JPH0823620B2 - 焦点検出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、カメラ等の焦点検出装置に関する。

〈従来の技術〉 従来イメージセンサを用いて被写体像の輝度分布を示
すデータ情報を得て、このデータ情報を処理することに
より焦点検出を行なう焦点検出装置が知られている。以
下、従来の焦点検出装置について説明する。

第17図は、カメラにおけるこの種の焦点検出装置の構
成例である。第17図において、符号１は１眼レフカメラ
を示し、被写体からの光束は、撮影レンズ２、ハーフミ
ラー３を通過した後サブミラー４により反射され、フィ
ルム面５と等価な位置に検出面をもつ焦点検出光学系モ
ジュール６へ導かれる。焦点検出光学系モジュール６
は、例えば第18図において破線内部に示す構成となって
いる。第18図において、符号２は第17図に示したものと
同じ撮影光学系である。撮影光学系２の射出瞳の第１部
分28及び第２部分29をそれぞれ通過した光束のそれぞれ
は、撮影光学系２の予定結像面27（前記フィルム面５と
等価な面）の近傍に第１及び第２の被写体像を各々形成
する。

この第１及び第２の被写体像の各々は、フィールドレ
ンズ22を介して、第１及び第２の再結像レンズ23、24に
より第１及び第２のイメージセンサ25、26上に再結像さ
れる。イメージセンサ25、26は例えばCCD等によって構
成されており、被写体輝度に応じた電荷蓄積を行ないイ
メージセンサ25、26上の被写体像の光強度分布に関する
信号を出力する。

以上のように第17図において焦点検出光学系モジュー
ル６から出力された被写体像の光強度分布に関する信号
は、A/D変換手段８によりA/D変換され、中央処理手段９
に被写体像データとして取り込まれる。

中央処理手段９は、取り込まれた被写体像に対して所
定の焦点検出演算を施こし、撮影光学系２の結像面とフ
ィルム面５との焦点調節状態（検出不能、前ピン、後ピ
ン、合焦、デフォーカス量等）に関する情報を得、それ
らに応じて表示手段11,撮影レンズ駆動手段10,カメラに
着脱可能な電子閃光装置に内蔵された補助光手段12（被
写体が暗い場合に特定のパターンを被写体上に投影する
手段）等を駆動制御する。又前記イメージセンサ25、26
の電荷蓄積制御等も中央処理手段９によって行なわれ
る。

以上のようなシステムにおいて中央処理手段９はマイ
コン等によって構成されており、その動作シーケンスは
第19図に示すようなフローチャートになっている。

電源投入等で、ステップ１でスタートすると次にステ
ップ２でセンサー25,26の電荷蓄積制御を行なう。この
場合、中央処理手段９はセンサー25,26に対して電荷蓄
積開始を指令し、被写体輝度に応じた時間の後電荷蓄積
を終了させ、被写体像に関する信号を掃き出させる。次
にステップ３でこの信号をA/D変換し１次データとして
メモリに格納する。A/D変換は何ビットで行ってもよい
が、通常８ビット程度で充分で、それ以上のビットで行
ってもノイズを考慮すると意味がなく、又データを格納
する際にメモリをむやみに浪費することになってしま
う。１次データは１対の（ｌ＋１）ケのデータａ（ｏ）
〜ａ（ｌ）,a′（０）〜ａ′（ｌ）で表わすと、一般被
写体に対しては例えば第20図（ａ）のようになってい
る。但し、ａ′（０）〜ａ′（ｌ）は図示していない。

ステップ４ではこれらの１次データに対して次式のよ
うな演算を行ない、第20図（ｂ）に示すような１対の
（ｍ＋１）ケの２次データｂ（０）〜ｂ（ｍ）,b′
（０）〜ｂ′（ｍ）を作成する。

（１）式のような演算を行なう目的は、焦点検出演算
に悪影響を及ぼす１次データに含まれた高周波成分や低
周波成分を除去するとともに、この後のステップで行な
う焦点検出演算に用いるデータ個数を少なくし、演算時
間を短縮するためである。

ステップ５では、得られた２次データを用いて焦点検
出演算を行ない、焦点調節状態（焦点検出不能、前ピ
ン、後ピン、合焦、デフォーカス量等）に関する情報を
得る。

ステップ６では、得られた焦点調節状態（検出不能、
前ピン、後ピン、合焦等）に応じて表示手段、レンズ駆
動手段を制御する。

ステップ７では、検出不能の場合はステップ８へ進
み、検出不能でなかった場合はステップ２に戻り次回の
焦点検出動作を開始する。

ステップ８では、補助光手段が有り、それが準備完了
であった場合にはステップ９に進み、それ以外の場合は
ステップ２へ戻る。

ステップ９では、補助光手段を作動させ、次回の焦点
検出動作に先立ち検出不能被写体に補助照明光、あるい
は補助照明パターンを投影し、ステップ２へ戻り新たに
次回の焦点検出シーケンスを開始する。

ステップ５の焦点検出演算は、例えば、以下に述べる
ような方法で行なわれる。

先ず１対の（ｍ＋１）ケの２次データｂ（ｏ）〜ｂ
（ｍ）,b′（ｏ）〜ｂ′（ｍ）に対して次式のような相
関演算を行ない、相関量Ｈ（Ｌ）をシフト量Ｌを順次変
化させて求める。

（２）式のｑ及びｒは、総和演算（Σ）のパラメータ
の上限と下限を規定する定数である。

第21図（ａ）は（２）式のようにしてＬを−６から＋
６まで移動しながら相関量Ｈ（Ｌ）を求めた場合のグラ
フである。図においてＬを連続量として仮定した場合の
相関量Ｈ（Ｌ）の最小値を与えるＬが１対の２次データ
の相対的シフト量となる。この相対的シフト量Ｌは、イ
メージセンサ25、26上に形成された１対の被写体像の光
軸と直角方向の横ズレ量に対応している。

