JPS59155809A - 自動焦点検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 点検出装置特に物体像を複数の素子から成る光電変換装
置で受けて各素子からその蛍光計を表わす出力信号を・
得、該出力信号に基づいて合焦検出を行う自動焦点検出
装置に関するものである。

この種従来の自ｄσｌ焦点検出装置として、例えば二像
合致方式のものには、三角測鰯を応用した距離計式のも
のや瞳を通る光束を分割して二つの像を得るＴ　Ｔ　Ｌ
方式のものがあり、いずれも二つの像の合致を検出する
のに二つの像についてデジタル的に相関を求め、その相
関値の極値をもって合致となし且つその合致丑で二つの
像の相対移動用をもって像の位相差量とするものであっ
た。

第］図はその一例を示しておシ、図示しないイメージセ
ンサ−により撮られた二つの像のデータＡ，Ｂはサンプ
ルホールド回路，Ａ−Ｄ変換器（いずれも図示せず９等
を通ってリング状のシフトレジスタｌａ，ｌｂに夫々記
憶される。この例では画像データを１２８ビソト（苛成
としている。両画像データＡ，’Ｈが夫々シフトレジス
タ］ａ，ｌｂに格納されると、続いて差の絶対値を求め
る回路２により各ビット毎の差の絶対値が求められ、更
に加算器３によってそれらの和が求められて二つの像の
相関値となる。次に、クロシンＯ　Ｌがらのノゼルスに
よりシフトレジスタ１ｂの画像データＢが１ビット分移
動されて再び回路２，加算器３によりｎ目関値が求めら
れる。このようにして、クロッりＯ’Ｌにより次々と一
方の画像データを移動させるたびに相関値が求められ、
更にピークディテクタ４によって相関値の極値が求めら
れ、極値を検出した位置が合焦位置となる。又、極値の
場合のクロック数がカウンタ５によって求められ、この
クロック数即ちシフトレジスタ１１〕の画像データＢの
移動−量が二つの画［象の位相差計となり、これからデ
フォーカスの方向と量を知ることが出来る。

ところが、この装置はイメージセンサ−で得り画像デー
タをその捷ま用いているので、光学系の偏芯や瞳の偏芯
等で二つの画像データの光量−が不均等になった場合や
、瞳分割器と瞳の位置かずれて二つの画像データの光計
分布が不均一になった場合に、誤った合焦が行われたり
更には合焦不能となるなどの問題があった。又、工作合
致方式のものに限らず、結像面の＠稜に一対のイメージ
センサ−を配置して両センサーへの光附のツクランスを
検出することにより合焦を行う方式の自動焦点検出装置
も同じ問題点を有していた。

本発明は、上記問題点に鑑み、光電変換装置に一様な光
を当ててその際の出力信号の逆数を求める手段と、該逆
数を合焦検出のだめの出力信号に乗じて該出力信号を補
正する手段とを設けることにより、正確々合焦を行い得
るようにした自動焦点検出装置を提供せんとするもので
あるが、以下第２図乃至第１１１図に示した一実施例に
基づきこれを説明すれば、第２図は本実施例に用いられ
る１１￥ｆｉ分割法の原理を示しており、（ａ）におい
て、６は結像レンズ、７は結像レンズ６の前用で瞳の近
鈎に配設された開ロアａを有する遮光板、８は像面であ
り、合焦時には像面８−ヒに像Ｑが結像されるが、非合
焦時には前ピン、後ピンに対応して像Ｑに関して各々光
軸Ｏに垂面な方向で反対方向にずれた位置にボ／、た像
Ｑ＋　、　Ｑ２　が像面８上に形成される。（ｂ）は遮
光板７の開ロアａを光軸Ｏに関して反対ｆｌｌｌｊに移
動させた場合を示しており、合焦時には像面８上に像Ｑ
′が結像されるが、非合焦時には各々前ピン、後ピンに
対応してボケた像Ｑ＋’　＋　Ｑ２’が像面８」二に形
成される。従って、遮光板７の開ロアａを例えばｆａＪ
の位置から（）〕）の位置へ移動させると、合焦時には
像Ｑ及びＱ′が同じ位置にあって移動しないが、前ピン
の場合には像はＱ＋からＱ＋’の位置へ移動し、捷だ後
ピンの場合にはＱ２からＱ２’の位置へ移動する。そし
て、８の像面上にいわゆるイメージセンサ−を設けるこ
とにより像の状態を測定できる。

