Sh曲线;
Z-Sh曲线中的Sh进行归一化处理,再对Z-Sh曲线平滑滤波,去除干扰;
对处理过的Z-Sh曲线求二阶导后取其绝对值并归一化,得到Z-Sh二阶导曲线。
5.根据权利要求4所述的相机自动对焦系统,其特征在于,图像的锐度计算方法为:
对图像沿横纵两个方向使用Sobel算子求解边缘图像;
评估边缘图像的标准差,获取图像的锐度值。
6.根据权利要求4或5所述的相机自动对焦系统,其特征在于,相机实际对焦距离与理论对焦距离的偏差包括相机的理论焦距误差、自动化调整相机和待测物体在垂直方向上距离时产生的机械运动偏差以及待测物体的高度偏差。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1992015032A1 (de) * 1991-02-19 1992-09-03 Linotype-Hell Ag Verfahren und einrichtung zur scharfeinstellung eines optischen abbildungssytems
JP2001061155A (ja) * 1999-08-19 2001-03-06 Ricoh Co Ltd 自動合焦装置およびその合焦方法
CN103262524A (zh) * 2011-06-09 2013-08-21 郑苍隆 自动聚焦图像系统
CN103945126A (zh) * 2014-04-21 2014-07-23 中国人民解放军国防科学技术大学 一种自动对焦定位方法
CN105578029A (zh) * 2015-09-01 2016-05-11 闽南师范大学 一种多尺度变步长的自动对焦搜索算法据传输装置和方法
CN105938243A (zh) * 2016-06-29 2016-09-14 华南理工大学 一种tft-lcd检测中多倍率显微镜快速对焦方法
CN106896622A (zh) * 2015-12-21 2017-06-27 宁波舜宇光电信息有限公司 基于多距离自动对焦的校正方法
CN107431745A (zh) * 2015-03-31 2017-12-01 高通股份有限公司 双相机自动聚焦
CN107509023A (zh) * 2017-07-24 2017-12-22 上海理工大学 一种自动对焦搜索算法
CN107655405A (zh) * 2017-08-29 2018-02-02 南京理工大学 利用自聚焦迭代算法消除物体与ccd间轴向距离误差的方法
CN107888819A (zh) * 2016-09-29 2018-04-06 华为技术有限公司 一种自动聚焦方法及装置
WO2018109109A1 (en) * 2016-12-16 2018-06-21 Sony Corporation An optical scope system for capturing an image of a scene
CN109005340A (zh) * 2018-07-27 2018-12-14 武汉精测电子集团股份有限公司 基于最小二乘法进行图像清晰度曲线拟合的自动对焦方法及装置
CN111948784A (zh) * 2020-07-07 2020-11-17 江苏大学 基于爬山法的迭代优化自动调焦方法
CN113109936A (zh) * 2021-04-08 2021-07-13 西南石油大学 一种基于图像清晰度评估的显微镜自动对焦方法与装置
CN113487682A (zh) * 2021-07-14 2021-10-08 深圳亿嘉和科技研发有限公司 一种变焦镜头对焦曲线标定系统及其方法
CN113748481A (zh) * 2019-04-12 2021-12-03 应用材料公司 在样本的表面区域上自动聚焦带电粒子束的方法、计算带电粒子束装置的图像的锐度值的收敛集合的方法、及用于对样本成像的带电粒子束装置
CN115835017A (zh) * 2022-12-08 2023-03-21 浙江大华技术股份有限公司 一种聚焦方法、摄像设备和计算机可读存储介质
CN116567412A (zh) * 2023-03-27 2023-08-08 浙江华创视讯科技有限公司 变焦跟踪曲线确定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116600201A (zh) * 2023-07-17 2023-08-15 北京中科科仪股份有限公司 一种基于扫描电镜的自动聚焦方法及装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8218061B2 (en) * 2008-09-04 2012-07-10 Csr Technology Inc. Apparatus, method, and manufacture for iterative auto-focus using depth-from-defocus
US8049811B2 (en) * 2009-01-28 2011-11-01 Board Of Regents, The University Of Texas System Automatic focusing apparatus and method for digital images using automatic filter switching