相関値Ｈ（Ｌ）はＬが整数の値について離散的に求め
られているので、例えば第21図（ｂ）のような内挿法に
より、相関値Ｈ（Ｌ）の最小値を与える真のシフト量Le
xが求められる。例えば、シフト量Lexの両側の相関関数
Ｈ（Ｌ）の傾き（直線１、l2で示す）が等しいとし
て、Lexの近傍の３点Ｒ−1,R,R＋１の整数シフト量にお
ける相関値Ｈ（Ｒ−１）,H（Ｒ）,H（Ｒ＋１）から、相
関関数Ｈ（Ｌ）の最小値HexおよびLexを求めるものであ
る。

HexおよびLexは次式で求められる。

（３）式において、パラメータDL、Ｅは第21図（ｂ）
に示す量を表すもので次式で求められる。

このようにしてシフト量Lexが求まると、デフォーカ
ス量ｄ（被写体像の結像面と予定結像面との光軸方向の
ずれ量）は、 ｄ＝β×Lex ………（５） として求められる。ここで、βはイメージセンサ25,26
の光電変換部の配列ピッチＰ、焦点検出光学系のパラメ
ータによって定まる値である。

デフォーカス量ｄの符号によって、前ピン、後ピン状
態が検出でき、又デフォーカス量ｄの絶対値が所定値以
内であることを判定し、合焦状態であることを検出す
る。焦点検出不能であることの検出は、例えば以下のよ
うにして行なわれる。

被写体が低コントラストである場合、イメージセンサ
から得られる１次データも第20図（ｃ）に示すように変
化がないものであり、１次データを演算して得られる２
次データも第20図（ｄ）に示すように、全体的に小さな
値となってしまう。このような２次データに対して、
（２）式に示した焦点検出演算を行なうと得られる相関
量Ｈ（Ｌ）は第21図（ｃ）のようになり、第21図（ａ）
の相関量Ｈ（Ｌ）と比較するとレベルが低いものになっ
てしまい、最小値を示すＨ（Ｒ）がないのでシフト量Le
xが求められない場合があり、この場合は検出不能と判
定する。

又、シフト量Lexが求められた場合でも、誤差を多く
含んでいて信頼性が欠ける場合には検出不能と判定す
る。判定基準の例としては第21図（ｄ）においてパラメ
ータＥの値が所定値以下、あるいは最小値Hexをパラメ
ータＥで規格化した値Hex/Eが所定値以下であることを
検出して検出不能と判定する。

（発明の解決しようとする問題点） 以上のような従来の焦点検出装置は以下のような欠点
を有していた。

即ち、１回毎のイメージセンサー電荷蓄積で得られる
被写体像に関するデータに対して、１回の焦点検出演算
を行っていたので、低コントラスト被写体のように、バ
イアス成分が多くコントラスト変化成分が少ない被写体
に対しては検出不能となってしまっていた。

本発明の目的は、従来の焦点検出装置では焦点検出結
果に信頼性がない被写体に対しても焦点検出が可能な焦
点検出装置を提供することにある。

（問題点を解決するための手段） 本発明は、イメージセンサーから得られる被写体像に
関するデータ情報を複数回加算する手段を有する。

（作用） 本発明は、イメージセンサーから得られる被写体像に
関するデータ情報を複数回に渡り加算することにより、
情報が増巾された加算データ情報を得、この加算データ
情報を焦点検出に用いている。

（実施例） 以下に述べる本発明による焦点検出装置の構成は第17
図と同じであるが、中央処理手段９の動作が異なるので
そのフローを実施例として説明する。

〈第１実施例〉 第１図は本発明の第１の実施例であって、ステップ11
でスタートすると、ステップ12で検出不能フラグを０に
イニシャライズする。次にステップ13でループカウンタ
Ｋを０にセットし、後述する３次データをクリアする。
尚、検出不能フラグは焦点検出装置が検出不能状態であ
ったことを識別するためのフラグであり、またループカ
ウンタＫは、中央処理手段がイメージセンサーの出力を
何回受け取ったかを計数するためのカウンタである。

ステップ14では検出不能フラグをテストし、検出不能
フラグが１の場合、即ち検出不能な場合にはステップ15
に進み、また検出不能フラグが０の場合、即ち検出可能
な場合にはステップ17へ進む。

ステップ15では第17図に示すように補助光手段は電子
閃光装置内に内蔵されている為に、電子閃光装置の電源
がオンして補助光手段が準備完了である場合には、ステ
ップ16へ進み、それ以外の場合はステップ17へ進む。

ステップ16では補助光手段を作動して、検出不能被写
体に対して補助光を発光させる。

ステップ17ではセンサーの電荷蓄積制御を行なう。

ステップ18ではセンサーが出力した被写体の光強度分
に関する信号をA/Dを変換した１次データをメモリに格
納する。例えば１次データは１対の（ｌ＋１）ケのデー
タ（ａ（ｏ）〜ａ（ｌ）,a′（ｏ）〜ａ′（ｌ））から
なり、第20図（ａ）に示すように一般の被写体に対して
は変化成分を多く含むデータとなっているが、低コント
ラスト被写体に対しては第20図（ｃ）に示すように、バ
イアス成分に比較してコントラスト変化成分が少ないデ
ータとなっている。

ステップ19では得られた１次データ（ａ（０）〜ａ
（ｌ）,a′（０）〜ａ′（ｌ））から（１）式に示す演
算によって、１対の（ｍ＋１）ケの２次データ（ｂ
（ｏ）〜ｂ（ｍ）,b′（ｏ）〜ｂ′（ｍ））を作成す
る。第20図（ａ）及び第20図（ｃ）の１次データに対応
する２次データは各々第20図（ｂ）及び第20図（ｄ）に
示すようになり、一般の被写体に対してはコントラスト
変化成分を多く含み、低コントラスト被写体に対しては
コントラスト変化成分の少ないものとなっている。