以上のことから、前ピン、稜ヒ０ンの判別が可能となる
と共に、その時の非合焦の計を像の移動方向及び量（す
なわち位相差）から知ることができる。

第３図は上記原理を顕微鏡に用いた場合の実／ｌＯ）例
の全体図であり、５１は光源、５２はコンデンサーレン
ズである。５３はステージで、この上に標本をのせて観
察を行なう。５１１は対物レンズ、５５は焦点検出系へ
光を導くビームスプリッタ−１５６は接眼レンズに光の
一部を導くプリズム、５７は接眼レンズである。５８は
写爽用限眼レンズ、５９はフィルムである。ここまでは
、普通の顕微鏡と何ら異なるところは無い光学系である
、６０は♂−ムスプリンター５５からの光を検出光学系
に導くリレーレンズ、６１け瞳をつくるレンズ、６２は
レンズ６１によってつくられた瞳の位置におかれる瞳分
割器である。６３は結像レンズで、これを辿る光をフィ
ルター６・１を介してイメージセンサ−６５上に結像さ
せる。６６は瞳分割器、：駆ｊｐＨ回路、６７はステー
ジｊ、＠動回路であり、それぞれマイクロコンピュータ
７０によって制御される。

６８はイメージセンサー、（枢動回路、６９はイメージ
センサ−６５からの画（’Ｒデータをマイクロコンピュ
ータ７ｏに入力するインターンェイス回路である。７１
は自動焦点動作を行なったり、合焦表示や不可能表示を
行なうコンソールである。相関のｌ寅３つ−や合焦の′
１′−１ｌ定等は全てマイクロコンピュータ７０が所々
っている。相関の演算＋ｄ　ｉ近開発され市場に出てい
る計算専用Ｌ　Ｓ　１を用いると良い。

次に各部分の動作について詳述する。箪４図は二つの像
を形成する為に瞳を通る光栄を分割する瞳分割器の具体
的な二つの例を示しており、（ａ）はガラス基イＪｉに
遮光部分（斜線部）を設は且っ軸０を中心に回転させる
ことにより１１Ｍ７９を半分ずつ交互に開閉するように
したものであり、（ｂ）は開口部１０を有した扇形のも
ので軸Ｏを中心に左右に回転させることにより瞳９を半
分ずつ交互に開閉するようになっている。（ａ）の場合
は、１）Ｃモータ等によって回転させつつ回転する瞳分
割器による同期信号に応じてイメージセンザーで撮像す
る方法に適している。（１つ）はマイクロコンピュータ
等の制御装置に従って瞳分割器を動かしながらそれと同
期してイメージセンザーで撮像する方法に適している。

かくして、以上の様な瞳分割器によって第３図における
（ａ）　、　（ｂ）の状態を作り出し、その（ａ）。

（１））の状態それぞれの場合の両区データをイメージ
センサーによって得ることが可能となる。

又、一般に合焦の対象となる被写体や標本は視野の中心
にあるとは限らないので、イメージセンザーは視野の中
心だけでなくなるべく広範囲にわたっていることが望ま
しい。しかし、視野全体をカバーしようとするとイメー
ジセンザーの素子数を増やす心安がある。これは合焦精
度を一定に保つためには素子のピッチをある程・度の大
きさにしなければならないところからくる。

この点について以下説明する。第５図は二つの像の位相
差量とデフォーカス量との関係を示す図である。こ＼で
は、説明を簡単にする為に点像を考える。１３は光学系
の光重１１であり、後側開口数がＮ　Ａ′の光学系によ
って点像１１が形成されているとする。今ガフオーカス
量δｄの位置にイメージセンサ−１２があるとすると、
二つの像１１Ａ。

