KR101975433B1 - 이미지 캡처 장치를 교정하는 방법 - Google Patents

Abstract

이미지 캡처 장치를 교정하는 방법은 수평면에 대한 복수의 방향들로의 움직임을 위한 배치(batch)로부터의 적어도 하나의 샘플 장치를 장착하는 단계를 포함한다. 소정의 방향에 대해, 상기 샘플 장치의 초점은 일련의 위치들에서 맞춰지고, 각각의 위치는 상기 이미지 캡처 장치의 대응 초점 거리에 있다. 렌즈 액추에이터 설정 값은 각각의 위치에서 상기 샘플 장치에 대해 기록된다. 이는 상기 샘플 장치의 복수의 개별 방향들에서 반복된다. 대응 관계들은 상기 복수의 개별 방향들로부터의 개별 방향들에 대한 소정의 위치에서의 렌즈 액추에이터 설정 값들 및 상기 복수의 개별 방향들 중 선택된 방향에서의 액추에이터 설정 값들 간에 결정된다. 교정될 이미지 캡처 장치에 대한 렌즈 액추에이터 설정 값들은 적어도 2개의 관심 지점(point of interest; POI)에서 기록되고, 각각의 관심 지점은 상기 이미지 캡처 장치가 상기 선택된 방향에 위치할 경우에 상기 이미지 캡처 장치로부터의 지정된 초점 거리이다. 상기 이미지 캡처 장치는 상기 결정된 관계들 및 상기 기록된 렌즈 액추에이터 설정 값들을 기반으로 하여 상기 복수의 개별 방향들에 대해 교정된다.

Description

이미지 캡처 장치를 교정하는 방법{A method for calibrating an image capture device}

본 발명은 일반적으로 기술하면 디지털 이미지 캡처 장치들의 분야에 관한 것이다. 더 구체적으로 기술하면, 본 발명은 디지털 이미지 캡처 장치, 결과적으로는 디지털 이미지 캡처 장치 카메라 모듈이 다수의 서로 다른 방향에서 사용될 경우에 디지털 이미지 캡처 장치의 자동 초점 동작들을 개선하는 방법에 관한 것이다.

더 구체적으로 기술하면, 본 발명은 디지털 카메라 모듈들을 위한 자동 초점 시스템들, 특히 보이스 코일(voice-coil) 및 MEMS 초점 시스템들과 같은 소형 초점 시스템들의 교정에 관한 것이다.

카메라의 자동 초점(autofocus; AF) 시스템은 카메라 렌즈를 자동으로 조정하여 대상물에 대한 초점을 구한다. 일반적으로는, AF 시스템들이 카메라 내에서 콘트라스트 센서들을 사용(수동 AF)하거나 또는 소정의 신호를 방출하여 대상물을 조명하거나 대상물에 이르기까지의 거리를 추정(능동 AF)한다. 수동 AF는 콘트라스트 검출 또는 위상 검출 방법들을 채용할 수 있지만, 양자 모두는 자동 초점을 이루기 위해 콘트라스트에 의존한다.

몇몇 디지털 카메라들은 카메라의 이미지 센서와는 다른 자동 초점 센서들을 채용한다. 이는 예를 들면 단일-기능 디지털 카메라들에서 이루어질 수 있다. 그러나, 모바일폰들, 태블릿 컴퓨터들, 개인 휴대 정보 단말기들 및 휴대용 음악/비디오 플레이어들과 같은 소형 다기능 장치들에서는, 별도의 이미지 및 자동 초점 센서들이 그다지 사용되지 않는다. 이들과 같은 장치들에서는, 자동 초점 동작들이 지정된 위치 개수에서 카메라 렌즈(또는 렌즈 어셈블리)의 위치를 조정하고, 연속 이미지들에서의 해당 위치들 간의 초점(예컨대, 콘트라스트)(최대 콘트라스트는 최대 선명도 또는 "최적" 초점에 해당하는 것으로 가정됨)를 평가하는 것을 포함할 수 있다.