ステップ20では、ループカウンタＫ＝０の場合は、３
次データと２次データは等しくなっており、前述の１対
の（ｍ＋１）ケの３次データ｛ｃ（ｏ）〜ｃ（ｍ）,c′
（ｏ）〜ｃ′（ｍ）｝に各々２次データ｛ｂ（ｏ）〜ｂ
（ｍ）,b′（ｏ）〜ｂ′（ｍ）｝を加算する。

ステップ21では、ループカウンタＫをインクリメント
する。

ステップ22では３次データ｛ｃ（ｏ）〜ｃ（ｍ）,c′
（ｏ）〜ｃ（ｍ）｝に対して、（２）〜（５）式に示し
たような焦点検出演算を行ない、焦点調節状態（検出不
能、前ピン、後ピン、合焦等）を検出する。

ステップ23にて焦点検出が不能であった場合は、ステ
ップ25に進み検出不能フラグを１にセットしてステップ
26に進む。又、焦点検出が可能であった場合は、検出不
能フラグを０にリセットしてステップ27に進む。

ステップ26ではループカウンタＫが最大カウントKmax
になったかテストし、なっていない場合はステップ14へ
戻り、次回の焦点検出ループをくり返し、３次データに
２次データを加算していく（加算モードと呼ぶ）。又、
ループカウンタＫが最大カウントKmaxに達していた場合
にはステップ27へ進む。

ステップ27は、ループカウンタＫがKmaxになるまでに
焦点検出が可能となった場合と、Kmaxに達しても検出不
能だった場合に実行され、焦点調節状態に応じて表示手
段、レンズ駆動手段を制御する。そして、ステップ13に
戻り、ループカウンタＫを０にリセット、３次データを
クリアして加算モードをイニシャライズして新たに次回
の焦点検出シーケンスをくり返すことになる。

以上のように構成されているので、一般被写体に対し
ては、３次データもコントラスト変化成分を多く含むの
で、ループカウンタＫが１の時点（即ち１回目）で検出
可能となり加算モードにはならないが、低コントラスト
被写体に対しては、ループカウンタＫが１の時点では３
次データは第20図（ｅ）に示すようにコントラスト変化
成分が少なく、１回目では検出不能となりステップ23か
らステップ25、26を通りステップ14へ戻るルートを通り
加算モードとなる。３次データは加算モードをくり返す
度に増巾されていき、例えばＳ回目には第20図（ｆ）に
示すように１回目の３次データが約Ｓ倍に増巾された３
次データとなる。このように加算モードで３次データが
増巾されていくと、何回目かには焦点検出可能なレベル
になり、焦点検出演算の結果、検出可能と判定され、ス
テップ23からステップ24、27へ進み、ステップ13へ戻る
ルートに入り、加算モードから抜け出す。

従って、従来の焦点検出装置では焦点検出不能と判定
されていた低コントラスト被写体に対しても、本実施例
の焦点検出装置では加算モードになり３次データの変化
成分が増巾されるので焦点検出が可能となる。

又、補助光としてパターン照明した場合でも、従来の
焦点検出装置では被写体がある程度輝度があった場合に
パターンが回りの輝度分布に埋もれてしまい検出不能で
あったが、本実施例では加算モードにより焦点検出が可
能となる。

〈第２実施例〉 次に本発明の第２の実施例について述べる。

第１の実施例において、３次データに対する焦点検出
演算を毎回行っていたのに対し、第２の実施例はループ
カウントＫがKmaxに達するまで焦点検出演算を行なわ
ず、演算時間の短縮をはかり応答性を向上させた所に違
いがある。

第２の実施例は第１の実施例におけるステップ22、2
3、24、25、26が第１の実施例と異なっているので、第
２図にその部分だけを示す。

ステップ21までは第１の実施例の説明と同じであるの
で省略する。

ステップ21よりステップ31に進み、ループカウントＫ
がKmaxに達したかテストする。Kmaxに達していなかった
場合にはステップ14へ戻り、加算モードをKmaxに達する
までくり返す。又、Kmaxに達した場合はステップ32に進
み、加算された３次データに対して焦点検出演算を行な
い焦点調節状態を検出する。

ステップ33では検出不能であるかをテストし、検出不
能であった場合にはステップ35に進み検出不能フラグを
セットし、それ以外はステップ34で検出不能フラグを０
にリセットしてステップ27へ進む。それ以降は第１の実
施例と同じである。

〈第３実施例〉 第３の実施例は第１の実施例において３次データは２
次データを加算したものであったのに対して、３次デー
タが１次データ又は１次データからバイアス成分を引い
たデータ（1.5次データと呼ぶ）を加算したものである
ことが異なる。第３の実施例は、第１の実施例における
ステップ19、20、21、22だけが第１の実施例と異なって
いるので、第３図にその部分だけを示す。

ステップ18までは第１の実施例の説明と同じなので省
略する。

ステップ18よりステップ41に進み、３次データに１次
データ（1.5次データ）を加算する。低コントラスト被
写体に対する１次データは例えば、第11図（ａ）及び第
12図（ａ）のようになっており、３次データに１次デー
タを加算する場合には３次データのビット数は１次デー
タのビット数より大きくしておく必要がある。例えば、
１次データとして８ビット（１バイト）、３次データと
して16ビット（２バイト）としてメモリ中に格納領域を
確保しておく。第11図（ｂ）は１次データをＳ回加算し
た時の３次データを示している。

３次データとして1.5次データを加算する場合には、
例えば第12図（ａ）に示すように１次データ中の最小値
ａ（ｘ）をバイアスとして１次データの全てからバイア
スを引いたものが第12図（ｂ）に示す1.5次データとな
る。

３次データは、このようにして求められた1.5次デー
タを加算したものとなり、Ｓ回目の加算時には第12図
（ｃ）に示したようになる。

ステップ42ではループカウンタＫをインクリメントす
る。

ステップ43では得られた３次データに対して、（１）
式に示した演算を行なうことにより４次データを作成す
る。３次データとして１次データを加算したものを利用
する場合には、３次データのビット数が多いので３次デ
ータ中の最小値をバイアスとして、３次データ全てから
最小値ｃ（ｘ）をバイアスを引き、１次データと同程度
のビット数にしたデータ（第11図（ｃ）に示す）に対し
て（１）式に示した演算を行ない、第11図（ｄ）に示す
ような４次データｄ（ｏ）〜ｄ（ｍ）、ｄ（ｏ）〜ｄ′
（ｍ）を作成する。