］、　Ｉ　Ｂはｓｐだけ位相差をもって形成されるから
、δｄ、！：Ｓｐの関係は となる。今１０×の対物レンズを用いた場合の合焦精度
を考える。１０×対物レンズのＮＡをＯ６Ｉ　Ｏとする
とＮ　Ａ′は００１１となり、（１）式からδｄ　　＝
　　２５８ｐ　　　　　　　　　　　（２）か導かれる
。一方、］’ＯＸ対物レンズの焦点深度ｔは Ｎ　Ａ’　　　　　　　　　　　　（３）で表わされる
（εは最小錯乱円である）から、ε−０，０５＋ｍｎ　
（２０本／陥の分解能に相当）とすれば、 ｔ　＝　１．２５渭ｍ（４） となる。この焦点深度以内の合焦検出精度が必要である
から、 δｄ　＝　−（５） として δｄ＝０．６２５祁　　　　　　　　　（６）よって ５ｐ＝２５　μｍ（７） となる。この程度の像の位相差量をｈ度良く求めるには
、イメージセンサ−１２のダイオードアレイのピッチが
やはり２５　ｌｔｍ程度である必要かある。以上の様に
合焦精度の要求からイメージ七ンザー１２のピッチが決
定される。この場合板に１２８個のダイオードアレイを
有するイメージセンサ−を用いたとすると、イメージセ
ンサ−がカッ々−する範囲は１２８ＸＯＯ２５＝３２咽
となり、これは視冊数２１（視野が直径２１扉）に比べ
て非常に小さく、合焦の対象と々る被写体をイメージセ
ンサ−の位Ｗ（一般的には中心）に移脂１させて合焦を
行う必要が生じる。

第６図は本実施例に使用したイメージセンザーとそこに
おける処理方法を示したものである。本実施例は５１２
個のフォトダイオードアレイを有するイメージセンサ−
を使用しているが、このイメージセンサ−によると５１
２　×０．０２５＝１２．８ｍｍとなり、視野のか々り
の部分をカバーすることができる。しかし、全てのビッ
ト（ダイオードアレイ）を用いて相関演算すると非常に
演算時間が長くなるし、意味も無い。そこで５１２ビッ
トを１２８ビツトの７１゜つのブロックａ　−ｄに分け
、その白華もコントラストの高いブロックで相関の演算
を行なう。

ここで、コントラスト計算方法の一例について説明する
。一般にコントラスト評価の評価関数として［、Ｎｘ１
ｅセンサーのＸビット目の出力とした場合 〇−ΣＩｆ（ｘｌ　　ｆ　（ｘ＋１　）　ｌ又は、 Ｃ２２（ｆ（ｘ）　　ｆ　（ｘ＋１　）　）’となるこ
とが知られている。本実施例の場合、コントラストの変
化を精度良く知る必要のあるコントラスト法による焦点
合わせとは異なり、各ブロック間の相対的コントラスト
強度を知れば良いから、必ずしも隣りのビットの差を計
算する必要はない。例えば Ｃ−Σ′１ｆ（ｘ）　　ｆ　（ｘ＋５）　ｌとする（Σ
′はＸを４つおきに計算するという意味でアル、）と、
例えばＡブロックの計、）Ｈ−Ｉ＝　ｌ　ｆ　（６１１
）　−ｆ（６９）ｌ＋・・・・＋ｌ　ｆ（１８４）−ｆ
（１８８）１となり、差の絶対値を３１回計算しながら
加算すれば良いことになる。従来の計算法なら１２１回
必要となる。

向、ここで５ビット隣りの値との差の絶対値を４ビツト
おきに計算しているのは、ただ単に隣りの値の差の絶対
値を４ビツトおきに計算するよシもコントラストの感度
を良くするためである。この点に関し、例えば第７図に
示したイメージセンサ−上の光の強度分布ｔに基づき比
軸計算を行ってみると、本実施例の場合は Ｃ＝ｌｆ（６４）　　ｆ（６９）ｌ＋１ｆ（６８）　　
ｆ（７３）ｌ＝１１３−３０１＋１２５−６０１ ＝５２ となるのに対し、従来の場合は Ｃ′＝ｌｆ（６’４）　　ｆ（６５）ｌ＋１ｆ（６８）
　　ｆ（６９）１＝１１．３−１．４１＋１２５−３０
１＝６ となることから、本実施例の方が従来の場合よりコント
ラスト感度が良くなっている。