다기능 기기들은 한 이미지 내에 고정된 지점 개수에서 콘트라스트/초점을 평가하는 것이 전형적이며, 렌즈가 연속 이미지들, 고정된 렌즈 위치 또는 관심 지점(point of interest; POI) 개수를 획득하도록 이동된다. 이 때문에, 이러한 장치들은 고정 속도에서 그리고 고정 해상도로 자동 초점 동작들을 제공할 수 있다.

US 2013/0076967에는 디지털 이미지 캡처 장치 방향의 지식을 사용한 디지털 이미지 캡처 장치에 대한 자동 초점 동작이 개시되어 있다. 이 방법은 하나의 전형적인 방향 센서가 가속도계일 경우에 방향 센서로부터 디지털 이미지 캡처 장치의 방향을 결정하는 것을 포함한다. 디지털 이미지 캡처 장치의 방향을 적어도 부분적으로 기반으로 하여, 자동 초점 동작에 대한 움직임 범위가 결정될 수 있다. 이러한 움직임 범위는 렌즈, 또는 렌즈 어셈블리가 자동 초점 동작 동안 움직이게 되는 거리를 언급한다.

그러나 US 2013/0076967은 장치 방향의 효과들이 본질적으로 선형적임을 가정하고 있으며 개별 장치들의 액추에이터 특성들이 서로 다른 방향들에서 일관된 것임을 부가적으로 가정하고 있다. 실제로는 그러하지 않고 액추에이터 특성들이 방향들 간에 상당히 다르며 다시금 사전에 정해진 POI들은 자동-초점 알고리즘들이 비-수평 방향들에서 정확하게 기능하는 것을 허용할 정도로 그다지 정확하지 않다.

US8577216에는 이미지 캡처 장치에서의 자동-초점 프로세스 동안 검색 범위 내에서 렌즈를 움직이는데 사용되는 렌즈 액추에이터를 교정하는 것이 개시되어 있다. 상기 이미지 캡처 장치는 서로 다른 초점 조건들에 대해 선택되는 렌즈 위치들을 기반으로 하여 검색 범위에 대한 참조 위치들을 조정하고, 상기 서로 다른 초점 조건들은 원사 초점(far focus) 및 접사 초점(near focus) 조건을 포함한다. 상기 초점 상태들은 상기 장치가 사용되고 있는 검출 환경을 기반으로 하여 결정된다. 실내 환경의 검출은 근접 대상물 초점의 공산(likelihood)을 나타낼 수 있고, 실외 환경의 검출은 원격 대상물 초점의 공산을 나타낼 수 있다.

본 발명의 제1 실시형태에 의하면, 청구항 제1항에 따른 방법이 제공된다.

본 발명은 서로 다른 각도 방향들에 대해 각각의 개별 모듈을 정확하게 교정할 필요성을 회피하면서, 디지털 카메라 모듈들에서의 초점 조절 단계들의 정확한 교정을 제공한다.

제2 실시형태에 의하면, 청구항 제27항에 따른 장치가 제공된다.

본 발명의 실시 예들은 보이스-코일 모듈(voice-coil module; VCM) 또는 마이크로-전자기계 시스템(micro-electromechanical system; MEMS)들을 기반으로 하는 초점 액추에이터들을 지니는 소형의 상용 카메라의 양산(量産)에 특히 적용 가능하다.

지금부터 본 발명의 실시 예들이 예를 들어 첨부도면들을 참조하여 설명될 것이다.