又、３次データとして1.5次データを加算したものを
利用する場合は、３次データに対して直接（１）式の演
算を行ない、第12図（ｄ）に示すような４次データｄ
（ｏ）〜〜ｄ（ｍ）、ｄ′（ｏ）〜ｄ′（ｍ）を作成す
る。

ステップ44では得られた４次データに対して（２）〜
（５）式で示した焦点検出演算を行ない、焦点調節状態
を検出し、ステップ23へ進む。以降のシーケンスは第１
の実施例と同じである。

〈第４実施例〉 次に本発明の第４の実施例について説明する。第４の
実施例は第２の実施例において３次データとして２次デ
ータを加算したものを利用していたのに対して、３次デ
ータとして１次データ（1.5次データ）を利用している
所が異なる。

第４の実施例は第２の実施例におけるステップ19、2
0、21、31、32、だけが第２の実施例と異なっているの
で、第４図にその部分だけを示す。ステップ18までは第
２の実施例（第１の実施例）と同じなので省略する。ス
テップ51では３次データに１次データ（1.5次データ）
を加算する。この部分の詳細な説明は第３の実施例と同
じなので省略する。ステップ52では、ループカウンタＫ
をインクリメントする。ステップ53では、ループカウン
タＫがKmaxに達しているかテストし、達していない場合
にはステップ14へ戻り加算モードをくり返す。Kmaxに達
した場合には、ステップ54に進み、３次データから４次
データを作成する。この部分の詳細な説明は第３の実施
例と同じなので省略する。

ステップ55では、得られた４次データに対して（２）
〜（５）式の焦点検出演算を行ない、焦点調節状態を検
出し、ステップ33へ進む。ステップ33以降は、第２の実
施例と同じシーケンスである。

第４の実施例の場合、第２の実施例と比較すると１次
データから２次データを作成する（１）式の演算が加算
モードループの外に出るので、加算モードの演算時間が
短縮でき応答性が向上する。

〈第５実施例〉 次に本発明の第５の実施例について述べる。

第１の実施例〜第４の実施例においては、焦点検出演
算（２）〜（５）は常に３次データに対して行なわれて
いたのに対し、第５の実施例は先ず２次データに対して
行ない、その結果焦点検出不能であった場合にだけ加算
モードとなり、３次データに対して焦点検出演算を行な
う点に相違がある。このように構成することにより、被
写体の動作や手ぶれ等で焦点検出不能状態から焦点検出
可能状態に突然移行した場合等にも安定かつ迅速に対応
ができる。

第５の実施例の動作のフローを第５図に示す。第５図
においてステップ61〜69は第１実施例の第１図のステッ
プ11〜19と同一なので説明を省略する。

ステップ69で２次データが得られると、ステップ70で
得られた２次データに対して（２）〜（５）式の焦点検
出演算を行ない、焦点調節状態を検出する。即ちステッ
プ70までで１回のセンサ電荷蓄積で得られた情報から焦
点調節状態（検出不能、前ピン、後ピン、合焦）を検出
する。

ステップ71では、ステップ70の結果、焦点検出不能で
あった場合にはステップ74に進み、それ以外の場合には
ステップ72で検出不能のフラグを０に、更にステップ73
で焦点調節状態に応じて表示手段、レンズ駆動手段を制
御し、ステップ63に戻り次回の焦点検出シーケンスを始
める。

一方焦点検出不能であった場合は加算モードとなり、
ステップ74で検出不能フラグに１をセットする。

ステップ75では、ループカウンタＫをインクリメント
する。

ステップ76では、３次データに２次データを加算す
る。このステップの詳細な説明は第１の実施例と同一な
ので省略する。

ステップ77では、ループカウンタＫが１であればステ
ップ80に進み、１以外であればステップ78を実行する。
即ち１回目には２次データと３次データが同一で、焦点
検出演算の結果はステップ70で実行した結果と同じなの
で、１回目については３次データに対しての焦点検出演
算を省略する。

ステップ78では、得られた３次データ（２次データを
加算したもの）に対して（２）〜（５）式で示した焦点
検出演算を行ない焦点調節状態を検出する。

ステップ79では、ステップ78で３次データに対して焦
点検出が可能であった場合には、加算モードを抜け出し
ステップ73に進み、その時の焦点調節状態に応じて表示
手段、レンズ駆動手段を制御しステップ63に戻り、次回
の焦点検出シーケンスを始める。ステップ79で焦点検出
不能であった場合には、ステップ80に進む。ステップ80
ではループカウンタＫがKmaxに達したかどうかテスト
し、達していた場合には加算モードを抜け出しステップ
73に戻る。達していない場合にはステップ64に戻り加算
モードをくり返す。

以上のように第５の実施例においては、１回毎にセン
サー電荷蓄積から得られる２次データに対して、先ず焦
点検出演算を行なうので、被写体が急変しても追従で
き、応答性が向上し、誤動作をすることもない。又、焦
点検出が難しい低コントラスト被写体に対しても、加算
モードにより焦点検出が可能であるという利点も第１〜
第４の実施例と同様に備えている。

〈第６実施例〉 第６の実施例は、第５の実施例が加算モード時にイメ
ージセンサの電荷蓄積の１回毎に３次データに対して焦
点検出演算を行っていたのに対し、ループカウンタＫが
Kmaxに達するまで焦点検出演算を行なわず、演算時間の
短縮をはかり応答性をさらに向上させた点に違いがあ
る。