更に、計算量を少なくする為にＸビット隣りの値との差
を求め、これをＹビットおきに計算する場合は、Ｘ）Ｙ
が好ましい。本実施例はＸ＝５）、４＝Ｙである。

なお、上記関数ｆに用いるデータは画像データＡ、Ｂの
どちらか一方で良い。

かくして、以上の様な方法でブロックａ、ｂ。

・・・・、ｅのコントラストを計算してその内の一番コ
ントラストの良いものを選ぶが、ここで第６図から明ら
かなようにブロックａとｂが１２８〜１９２ビツトで重
なっているので、無駄々計算をし々いように６４〜１２
８ビツト、１２８〜１９２　ビット、１９２〜２５６ビ
ツトのコントラストを各々計算し、ブロックａのコント
ラストは６４〜１２８キツトと１２８〜１９２ビツトの
コントラストの和、ブロックｂのコントラストは１２８
〜１９２　ビットと１９２〜２５６　　ビットのコント
ラストの和としても良い。尚、ブロック”　＋　ｂ＋　
ｃ＋　ｄ　＋　ｅが各々の半分ずつ重なり合っているの
は、ブロックの境界に画像強度変化の著しい部分がある
場合でもその変化を含んだブロックを設定できるように
する為である。例えばブロックａ、ｃの境界すなわち１
９２ビット近辺に画数強度変化の著しい部分があった場
合、ブロックａあるいはブロックＣでは情報を全て使う
ことは出来ないが、ブロックｂが設定されていれば情報
の全てがブロックｂに含まれることになり都合が良い。

コントラストを求める演算は相関の演算に比べて非常に
短時間で済むので、本実施例の演算時間は１２８ビツト
だけの相関演算時間＋α程度の時間で済む。又、両側の
それぞれ６４ビツトにブロックを設定していないのは、
イメージセンサ−が一定の太きを有せざるを得ないため
イメージセンサ−に写る画像データは竿に位置がずれて
いるだけでなく周辺部分が異なっており、その丑ま相関
演算を行うと誤差が生じてしまうからである。

以上のように処理を行なえば、必ずしも合焦させるべき
被写体や標本が睨野の中心になくとも被写体のある部分
（ブロック）が自動的に選ばれて焦点検出が行われる。

以上のことは特に固定的なブロックを定めておく必要は
なく、視野の大部分をカバーするように配設されたイメ
ージセンサ−の数多くのフォトダイオードアレイの中か
ら、相関演３章に必要なフォトダイオードアレイを含ん
だ部分をコントラスト等で選べば良い。また観察用の視
野中にマーク等を設は手動で設定するようにしても良い
。この様にすると視野中に立体的な標本があっても、あ
るいはゴミがあっても、使用者の合わせたい被写体に焦
点を合わせることができる。

次に、全体の動作について説明する。まず、第３図のイ
メージセンサー６５からの二つの画像データＡ及びＢは
インターフェイス６９ｅ通してマイクロコンピュータ７
０のメモリーに格納される。

そして、五つのブロックの白書もコントラストの高いブ
ロックが選択され、そのブロックの画像データによって
相関が演算される。仮に第６図のブロックａを選択した
として話を進める。

相関演算はメモリに格納された二つの画像に対応する画
像データＡと画像データＢとを相対的に１ビツトずつず
らしながら計算し、伺ビット分ずらしたら画像が重なっ
たかを判定して像の位相差量を求める。相関の式は、例
えば ｌ：ばδｌ−”ｊ！　”　Ａ、ＢＳ　（ｆ　（ｘ）　−
ｆ　（ｘ＋δ月　　　　（８）ｘ　＝　６　ｌＩ　　　
　Ａ　　　Ｂ となり、Ａ、ＢＳ　　は絶対値を表わし、関数ｆ　Ａ（
Ｘ＋　。

ｆ　（ｘ）は夫々画像データＡＩＢのＸビット目の値を
表わしている。そして、−組の関数’ｌ”ｆｌＢについ
てδを変えていって１（、（δ）が最小となる時のδ即
ちδ′を位相差としている。又、この例では一６１１≦
δ≦６・１としている。このδの範囲は合焦点近くでは
狭くすることができるので、演算時間の短縮となる。

実際のδの瞳はイメージセンサ−の１ビットごとの値し
かとらないので、さらに精度良く検出する為には相関の
離数的な値をカーブフイテイング等で近１以して１ビツ
ト以下の精度で像の位相差を求める（第８図）。あるい
はｆｌ（δ）が最小の時のδ即ちδ′とその前後の三点
ｏ＋　Ｉ）＋　ｑを用いて二次曲線近似を行うことによ
って求めることもできる（第９図）。