GB0909635D0 (en) * 2009-06-04 2009-07-22 Renishaw Plc Vision measurement probe
US20150296123A1 (en) * 2014-04-14 2015-10-15 Broadcom Corporation Advanced Fast Autofocusing
US9638984B2 (en) * 2015-03-10 2017-05-02 Qualcomm Incorporated Search range extension for depth assisted autofocus
US11849101B2 (en) * 2021-03-29 2023-12-19 Alcon, Inc. Stereoscopic imaging platform with disparity and sharpness control automatic focusing mode

Patent Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1992015032A1 (de) * 1991-02-19 1992-09-03 Linotype-Hell Ag Verfahren und einrichtung zur scharfeinstellung eines optischen abbildungssytems
JP2001061155A (ja) * 1999-08-19 2001-03-06 Ricoh Co Ltd 自動合焦装置およびその合焦方法
CN103262524A (zh) * 2011-06-09 2013-08-21 郑苍隆 自动聚焦图像系统
CN103945126A (zh) * 2014-04-21 2014-07-23 中国人民解放军国防科学技术大学 一种自动对焦定位方法
CN107431745A (zh) * 2015-03-31 2017-12-01 高通股份有限公司 双相机自动聚焦
CN105578029A (zh) * 2015-09-01 2016-05-11 闽南师范大学 一种多尺度变步长的自动对焦搜索算法据传输装置和方法
CN106896622A (zh) * 2015-12-21 2017-06-27 宁波舜宇光电信息有限公司 基于多距离自动对焦的校正方法
CN105938243A (zh) * 2016-06-29 2016-09-14 华南理工大学 一种tft-lcd检测中多倍率显微镜快速对焦方法
CN107888819A (zh) * 2016-09-29 2018-04-06 华为技术有限公司 一种自动聚焦方法及装置
WO2018109109A1 (en) * 2016-12-16 2018-06-21 Sony Corporation An optical scope system for capturing an image of a scene
CN107509023A (zh) * 2017-07-24 2017-12-22 上海理工大学 一种自动对焦搜索算法
CN107655405A (zh) * 2017-08-29 2018-02-02 南京理工大学 利用自聚焦迭代算法消除物体与ccd间轴向距离误差的方法
CN109005340A (zh) * 2018-07-27 2018-12-14 武汉精测电子集团股份有限公司 基于最小二乘法进行图像清晰度曲线拟合的自动对焦方法及装置
CN113748481A (zh) * 2019-04-12 2021-12-03 应用材料公司 在样本的表面区域上自动聚焦带电粒子束的方法、计算带电粒子束装置的图像的锐度值的收敛集合的方法、及用于对样本成像的带电粒子束装置
CN111948784A (zh) * 2020-07-07 2020-11-17 江苏大学 基于爬山法的迭代优化自动调焦方法
CN113109936A (zh) * 2021-04-08 2021-07-13 西南石油大学 一种基于图像清晰度评估的显微镜自动对焦方法与装置
CN113487682A (zh) * 2021-07-14 2021-10-08 深圳亿嘉和科技研发有限公司 一种变焦镜头对焦曲线标定系统及其方法
CN115835017A (zh) * 2022-12-08 2023-03-21 浙江大华技术股份有限公司 一种聚焦方法、摄像设备和计算机可读存储介质
CN116567412A (zh) * 2023-03-27 2023-08-08 浙江华创视讯科技有限公司 变焦跟踪曲线确定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116600201A (zh) * 2023-07-17 2023-08-15 北京中科科仪股份有限公司 一种基于扫描电镜的自动聚焦方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
碳纤维飞秒激光旋切盲孔加工工艺研究;王雪辉;《中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊)》;全文 *

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