第６の実施例は第５の実施例とステップ61〜76、ステ
ップ79,80は同一なのでその部分の説明は省略し、相違
部分のみ第６図に示す。第６の実施例では、加算モード
の場合ステップ76で３次データに２次データが加算され
た後ステップ81へ進み、ループカウンタＫがKmaxに達し
たかテストし、Kmaxに達してない場合にはステップ64へ
進み加算モードを繰り返す。Kmaxに達した場合はステッ
プ82に進み、２次データをKmaxに加算した３次データに
対して焦点検出演算を行ない、焦点調節状態を検出し、
ステップ73へ進み加算モードから抜け出す。

〈第７実施例〉 次に第７の実施例について延べる。

第５の実施例では、３次データが２次データを加算し
たものであったのに対し、第７の実施例では３次データ
が１次データ又は1.5次データを加算したものである点
が異なる。

第７の実施例は第５の実施例とステップ61〜75、ステ
ップ79,80は同じなので説明は省略し、相違部分だけを
第７図に示す。

第７の実施例では加算モードの場合、ステップ75でル
ープカウンタＫをインクリメントした後、ステップ91で
３次データに１次データ又は1.5次データを加算する。
この部分の詳細な説明は第３の実施例と同じ動作なので
省略する。

次にステップ92でループカウンタＫが１であるかテス
トし、１の場合はステップ80へ進む。１以外の場合はス
テップ93へ進み得られた３次データから４次データを作
成する。この部分の詳細な説明は第３の実施例の動作と
同じなので省略する。

ステップ94では得られた４次データについて焦点検出
演算を行ないステップ79へ進む。以降の動作は第５の実
施例と同一である。

〈第８実施例〉 次に第８の実施例について説明する。

第８の実施例は第６の実施例の改良であって、第６の
実施例では３次データとして２次データを加算したもの
を用いていたのに対し、第８の実施例では、３次データ
として１次又は1.5次データを加算したものを用いる点
が異なっている。

第８の実施例は第６の実施例とステップ61〜75は同一
なので説明は省略し、相違部分だけを第８図に示す。

第８図の実施例において加算モードの場合、ステップ
75でループカウンタＫをインクリメントした後、ステッ
プ101で３次データに１次データ又は1.5次データを加算
する。この部分の詳細な説明は第３の実施例と同じ動作
なので省略する。次にステップ102でループカウンタＫ
がKmaxに達したかテストと達していない場合にはステッ
プ64へ戻り加算モードをくり返す。

Kmaxに達した場合にはステップ103へ進み、得られた
３次データから４次データを作成する。この部分の詳細
な説明は第３の実施例の動作と同じなので省略する。

ステップ104では、得られた４次データについて焦点
検出演算を行ないステップ73へ進み、加算モードを抜け
出す以降の動作は第６の実施例と同じである。

第８の実施例では第６の実施例に比較して、２次デー
タを求める演算を加算モード中毎回行なうことがないの
で、演算時間が短縮し応答性が向上する。

〈第９実施例〉 第１〜第８の実施例においては加算モードに入ると２
次データ（あるいは１次データ、1.5次データ）を３次
データに加え始め、焦点検出可能となると加算モードを
抜け出し、３次データをクリアしていた。このように構
成すると、次回に検出可能となるためには再び加算モー
ドで何回か加算を行なわなければならなかった。第９の
実施例では加算モードでは過去所定回数分のイメージセ
ンサデータから得た情報（２次データ又は１次データ又
は1.5次データ）を記憶しておいて、現在から過去にさ
かのぼって何回分からのデータを加算して３次データを
作り、得られた３次データに対して焦点検出演算を行な
い焦点調節状態に関する情報を得るので、加算モードで
の応答性が高められる。

第９図は第５の実施例に応用した時の動作フローであ
り、焦点検出演算で検出不能とならない場合のシーケン
ス（第９図ステップ121〜ステップ134）は第５の実施例
（第５図ステップ61〜73）と同じであるので説明は省略
する。但し、第９の実施例では３次データをクリアする
必要がないので、ステップ123ではループカウンタＫを
０にリセットし、又ステップ134で検出可能と判断され
た場合は、ステップ133で新ためてループカウンタＫを
０にリセットしている。

次に第９の実施例の特徴である加算モードについて説
明する。

ステップ131で得られた２次データに対する焦点検出
演算の結果が検出不能と判断された場合には加算モード
となり、ステップ135に進み検出不能フラグを１にセッ
トする。

ステップ136では、ループカウンタＫが所定値Kmaxに
達しているかどうかを判定し、達していない場合にはス
テップ138に進みループカウンタＫをインクリメント
し、更にステップ139で得られた２次データを格納し、
ステップ140に進む。２次データを格納するメモリは第1
3図（ａ），（ｂ）のように所定値Kmaxケのメモリ領域
Ｍ（１）〜Ｍ（Kmax）から構成されており、ループカウ
ンタＫがKmaxに達するまではステップ136→ステップ138
→ステップ139のルーチンを通り、２次データはループ
カウンタＫに対応したメモリ領域Ｍ（Ｋ）に格納されて
いく。

一方、ステップ136でループカウンタＫがKmaxに達し
ていた場合には、ステップ137に進み、第13図に示すメ
モリ領域Ｍ（２）〜Ｍ（Kmax）に格納されている（Kmax
-1）組の過去の２次データが１つずつ順次メモリ領域を
ずらされて、第13図に示すメモリ領域Ｍ（１）〜Ｍ（Km
ax-1）に再格納される。そしてステップ139に進み、最
新の２次データがメモリ領域Ｍ（Kmax）に格納される。

次にステップ140では、メモリ領域Ｍ（１）からルー
プカウンタＫに対応するメモリ領域Ｍ（Ｋ）までに格納
されている２次データを（13）式のように加算して３次
データを作成する。

（13）式においてｃ（ｎ）,c′（ｎ）は３次データ（但
しｎは０〜ｌ）、又ｂ（n,s）,b′（n,s）はメモリ領域
Ｓに格納されている２次データを示す。

ステップ141では得られた３次データに対して、焦点
検出演算を行ない焦点調節状態（検出不能、前ピン、後
ピン、合焦）を検出する。

ステップ142では、ループカウンタＫがKmaxに達して
いるか判定し、達している場合にはステップ134に進
み、得られた焦点調節状態に応じて表示・駆動手段を制
御し、次にステップ124に進み、以降第５の実施例と同
じシーケンスとなる。