以上の結果、視暗の多くの部分をカバーし且つ合焦の精
度を維持しながら、演算時間をほとんど増加させないで
済む。

上記の例ではδが−６１１〜６１１の範囲にあり、この
範囲のデフォーカス量は（６）式から０６２５　Ｘ６４
＝４０　ｍｍとなり、対物側では４．　Ｏ／１０２＝０
．４　＝４００１１ｍであるからデフォーカス量が±４
００μｍとなる。これ以上の広い範囲のデフォーカス量
を検出範囲に入れようとする場合、δの範囲を３′θ−
！すことが考えられるが、これは計算量が増大し好捷し
くない。またその様にデフォーカス量が大きい場合に上
記の様な精度の高い計算をしても意味が無い。

そこで、本実施例では画像データとして取込んだデータ
の内の数ビットごとのデータを用いてコントラストや相
関の計算を実行している。具体的には５ビツトおきにデ
ータを用いるとすると、画像メモリ中のデータｔ　（ｏ
）　、　ｆ　（１）　、　ｒ　（２）　、　−−−−。

Ｉ（５１０）、　ｆ（５１，１）の内のｆ（０）　、　
ｆ（５）　、　ｆ　（１，０）　。

・・・・、ｆ（５０５）、ｆ（５１０）が使用するデー
タになると考えれば良い。実際には割算の際に５ビツト
おきのデータを用いるに過ぎない。例えば（８）式の様
になる。この場合は、デフォーカス量が大きく像もぼや
けて低周波成分しかないから、ブロック分けは行なって
い々い。この場合のδの変化量も５つおきに計算するか
ら、δの範囲を例えば−２００≦δ≦２００とした場合
でも相関計算の回数は８１回となり少なくて済む。検出
範、囲は±１．２５ｙｎｍと５へる。

以上の様に、画像データを数ビットおきに用いることに
より計算量を増やすことなく検出範囲を広げられる。こ
の様にデフォーカス量の大きい時は数ビットごとの計算
により焦点位置の近くに合わせ、その後に前述の精度を
考えた計算を行なうと、合焦可能範囲が広く且つ合焦精
度の良い自動焦点検出を行なうことが出来る。

さらにデフォーカス量が大きい場合には、画像データか
らコントラスト（計算量が少なくて済む）だけを割算し
つつステージを移動し、コントラストが一定の値になっ
てから相関による焦点合わせを′ｒ斤なうようにすると
良い。またこれは、コントラストが一定以上ないと相関
計算が誤った像位相を計算する恐れもあるので、それよ
り低いコントラストの場合は計算しないなどの判断に用
いてもよい。

尚、カメラ等対物光学系を移動して焦点合わせを行なう
装置の場合は、光学系を駆動するのは首う捷でもない。

上記の実施例の場合、瞳を通る光束を分割して二つの像
を得るので、光学系の偏芯や瞳の偏芯等で画像データＡ
とＢの光計が異なる場合がある。

特に合焦系をアタッチメント形式にすると影響が出やす
い。また瞳位置に瞳分割器が無い場合には、第１０図の
ように画像データＡとＢで光計にむらが出来る。第１１
図は光量むらを模式的に説明する図である。（ａ）の場
合、瞳と瞳分割器が一致しているから各像高り、ｉ、ｊ
に対して瞳を通過する光計は全てａに等しい。（ｂ）の
場合、瞳と瞳分割器が一致していないから、各像高ｈ　
、　ｉ　、　ｊに対して瞳を通過する光計はそれぞれす
、ａ、ｃとなって不均一となり、光量むらが生じる。

以上のような光量差や光量むらがあると、画像データＡ
とＢの二つの像の相似性が恋化し、相関処理結果の精度
が著しく低下することになる。そこで補正が必要となる
。補正の一つの例は、イメージセンサーの固定パターン
ノイズの除去によく用いられている方法で、あらかじめ
リーな光でイメージセンサ−を露光しその画像データを
得る。

入射光が均一であることにより画像データは固定パター
ンノイズそのものであるから、その逆数によって補正係
数をつくれば、その後画隊データに補正係数をかけるこ
とにより固定パターンノイズの影響を除くことができる
。本実施例の場合、合焦光学系を通した均一な光で画像
データＡ及びＢを得ると画像データＡとＢは偏芯等によ
り第１１図の様に光量むらのあるデータとなっている。