도 1은 수평에 대해 각도 θ로 방향이 정해진 카메라 모듈의 렌즈 구성요소를 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 2는 다수의 방향에서의 MEMS 카메라 모듈에 대한 대표적인 액추에이터 변위 특성을 보여주는 도면이다.
도 3은 다수의 방향에서의 VCM 카메라 모듈에 대한 대표적인 액추에이터 변위 특정을 보여주는 도면이다.
도 4는 MEMS 카메라 모듈 커패시턴스 및 디지털-아날로그 변환기(digital-to-analog convertor; DAC) 제어 코드들 간의 관계를 보여주는 도면이다.
도 5는 POI 범위에서 다수의 방향에 대해 구해지는 MEMS 카메라 모듈에 대한 배치 특징 DAC 코드 값들을 보여주는 도면이다.
도 6은 교정 측정들 간의 상대적인 관계들을 그래프로 예시하는 도 5의 데이터를 보여주는 도면이다.
도 7은 도 6의 데이터로부터 획득된 변환 매트릭스를 보여주는 도면이다.
도 8은 도 7의 변환 매트릭스를 기반으로 하여 특정 카메라 렌즈 모듈에 대해 계산된 데이터 및 상기 특정 카메라 렌즈 모듈에 대한 단일 방향 측정값들을 보여주는 도면이다.
도 9는 VCM 렌즈 변환을 통한 동작 온도 변동 효과를 예시하는 도면이다.

본 개시내용은 이미지 캡처 장치의 방향을 적어도 부분적으로 기반으로 하여 이미지 캡처 장치의 자동 초점(autofocus; AF) 동작을 동적으로 조정하기 위한 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터 판독가능 매체와 관련되어 있다. 더 구체적으로 기술하면, 본 발명은 디지털 카메라 모듈들을 위한 자동 초점 시스템들, 특히 VCM 및 MEMS 초점 시스템들과 같은 소형 초점 시스템들의 고유의 비-선형성들을 극복하도록 하는 디지털 카메라 모듈들을 위한 자동 초점 시스템들, 특히 VCM 및 MEMS 초점 시스템들과 같은 소형 초점 시스템들의 개선된 교정 기법의 제공에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 초점 액추에이터 변위의 전체 폐루프 제어가 비용 제약으로 인해 실현 가능하지도 못하거나 실용적이지 못한 경우에 카메라 모듈들의 양산(量産)에 적용 가능하다.

이하의 내용에서는, 설명을 위해 다수의 특정한 세부사항이 완벽한 본 발명의 개념의 이해를 제공하도록 기재되어 있다. 본 내용의 일부로서, 본 개시내용의 도면들 일부는 본 발명의 모호함을 회피하도록 구조들 및 장치들을 블록도로 표현하고 있다. 이와 관련하여, 여기서 이해하여야 할 점은 관련 식별자들을 가지지 않고 번호가 매겨진 도면요소들(예컨대, 100)에 대한 참조들이 식별자들을 가지고 번호가 매겨진 도면요소(예컨대, 100 a 및 100 b)의 모든 사례들을 언급한다는 점이다. 더욱이, 본 개시내용에서 사용되고 있는 표현은 가독성 및 교육 목적을 위해 주로 선택되었으며, 본 발명의 주제의 윤곽을 나타내거나 본 발명의 주제의 주변 경계를 나타내는데 사용되지는 않았고, 청구항들에 대한 의존은 그러한 본 발명의 주제를 결정하는데 필요한 것이다. "하나의 실시 예" 또는 "한 실시 예"에 대한 본 개시내용에서의 참조는 상기 실시 예와 관련하여 설명되는 특정한 특징, 구조, 또는 특성이 본 발명의 적어도 하나의 실시 예에 포함되는 것을 의미하므로, "하나의 실시 예" 또는 "한 실시 예"에 대한 다수의 참조는 반드시 동일한 실시 예를 모두 언급하는 것으로 이해되어서는 아니 된다.

통상의 기술자라면 알 수 있겠지만, (어느 개발 프로젝트에서와같이) 어느 실제 구현의 개발에서, 개발자들의 특정한 목적들을 (예컨대, 시스템- 및 비즈니스-관련 제약조건들을 준수해서) 달성하도록 다수의 결정이 내려져야 하며, 이러한 목적들이 하나의 구현으로부터 다른 하나의 구현으로 달라진다. 또한, 통상의 기술자라면 알 수 있겠지만, 그러한 개발 노력이 복잡하고 시간-소비적일 수 있지만, 그럼에도 본 개시내용의 이점을 지니는 이미지 캡처 장치들의 설계에서 통상의 기술자들에게는 일상적인 일일 것이다.