又、ステップ142でループカウンタＫがKmaxに達して
いない場合にはステップ143に進み検出不能と判定され
た場合にのみ表示駆動をせずにステップ124に戻り、そ
れ以外の場合はステップ134に進み、表示・駆動手段を
制御した後にステップ124に戻る。第９の実施例の加算
モードでは、以上のような動作シーケンスとなっている
ので、ループカウンタＫが一旦所定値Kmaxに達した後も
クリアされて０に戻ることはなく、加算モードを通る度
にメモリに記憶されている過去Kmax組の２次データから
３次データを作成し、該３次データに対して焦点検出演
算を行ない焦点調節状態に関する情報が得られるので、
表示・駆動手段の制御の応答性が向上することが期待で
きる。

以上の説明では、第９の実施例を第５の実施例に応用
した場合であったが、前記第１〜第８の実施例にも応用
できることはいうまでもない。

以上第１の実施例から第９の実施例において、ループ
カウンタの最大値Kmaxは固定値であっても良いし、被写
体輝度に応じて変化させても良い。例えば（６）式のよ
うに定めれば低輝度被写体に対して加算モードになって
も、応答性が悪くなることはない。

（６）式においてINTTは被写体輝度に対応した時間、例
えばイメージセンサの電荷蓄積時間であり、Txは所定時
間を表わす。このようにすれば低輝度時にはKmaxが小さ
くなり、加算モードから早く抜け出すことができる。

又、加算モードを抜け出す判定としてループカウンタ
ＫがKmaxに達したかどうかをテストするのではなく、加
算により変化成分が増巾されていく３次データから変化
成分の大きさに関する情報を検出して、加算モードを抜
け出すようにしてもよいし、ループカウンタＫによる判
定と組み合わせてもよい。

３次データから情報を検出して判定する方法としては
例えば次のような方法がある。

３次データを１対の（ｍ＋１）ケのデータｂ（ｏ）〜
ｂ（ｍ）,b（ｏ）〜ｂ（ｍ）とすると（７）式のように
各対のデータの（最大値−最小値）の値が所定値を越え
たかどうか、あるいは（８）式のように隣接したデータ
の差の絶対値、最大値が所定値を越えたかどうかによっ
て加算モードを抜け出すかどうかの判定する。

M1＝Max｛（b_max−b_min）， （ｂ′_max−ｂ′_min）｝≧T1…（７） M2＝Max｛|b（ｎ）−ｂ（ｎ＋１）|, |b′（ｎ）−ｂ′（ｎ＋１）｜｝≧T2…（８） （７），（８）式において、b_max，b_minは３次データｂ
（ｏ）〜ｂ（ｍ）の最大値，最小値。ｂ′_max,b′_minは
３次データｂ′（ｏ）〜ｂ′（ｍ）の最大値，最小値。
M1、M2は各々３次データのコントラスト変化成分に関す
る情報量、T1、T2はその基準値である。又、ループカウ
ンタＫの最大値KmaxをループカウンタＫ＝１の時の情報
量M1、M2及び（４）式で得られたパラメータＥ、及びＥ
に対する基準値T3によって（９），（10），（11）式の
ように定めてもよい。

以上のように加算モードを抜け出すかいなかの判定を
３次データのコントラスト変化成分の大きさに関する情
報パラメータＥに対応させると、（７）〜（11）式の基
準値T1、T2、T3を適宜定めることにより、無駄に加算モ
ードをくり返すことがなく応答性が向上する。

第１〜第９の実施例において、補助光手段の制御に関
する動作、例えば第１の実施例におけるステップ14〜16
は必ずしも必要ではなく、なくてもよい。又、補助光手
段の作動制御をイメージセンサ電荷蓄積開始直前に毎回
行なうのではなく、１度作動したらイメージセンサの何
回かの電荷蓄積の間、同じ動作を保持するように構成し
ても良い。又、補助光手段の作動を補助光手段不作動時
の被写体輝度にのみ関連づけてもよい。

〈第10実施例〉 次に、第10の実施例は、補助光手段として被写体上に
特定のパターンを投影する手段を用いて焦点検出を行っ
た場合である。

特定パターンを低コントラスト被写体上に投影した場
合、被写体輝度が比較的高いと特定パターンが被写体輝
度の中に埋もれてしまい、従来の焦点検出装置では焦点
検出が不能になってしまっていた。

第10の実施例では補助光手段を用いて、被写体上に特
定パターンを投影した場合のイメージセンサから得られ
る１次データから、補助光手段を用いない場合のイメー
ジセンサから得られる１次データを差し引いたものを改
めて１次データとすることにより、特定パターンによる
微弱な変化成分を検出、それを加算モードにより増巾し
てから焦点検出を行なうので比較的高輝度の低コントラ
ストパターンに対しても焦点検出可能となる。

第10の実施例は、前述の第１〜第９の実施例に応用で
きるもので、例えば第１の実施例に応用する場合につい
て説明すると第１図においてステップ11〜13、ステップ
19〜27は第１の実施例と同一であり、ステップ14〜18が
異なるのでその異なった部分のみを第10図に示す。

ステップ111に来た時点では、加算モードとなってい
た場合には検出不能フラグは１にセットされ、加算モー
ドになっていない場合は０にセットされている。ステッ
プ111で検出不能フラグが０の場合は補助光手段を作動
させずステップ117へ進む。検出不能フラグが１の場合
には、ステップ112に進む。

ステップ112にて補助光手段が装着され、且つ作動準
備完了している場合にはステップ113へ進み、それ以外
はステップ117へ進む。

ステップ113ではループカウンタＫが１かどうかテス
トし、１の場合にはステップ114へ進み、０の場合には
ステップ116へ進む。

ステップ114ではイメージセンサ電荷蓄積制御を行な
い、ステップ115でイメージセンサ出力をA/D変換してそ
のデータを１対の（ｌ＋１）ケの補正データｇ（ｏ）〜
ｇ（ｌ）,g′（ｏ）〜ｇ′（ｌ）として格納する。第14
図（ａ）に補正データｇ（ｏ）〜ｇ（ｌ）を示す。