従って、その逆数等によって補正係数をつくり同様な処
理を行なえば、光量むらの影響を除くことが出来る。光
量差がある場合もその光学系を通して同様な処理を行な
えば同様な効果を得ることができる。伺随的にはイメー
ジセンサ−の固定パターンノイズの除去にもなる。均一
光で露光する具体的方法としては、ステージ５３上に試
料をおかない状態での画像データを入力する方法が簡単
である。

以上のように、上記の補正には一度均一光によるデータ
入力を行なう必要がある。。これはめんどうな操作では
ない→王、それでも補正用のデータ人力を行ないたくな
い場合は計算によって補正することも出来る。第１２図
はそれを説明する図で、ｙ軸をセンサーアレイの並び方
向にｙ軸を画数データの強度の方向に夫々とっである。

画像データＡ、Ｈの値は、第１１図の説明でもわかる通
りある一定の傾きをもつ直線と考えることが出来る。

それぞれを１　．１　　とする。画像データＬＡの傾Ｂ きをβ４とすると、画像データらの式は、ＩＡをへの光
量の平均として、 ｙ−β×十ＩＡ となる。ここで傾きβ４は光量によって変化するが、β
４−一となる定数ｋを導入することにより、ｋから求め
ることが出来る。Ｉｋはその光学系の特性により決まる
もので、あらかじめ測定しておけば良い。画像データＡ
、Ｂの光量の平均をＩａｌｌとすると、補正係数αは と々す、これによって光量差の補正及び光量むらの補正
ができる。

以上の様に、均一光を用いたりあるいは計−することで
、光学系の偏芯あるいは瞳の偏芯の影響や瞳と瞳分割器
が一致していない影響を補正し除去することが出来る。

その結果、合焦の精度が向上し、検出範囲も拡がる。更
には合焦検出部もアタッチメント形式にしても使用出来
る。最も大きな効果としては、瞳位置の異なる各種各倍
率の対物レンズが使用出来ることである。

寸だ、顕微鏡のよう（（多くの種類の対物レンズを用い
るとそれぞれの対物レンズにより瞳位置が違うので、瞳
分割器を瞳位置に全ての対物レンズについて正しく設置
することが９１降シい。この不具合の解決法の一つとし
て瞳分割器を複数個設けることか考えられる。複数の瞳
分割器をそれぞれの対物レンズの瞳位置に設けることに
より瞳と瞳分割器とを一致させる。一つの瞳分割器を使
用している場合、他の瞳分割器が瞳をけらないように構
成されているのは言うまでもない。例えば第１３図のよ
うに第１Ｉ図と同じ瞳分割器を二枚連結したものを用い
てもよい。

第３図において、フィルター６７１は赤外カットフィル
ター或いはノ々ンドパスフィルターであって、イメージ
センサ−及び光源５１等の分光感度１分光分布が比想感
度と異なるので、そのことによる焦点ずれの現象を防ぐ
役目をする。

以上のような自動焦点装置の制御、演算処理を行う場合
、マイクロコンピュータ及び演算処理ユニットによる方
法が最も設計容易で安価である。

これについて、第１４図のフローチャートで説明を補足
する。これは最も基本的な場合を示している。合焦が開
始されると、１ず顕微鏡の状態が合焦動作に適した状態
になっているかをチェックし、対物の種類１倍率を判別
する、これは、光隈むら補正の場合対物の種類及び倍率
によってパラメータが異なり、像位相差量をステージ廊
動量に変換する変換の係数も倍率によって違うからであ
る（（１）式参照）。次に、イメージセンサ−から法及
び「１３のデータを得てメモリに格納する。その後、光
量むらを補正し、再びメモリに格納する。合焦開始時は
焦点が太きくずれていることがあるので、５ビツトおき
の相関演算でおおよその焦点位置を決定する（（９）式
参照）。そして、相関により求めた像位相差量をステー
ジ移動針に変換しステージを移動する。そこで再びｆ、
　、　ｆ８のデータを得、補正を行なう。次にコントラ
スト評価によりブロックを決定する。コントラストが一
定値以上々ければ相関による結果の信頼性が少ないので
、もう一度５ビット相関を行ないステージを焦点位置に
近づける。数回性なってもコントラストが上がらない揚
台は試料のコントラストが低すぎるめで不可能表示を行
なう。コントラストが一定以上あれば、決定されたブロ
ックで相関を計算し、ステージを移動して合焦する。合
焦の確認としてもう一度、ｆＡ、「１．を得、相関を計
算する。ここで体位相差−１＠−が焦点深度内の値であ
れば合焦であり、ステージを移動しない。もし焦点深度
外であればもうＤ（同じ動作を繰り返す。