자동 초점 시스템들

본 발명의 더 나은 이해를 위해서는, 최신식 핸드헬드 이미징 장치에서 자동 초점(autofocus; AF) 시스템들을 이해하는 것이 도움이 된다. 최상위 관점에서는 상기 초점 시스템이 2개의 주요 구성요소, 다시 말하면 자신의 초점을 조정하고 이미지들을 획득할 수 있는 카메라 모듈 및 상기 카메라 모듈을 포함하는 메인 장치용 전용 카메라 프리-프로세서인 이미지 신호 프로세서(image signal processor; ISP)에서 구현되는 것이 전형적인 자동 초점 알고리즘으로 분리될 수 있다. 이러한 메인 장치는 전용 디지털 스틸 또는 비디오 카메라, 카메라폰, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터 또는 그러한 장치의 임의 조합 중 어느 하나일 수 있다.

자동 초점 알고리즘들은 공지되어 있으며 다양한 수법들 및 개선점들에 대한 문헌이 상당히 있지만, 실제로 모든 AF 알고리즘들은 콘트라스트-기반 자동 초점(contrast-based autofocus; CB-AF)으로서 공지된 기법을 운용한다. 간단히 말해 이는 이미지화된 장면의 영역들을 분석하여 국부 콘트라스트를 결정하고, 그 다음으로 콘트라스트가 다시 결정되는 다음 위치로 초점이 이동되며 그리고 콘트라스트 변화를 기반으로 하여, 부가적인 조정이 결정된다. 그러한 알고리즘들은 각각의 초점 조절 스텝 또는 관심 지점(point of interest; POI)에 대한 광학 시스템의 정확한 위치결정에 의존한다.

전형적인 광학 시스템에서는 POI들의 개수가 한정되는데, 그 이유는 2개의 POI 간의 광로차가 상대적인 콘트라스트에서 식별 가능한 차이를 제공하도록 충분히 구별되어야 하기 때문이다. 최신식 핸드헬드 이미징 장치에서는 POI가 8-12개이며 거리가 2m-5m 이상인 것이 전형적이고, 광학 설계에 의존하여, 렌즈가 무한대 위치에 있도록 고려된다. 그럼에도, 통상의 기술자라면 알 수 있겠지만, 본 발명은 더 세부적인 초점 및 개수를 증가한 자동 초점 POI들에 마찬가지로 적용 가능하다.

만약 POI 정확도가 불량하다면, 다시 말하면 만약 POI에 대한 공칭 초점 거리 및 실제 렌즈 초점이 불일치하게 되면, 자동 초점의 성능이 또한 불량해지며, 결과적으로는 카메라가 원하는(그리고 정확한) 초점 설정 값을 추적하지 않고 2개의 초점 위치 사이로 지속적으로 스위칭하는 경우에 초점 조정 시간 및 초점 구하기가 오래 걸리게 된다.

이제 현재의 핸드헬드 디지털 이미징 장치들에서 채용되고 있는 카메라 모듈 액추에이터 기술들로 되돌아가 보면, 2가지의 특정한 기술, 다시 말하면 보이스 코일 모터(voice coil motor; VCM) 및 마이크로-전자기계 시스템(micro-electromechanical system; MEMS)이 시장에서 선도하고 있다.

보이스 코일 모터 시스템들

VCM 시스템들은 정전류원에 의해 구동되는 유도 코일을 채용한다. 이론상으로는, 액추에이터 변위가 인덕턴스에 대해 선형적이며 구동 전류에 비례한다. VCM에서는, 광학 구성요소가 통상적으로는 다수의 메인 렌즈를 포함할 수 있는 렌즈 배럴이며 비교적 무거운 질량을 지닌다. 모터 및 스프링 힘들의 밸런스를 이룸으로써 렌즈들이 고정되어 있을 경우에 VCM들을 사용하는 움직임들이 반복 가능하며 기어 없이 이루어진다. 상기 스프링은 상기 렌즈를 무한대-초점 위치로 복귀시키며, 초점 조절이 필요하지 않는 한 어떠한 전력도 소비되지 않는다. 이는 기계적으로 견고하고, 충격에 강인하며, 저렴한 비용의 메커니즘을 지닌다. 이러한 모터들은 렌즈 위치 피드백이 통상적으로 필요하지 않도록 최소한의 히스테리시스(hysteresis)를 지니고 결과적으로는 직류 전류 대 위치 관계를 지니는 것이 전형적이다.