従って、ステップ113、114、115にて補助光手段を作
動させない時の補正データとして、ループカウンタＫが
１の時の被写体像のデータを採用することになる。

ステップ116では補助光手段を作動させ、被写体上に
特定パターンを投影する。

ステップ117ではイメージセンサ電荷蓄積制御を行な
い、ステップ118ではイメージセンサ出力をA/D変換して
１対の（ｌ＋１）ケの１次データａ（ｏ）〜ａ（ｌ）,
a′（ｏ）〜ａ′（ｌ）として格納する。それを第14図
（ｂ）に１次データａ（ｏ）〜ａ（ｌ）として示す。

ステップ119では補助光手段を作動させた場合にはス
テップ120へ進み、作動させない場合はステップ19へ進
む。

ステップ120では、補助光手段を作動させて得た第14
図（ｂ）の１次データから補助光手段を作動させないで
得た第14図（ａ）の補正データを（12）式のように差し
引き、改めて１対の（ｌ＋１）ケの１次データａ（ｏ）
〜ａ（ｌ）、ａ′（ｏ）〜ａ′（ｌ）を求める。

第14図（ｃ）にそのようにして求めた１次データａ
（ｏ）〜ａ（ｌ）を示す。

ステップ120で１次データを求めると、ステップ19に
進み後は第１の実施例と同様なシーケンスとなる。従っ
て、加算モードの場合の第14図（ｃ）に示した１次デー
タから２次データを求めると、第14図（ｄ）のようにな
り、加算モードをＳ回くり返し２次データがＳ回加算さ
れた３次データは、第14図（ｅ）に示すようになり被写
体に投影された特定パターンのコントラスト変化成分が
増巾され焦点検出が可能となる。

第10の実施例を加算モードとして、３次データに１次
又は（1.5次）データを加算する第３の実施例に適用し
た場合について述べる。

補助光を作動しなかった場合の補正データは、第15図
（ａ）に示すようになり、補助光を作動した場合の１次
データは第15図（ｂ）に示すものとなる。補助光を作動
した場合の１次データから補助光を作動しなかった場合
の補正データを差し引いたものを改めて１次データとす
ると第15図（ｃ）に示すものとなる。

１対の（ｌ＋１）ケの３次データｃ（ｏ）〜ｃ
（ｌ）、ｃ′（ｏ）〜ｃ′（ｌ）は１次データを加算し
たものになりＳ回加算すると第15図（ｄ）に示すよう
に、変化成分が増巾された被写体上に投影された特定パ
ターンに対応したものとなる。

このようにして得られた３次データに（１）式のよう
な演算を行ない１対の（ｍ＋１）ケの４次データｄ
（ｏ）〜ｄ（ｍ）,d′（ｏ）〜ｄ′（ｍ）を求めると、
十分焦点検出可能なレベルになっている。第15図（ｅ）
に４次データのようすを示す。

以上の第10の実施例の説明において、補正データｇ
（ｏ）〜ｇ（ｌ）,g′（ｏ）〜ｇ′（ｌ）はループカウ
ンタＫが１の時だけ採集するようにしていたが、ループ
カウンタＫが１でない時も毎回補正データを採集して補
助光作動時の１次データから差し引いても良い。その場
合第10図においてステップ113は削除される。

又、補正データを採集する時のイメージセンサの蓄積
時間は等しくして固定するか、あるいは後者を少し長目
にとっておく。

以上の説明したように本発明の実施例には種々の変形
が考えられるが、次にこれらの複数の実施例を切り換え
て使用する際の実施例について述べる。

通常、第１〜第10の実施例はマイコン内部あるいは外
部の記憶手段（ROM）に書き込まれたプログラム（ソフ
トウェア）によって実現される。第16図においてP1、P
2、P3は異なるプログラムあるいはそれを記憶した記憶
手段を表わしている。

第16図（ａ）に示した第11の実施例においては、焦点
検出装置を含む装置30の内部のROM32に複数のプログラ
ムP1、P2、P3を書き込んでおいて、外部操作手段31を選
択切換することにより複数のプログラムP1、P2、P3の中
から使用者の選択したプログラムに切換えるものであ
る。

第16図（ｂ）に示した第12の実施例においては単一の
プログラムP1、P2が書かれたROM、あるいはROMを含むマ
イコン33、34を焦点検出装置を含む装置30に対して取り
はずし、取り付け可能な構造とし、使用者が好みのプロ
グラムを書き込んだROMあるいはROMを含むマイコン33、
34を焦点検出装置を含む装置30に取り付けることにより
プログラムの切り換えが可能になる。

第12の実施例におけるROMのかわりに、書き変え可能
な記憶手段（例えばEPROM）を使用し、外部で所望のプ
ログラムを書き込んだものを焦点検出装置を含む装置30
に取り付けることによって、プログラムの選択切換えを
行なうようにしてもよい。

第16図（ｃ）に示した第13の実施例においては第16図
（ａ）に示した第11の実施例における記憶手段を書きか
え可能な記憶手段35によって構成し、使用者は外部書き
込み装置36によって所望のプログラムP1、P2を書き込む
ことにより、プログラムの選択切換を可能にしたもので
ある。

第12、第13の実施例のように構成すれば焦点検出装置
を含む装置を発売した後に、プログラム上にバグが発見
されても焦点検出装置を分解せずに修正可能であるし、
プログラムを随時パージョンアップして改造していくこ
とも容易である。又、焦点検出装置に制御される周辺装
置、例えばレンズ駆動手段、表示手段、補助光手段等も
マイコン上のプログラムで構成され、焦点検出装置のマ
イコンとのデータ交信によりその動作が制御される場合
には、周辺装置側のプログラム記憶手段も第12〜第13実
施例のように書き変え可能又は取り変え可能に構成して
おけば、焦点検出装置及び周辺装置からなる全体システ
ムの一部に変更が生じてお互いにプログラムを一部変更
しなければならなくなった場合にも、対応が容易であ
る。