以十は最も基本的な動作を説明したもので、実際のプロ
グラムには試料が無かった場合とか機械が故障した場合
のフェイル・セイフ等も考慮されている。

また５ビツト相関から１ビツト相関に移る場合の判定に
像位相差量を用いてもよい。前例の場合＝２００≦δ≦
２００の範囲を５つおきに計算しているが、相関Ｒ【δ
）が最小値をとるδが一２００≦δ′≦２００ならばそ
の分ステージを移動した後に１ビツト相関に移る。この
場合判定条件を一１８０≦δ′≦１８０のように計算し
たδの範囲より小さめに設定するほうがよい。これはデ
フォーカス量が大きい場合には雑音等で誤って最小値を
とるδ′を決定することがあるからである。

第１５図は第二実施例として中央処理装置以外をハード
ウェアで構成した例の制御・演算回路を示している。こ
れについて説明すれば、まずコンソール７１からの合焦
開始信号により瞳分割型駆動回路６６が働き画像データ
Ａをイメージセンサ−６５により得る。イメージセンサ
−６５は瞳分割器６２と′同期してセンサー駆動回路６
８により撮像を開始する。この時、蓄積型イメージセン
サ−の場合は（一般に固体撮像素子はこの型）、−庇取
前に蓄積された信号を消去する為にカラ読み出しを行な
う。イメージセンサ−６５がら連続シて読み出される画
像データＡはサンプルボールド回路３１　、　Ａ／Ｄコ
ンバータ３２．スイッチ回路３３を通って第一メモリ３
４に記憶される。そして、図示していないメモリにあら
かじめ記憶されている補正係数データによって画像デー
タＡは補正されて再び第一メモ！Ｊ　３４に記憶される
。補正係数データはあらかじめ均一光を入射して画像セ
ンサーで撮像した前述の画像データの逆数にその時の画
像データＡ、Ｂの平均値を掛けたものである。５１２ビ
ツトのイメージ十ノサーの場合を考える。画像データＡ
、Ｂは両方合わせると０〜１０２３ビツトｔで合計１０
２４個となる。画像データＡは０〜５１１ビツト、画像
データＢは５１２〜１ｏ２３　ビットとする。試料が無
い状態での吻−光で得た画像データの１１ビツト目のイ
直をｘｏとすると、ｎビット目の補正係数ｋｎは となる。

次に、画像データＡが第一メモリ３４に格納されると、
瞳分割器６２は画像データＢを取る状態になり画像デー
タＢは画像データＡと同様にして第二メモリ３５に補正
されて格納される。第一メモリ３４に格納されたデータ
は第６図に示したブロックごとにコントラスト判別器３
６に送られ、コントラストの高さにより用いるべきブロ
ックが決定される。ブロックｂのコントラストが最も高
い場合にはアドレス指定回路３７に１２８が与えられる
。アドレスシフト回路３８には初期値−３２が入ってお
り、アドレス指定回路３７が第一メモリ３４の１２８を
指定すると、アドレスシフト回路３８は第二メモリ３５
の９６を指定する。そして画像デＴりｆＡ（１２８）と
ｆＢ（９６）が減算器３９に入力され、絶対値回路４０
を経てｌ　ｆＡ（１２８）−ｆ８．（９６月の演算が行
なわれる。そして、加算器４１を経てメモリ４２に格納
される。以上が終ると、アドレス指定回路３７はメモＩ
Ｊ　３　ｌｉの１２９を指定し、アドレスシフト回路３
８はメモリ３５の９７を指定し、以後同様に演算されｌ
　ｆＡ（１２９）−ｆＢ（９７）　ｌは加算器ｌ１１に
よって前のデータｌ　ｆＡ（１２８）−ｆｌ３（９６）
　１に加えられてメモｌ）　４２に格納される。以後第
一メモリ３１１のアドレス２５５まで繰り返され、相関
演算 Ｒ（３２＞−２１”’　　ＡＢＳ（ｆｌ（Ｘ）−ｆＢ（
ｘ　　３２））ｘ＝１２８ が完了する。この計算が完了すると、アドレスシフト回
路３８の値は−３１になり、 １（（−３１）＝　　Σ’　　Ａｌ３Ｓ（ｆＡ（ｘ）　
ｆＢ（ｘ　３１月ｘ＝１２８ が計算される。そして、これはアドレスシフト回路３８
の１直が３１になる壕で続き、全体の相関演算 が行なわれる。続いて中央処理装置４３によりメモｌ）
　４２内の１（、（δ）を比較し、　　Ｒ（δ）が最小
となるδを見つけて像の位相差量とする。それに従って
ステージ駆動回路６７を駆動しピントを合わせる。