VCM에 대한 전형적인 전 스트로크 변위는 0.25 mm 내지 수 밀리미터 범위이다.

MEMS 시스템들

카메라의 초점면(focal plane), 다시 말하면 광축 또는 Z축에 수직인 X-Y 평면에서의 렌즈, 렌즈 그룹 또는 이미징 센서와 같은 광학 요소의 움직임을 이루는데 적합한 MEMS 액추에이터 장치의 일 예가 인용에 의해 본원 명세서에 보완되는 미국 특허출원 US2012/0081598에 구체적으로 개시되어 있다. MEMS 액추에이터들은 전기 제어가 전압으로서 제공되고 액추에이터의 고유 메커니즘들이 본질적으로 전기용량인 점에서 VCM과는 다르다. 그럼에도, 상기 MEMS는 전기 제어 신호에 의해 구동되고 액추에이터 변위가 자신의 임피던스(커패시턴스)에 선형적으로 비례한다.

VCM과는 대조적으로, MEMS에 대한 전 스트로크는 0.2 mm 미만인 것이 전형적인데, 그 이유는 단지 단일의 렌즈 또는 광학 요소가 움직이게 되기 때문이다.

요약해서 말하면, VCM은 정전류 신호에 의해 구동되는 유도형 전기 시스템이고, 그 반면에 MEMS는 정전압 신호에 의해 구동되는 용량형 전기 시스템이다. 본 개시내용에서 제공되는 교정 방법들은 폐루프 제어 시스템의 구현 또는 액추에이터 위치의 감지에 대한 필요성 없이 더 신뢰성이 있고 정확한 초점 POI들의 결정을 제공하도록 양자 모두의 초점 액추에이터 타입들에 유리하게 적합할 수 있다.

비-수평 방향에 기인하는 중력

이러한 렌즈 시스템의 액추에이터 변위에 대한 중력의 효과는 디지털 이미지 캡처 장치의 방향의 지식을 사용하여 디지털 이미지 캡처 장치에 대한 자동 초점 동작을 수행하는 방법을 개시하고 있는 US2013/0076967에서 보이고 있다. 방향(orientation)이라 함은 도 1에 도시되어 있는 바와 같은 장치 이미지 센서의 평면과 나란하게 이어지는 수평축을 중심으로 카메라를 상대적으로 회전하여 카메라를 상하로 틸팅(tilting)하는 것을 말한다.

앞서 언급한 바와 같이, 오늘날의 최신식 초점 액추에이터들은 8-12 개 범위의 개별 POI를 수용한다. 액추에이터용 전기 제어 신호(electrical control signal; ECS)는 필요한 POI들의 개수보다 높은 분해능, 종종 255개의 개별 전압 출력 레벨을 지니는 8-비트 DAC 코드, 또는 1024 전압 레벨들을 지니는 10-비트 DAC 코드로 디지털-아날로그 변환기(digital to analog convertor; DAC)에 의해 구동되는 것이 전형적이다. 따라서, 자동 초점 알고리즘은 POI를 지정하고, 상기 POI는 필요한 DAC 코드로 변환되고, DAC는 액추에이터 출력 회로에 따라 상기 DAC 코드를 등가적인 아날로그 액추에이터 전압 또는 전류 값으로 변환한다.