（発明の効果） 以上のように第一発明の焦点検出装置によれば、イメ
ージセンサから得られる被写体像データを電荷蓄積に伴
って複数回加算することにより、従来、焦点検出が困難
であった低コントラスト被写体に対しても、被写体像デ
ータが増幅され、焦点検出が容易に行える利点がある。

また、第二発明の焦点検出装置によれば、第一発明の
効果に加えて、被写体像データのコントラスト成分がよ
り強調されることになり、焦点検出精度がより向上する
利点がある。

尚、実施例によれば、従来の焦点検出装置では１回の
イメージセンサ出力に対して１回焦点検出演算して行っ
ていたのでイメージセンサ出力にのったランダムノイズ
の影響を受けやすかったが、本実施例の焦点検出装置の
加算モードでは、イメージセンサから得られる情報を複
数回に渡って加算するためランダムノイズが平均化され
るので、ランダムノイズの影響を受けにくいという利点
も有している。

【図面の簡単な説明】

第１図〜第16図は本発明の実施例であり、第１図〜第10
図は第１実施例〜第10実施例の焦点検出装置のフローチ
ャートを示す図、第11図及び第12図はイメージセンサー
により検出される被写体像のデータ情報を示す図、第13
図は焦点検出装置の記憶装置のメモリ領域を示すメモリ
マップ図、第14図及び第15図はイメージセンサーにより
検出される被写体像のデータ情報を示す図、第16図は本
発明が適用される焦点検出装置のブロック図である。 第17図は焦点検出装置のブロック図、第18図は焦点検出
装置の原理を示す概略図、第19図は従来の焦点検出装置
の動作シーケンを示すフローチャート図、第20図はイメ
ージセンサーにより検出される被写体像のデータ情報を
示す図、第21図は焦点検出装置の相関演算を説明する説
明図である。 （主要部分の符号の説明） １……カメラ、２……撮影レンズ、３……ハーフミラ
ー、４……サブミラー、５……フィルム面、６……焦点
検出光学系モジュール、８……A/D変換手段、９……中
央処理手段、10……レンズ駆動手段、11……表示手段、
12……補助光手段

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数画素からなり、該複数画素に対応する
   データを出力する電荷蓄積型イメージセンサと、 前記イメージセンサ上に一対の被写体像を形成する焦点
   検出光学系と、 前記一対の被写体像に対応して前記イメージセンサが出
   力する一対の被写体像データから、前記一対の被写体像
   の強度分布の相対的ずれ量を演算することにより焦点検
   出を行う焦点検出演算手段と、 前記焦点検出演算手段の焦点検出結果が信頼性のあるも
   のか否か判断する判断手段とを有し、 前記焦点検出演算手段は、前記判断手段により信頼性が
   ないと判断された場合に、前記イメージセンサの電荷蓄
   積に伴って前記一対の被写体像データを複数回加算する
   加算手段を有し、該加算手段により加算された一対の加
   算データに基づき焦点検出を行うことを特徴とする焦点
   検出装置。
2. 【請求項２】前記焦点検出演算手段の加算回数は、前記
   被写体像データのコントラストに関連する情報に基づき
   決められることを特徴とする特許請求の範囲第（１）項
   記載の焦点検出装置。
3. 【請求項３】前記焦点検出演算手段の加算回数は、予め
   決められた回数であることを特徴とする特許請求の範囲
   第（１）項記載の焦点検出装置。
4. 【請求項４】複数画素からなり、該複数画素に対応する
   データを出力する電荷蓄積型イメージセンサと、 前記イメージセンサ上に一対の被写体像を形成する焦点
   検出光学系と、 前記一対の被写体像に対応して前記イメージセンサが出
   力する一対の被写体像データから、前記一対の被写体像
   の強度分布の相対的ずれ量を演算することにより焦点検
   出を行う焦点検出演算手段と、 前記焦点検出演算手段の焦点検出結果が信頼性のあるも
   のか否か判断する判断手段と、 前記被写体像データからバイアス成分を除去する除去手
   段とを有し、 前記焦点検出演算手段は、前記判断手段により信頼性が
   ないと判断された場合に、前記除去手段で処理された被
   写体像データをイメージセンサの電荷蓄積に伴って複数
   回加算する加算手段を有し、該加算手段の加算データに
   基づき焦点検出を行うことを特徴とする焦点検出装置。
5. 【請求項５】複数画素からなり、該複数画素に対応する
   データを出力する電荷蓄積型イメージセンサと、 前記イメージセンサ上に一対の被写体像を形成する焦点
   検出光学系と、 前記一対の被写体像に対応して前記イメージセンサが出
   力する一対の被写体像データから、前記一対の被写体像
   の強度分布の相対的ずれ量を演算することにより焦点検
   出を行う焦点検出演算手段と、 前記焦点検出演算手段の焦点検出結果が信頼性のあるも
   のか否か判断する判断手段と、 被写体に照明パターンを投影するパターン投影手段とを
   備え、 前記焦点検出演算手段は、前記判断手段により信頼性が
   ないと判断された場合に、前記パターン投影手段により
   前記被写体に前記照明パターンを投影させると共に前記
   イメージセンサの電荷蓄積に伴って前記被写体像データ
   を複数回加算する処理手段を有し、該処理手段の加算デ
   ータに基づき焦点検出を行うことを特徴とする焦点検出
   装置。
6. 【請求項６】前記焦点検出演算手段の処理手段は、前記
   パターン投影手段によるパターン投影時に前記イメージ
   センサの電荷蓄積で得られた被写体像データから、前記
   パターン投影前に得られた被写体像データを差し引いた
   データを複数回加算することを特徴とする特許請求の範
   囲第（５）項記載の焦点検出装置。