尚、デフォーカス量が太き、　＜−３２≦δ≦３１の位
相差量では不足な場合は、アドレス指定回路３７は第一
メモリ３４の１２８を指定し且つアドレスシフト回路３
８の初期値は−６４となる。そして、それぞれの相関計
算が終るごとに２ずつ増え、Ｒ（−６４）＝ｌｆ　（１
２８）　　ｆＢ（１２８−（３４月＋ｌ　ｆＡ（１３０
）−ｆＢ（１３０−６４）　ｌ＋−・φ・・…・・　　
　＋ｌ　ｆＡ（３８２）−ｆＢ（３８２−６１１月Ｒ（
−６２）＝・拳・―拳・・ Ｒ（６０）＝・・・・・・・ という計算が行なわれる。これは画像データを１ピツト
おきに用いたことに相当し、同じ計算量で像位相差の検
出範囲が二倍になっている。但し合焦精度は１／２にな
る。

以上のように像位相差を計算しステージ駆動（９）路６
７を駆動してピントを合わせるが、ピントを正確に合わ
せる為上記動作を数回繰り返しても良い。尚、コンノー
ル７１では合焦開始や合焦表示を行なう。

上述の如く、本発明による自動焦点検出装置は、イメー
ジセンサ−に一様な光を当ててその際の出力信号の逆数
を求める手段と、該逆数を合焦検出のだめの出力信号に
乗じて該出力１言号を補正する手段とを含んでいるので
、正確な合焦を行うことが出来る。

尚、本発明は、二つのイメージセンサーヲ用いた自動焦
点検出装置にも適消し得るのは言うまでも無い。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来の自動焦点検出装置の要部回路を示す図、
第２図は本発明による自動焦点検出装置の一実施例に用
いられる瞳分割法の原理を示す図、第３図は上記実施例
の全体図、第・１図は上記実施例に用いられる瞳分割器
の具体例を示す正面図、第５図は二つの像の位相差−赦
とデフォーカス量との関係を示す図、第６図は上記実施
例のイメージセンサーとそこにおける処理方法を示す図
、第７図はイメージセンサ−上の光の強度分布の一例を
示す図ζ第８図及び第９図は合焦点付近における精度の
良い位相差計算法を示す図、第１０図は上記実施例にお
ける画像データの光量むらを示す図、第１１図は光量む
らを模式的に説明する図、第１２図は光量むらの補正方
法を示す図、第１３図は他の瞳分割器の斜視図、第１４
図は上記実施例のコンピュータによる制御及び演算処理
方法を示すフローチャート、第１５図は他の実施例の制
御・演算回路を示す図である。 ５１・・・光源、　　５２・・・コンデンサーレンズ、
５３・・ステージ、５４・対物レンｚ、５５・・ビーム
スプリッタ−１５６・・プリズム、５７・接眼レンズ、
５８・写真用接眼レンズ、５９　フィルム、６０・・リ
レーレンズ、６１・・・レンズ、６２　・瞳分割器、６
３・・結像レンズ、６４・・フィルター、６５・イメー
ジセンサ−１６６・瞳分割器１駆動回路、６７・・ステ
ージ駆動回路、６８　・１メ一ジセンザー駆動回路、６
９・・・インターフェイス回路、７０・・・マイクロコ
ンピュータ、７１・・・コンソール。 ｉｉ図 ｑ 第２　図 ｎ 第４図　　　　第５図 オフ図 第８図　　　１９図 第１０図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 物体像を複数の素子から成る光電変換装置で受けて各素
   子からその受光旨を表わす出力信号を得、該出力信号に
   基づいて合焦検出を行うようにした自動焦点検出装置に
   おいて、光電変換装置に一様な光を当ててその際の出力
   信号の逆数を求める手段と、該逆数を合焦検出のだめの
   出力信号に乗じて該出力信号を補正する手段とを含んで
   いることを特徴とする自動焦点検出装置。