전 ECS 범위가 채용되지 않는 것이 일반적인데, 그 이유는 광학 구성요소(렌즈 또는 렌즈 배럴)가 상기 광학 구성요소의 움직임이 개시되기 전에 초기 시동 전압 또는 전류를 필요로 하기 때문이다. 또한, 액추에이터가 자신의 엔드(end) 위치를 넘어 움직이려고 시도하지 못하게 하도록 ECS가 최대값으로 한정되는 것이 전형적이다. 따라서, 전형적으로는, 한정된 전 DAC 코드 범위 및 ECS 범위의 부분집합이 액추에이터를 구동하는데 사용된다.

MEMS 센서에 대한 실제 장치 특성의 예들이 도 2에 제공되어 있으며 VCM 모듈에 대한 실제 장치 특성의 예들이 도 3에 도시되어 있다. 여기서 유념할 점은 도 3에서의 VCM 액추에이터에 대한 각각의 스텝에서의 링잉(ringing)이 도 2에서의 MEMS 액추에이터에 대한 각각의 스텝에서의 링잉보다 크다는 점이다. 이는 VCM들에서, 전체 렌즈 배럴이 통상적으로 이동되고 이러한 큰 질량이 각각의 스텝 움직임 후 10 밀리초 동안 계속 발진하기 때문이다.

도 2 및 도 3으로부터 유념해야 할 점 중 하나는 이러한 동작 특성들의 개별 스텝들이 서로 다른 방향 각도들에서 동일한 변위 범위를 제공하지 않는다는 점이다. 예를 들면, 도 2는 MEMS 액추에이터 특성에 대한 서로 다른 각도 방향들의 효과들을 보여주는데, 특히 결정된 -90도 방향이 +90도 방향에서보다 다소 넓을 경우에 액추에이터를 구동하는 전압 범위를 보여준다. 따라서, 액추에이터가 극복해야 할 추가(또는 감소) '기동력(starting-force)' 외에도, 분명한 점은 개별 초점 POI들의 교정이 수정되어야 한다는 점이다. 이러한 특성들의 비-선형성들에 기인하여, 이는 상기 ECS의 어느 간단한 수정에 의해, 예를 들면 고정 전류 또는 전압 양만큼 상기 ECS를 증가시킴으로써 달성될 수 없다. 이는 액추에이터 특성의 스타트 지점을 바로잡을 수 있지만, 차후의 개별 스텝들은 관련 POI들에 대한 부정확한 변위들에 있게 된다. 다시금 이는 상기 카메라 모듈을 합체하고 있는 장치상에서 구현되는 메인 자동-초점 알고리즘에 악영향을 주게 된다.

모듈들의 실제 교정

카메라 모듈의 완전 교정은 장치 DAC를 사용하여 일련의 스텝 함수들을 생성하고 VCM 액추에이터에 있을 수 있는 경우이지만, 각각의 POI에서 스톱하여 전형적으로는 30 ms [30 초당 프레임(frames per second; fps)에서의 이미지 프레임 획득을 위한 시간] 동안 또는 액추에이터가 추가의 정착 시간을 필요로 할 경우에 60 ms에서 각각에 대해 잠시 정지하는 단계를 포함하는 것이 전형적이다. 서로 다른 카메라 방향들을 고려하기 위해, 액추에이터 스텝 특성들은 카메라 각도가 수평면에 대해 -90, -30, 0, +30 및 +90도 각도 각각에서 측정될 수 있다. 이는 필요한 정확도 레벨들을 이루는데 충분한 것이 일반적이지만, 추가의 중간 각도 측정들이 정확도 및 신뢰도를 개선하는데 필요할 수도 있고 정확도 및 신뢰도를 개선하도록 채용될 수도 있다.

다수의 서로 다른 관심 지점에 대한 다수의 방향에 걸쳐 카메라를 완전히 교정하기 위해, 카메라는 전형적으로 로봇 아암, 예를 들면 ABB로부터 입수 가능한 타입의 로봇 아암에 장착되어야 하는 것이며, 상기 로봇 아암에는 변위 시스템, 예를 들면 키엔스(Keyence) 레이저 변위 시스템이 장착되어 있으며, 상기 로봇 시스템은 카메라에 대하여 다양한 범위 사이로 타깃을 이동시킬 수 있다. 상기 아암, 상기 변위 시스템 및 상기 카메라 각각은 획득 시스템에 연결되어야 하며 상기 획득 시스템은 상기 카메라 모듈, 상기 변위 시스템 및 상기 아암을 제어하며 일련의 교정 테스트들을 자동으로 실행할 수 있다. 전형적으로는, 상기 획득 시스템이 USB 또는 유사한 시리얼 연결을 통해 상기 카메라와 연결하게 되고 전용 코드들을 사용하여 각각의 방향에서 각각의 POI 및 각각의 필요한 방향을 통해 상기 카메라를 이동한 교정 루틴을 실행하게 된다.

통상의 기술자라면 알 수 있겠지만 특히 대량 소비 시장일 경우에 다양한 카메라 방향에서 모든 POI에 대해 모든 장치를 특징화하는, 스마트폰들과 같은 장치들에 대한 렌즈 시스템들은 시간 소비적일 뿐만 아니라, 카메라의 다양한 방향을 통해 카메라를 이동시키고 그리고 각각의 방향에서 다양한 POI를 통해 테스트 카드를 이동시키는 복잡한 테스트 장비를 필요로 하게 된다. 이는 비-경제적인 것이 분명해진다.

그 반면에, 통상의 기술자라면 알 수 있겠지만 한 배치(batch) 내에는 어느 정도의 다양한 장치가 있을 수 있고 그래서 소정 레벨의 장치 고유 교정이 수행되어야 한다.

본 발명의 여러 실시 예는 일반적으로 특정한 액추에이터 설계를 특징화하는 것을 기반으로 하여 이루어지며, 이러한 특징화를 기반으로 하여, 하나의 배치로부터 하나 이상의 샘플들을 획득하고 하나의 배치로부터 획득된 하나 이상의 샘플들에 대한 테스트를 수행하여 모든 방향에 걸쳐 특정한 배치의 통계적인 특징을 결정하는 것이다. 그리고 나서, 단일 방향 측정 특성은 하나의 배치의 각각의 모듈 액추에이터에 대해 결정되고 이러한 데이터는 모듈에 저장된다.

그리고 나서, 개별 카메라 모듈을 합체하고 있는 핸드헬드 장치에서는, 자동-초점을 위한 다음 초점 POI에 대한 적합한 DAC 설정값이 장치 고유의 단일 방향 특성, 통계적인 다방향 배치 특성 및 현재 방향으로부터 결정될 수 있다.

변형적으로는, 상기 장치 내에서, 1회 기록 프로그램가능(one time programmable; OTP) 메모리가 어느 주어진 방향에서 어느 필요한 POI에 대해 필요한 DAC 코드를 직접 복귀하게 하는 교정에서 프로그램한 한 세트의 장치 고유의 다방향 특성을 포함할 수 있다.

일반 액추에이터 특성

이하에서 제공되는 특정 예는 MEMS 액추에이터의 교정에 관한 것이다.

VCM에 대한 유사한 분석은 그에 대응하여 변위에 대한 보이스-코일(voice-coil)의 임피던스 및 보이스-코일 임피던스의 선형성에 초점을 맞춘 것이다. 마찬가지로, 상기 ECS는 전압 신호라기보다는 오히려 전류 신호이게 된다.

도 4에서 볼 수 있는 바와 같이, VCM 액추에이터와는 달리, MEMS 액추에이터에 관련된 한가지 복잡성은 액추에이터 변위 및 ECS(또는 DAC 코드) 간의 관계가 선형적이지 않다는 것이다. 액추에이터 커패시턴스 및 DAC 전압 간의 관계는 선형적이지 않다. 그러나 커패시턴스를 정확하게 측정하는 것이 복잡하지 않으며 액추에이터 변위 및 MEMS 커패시턴스 간에는 높은 선형 상관관계가 존재한다. 따라서, 액추에이터 성능은 커패시턴스를 측정하는 것에 의해 특징화될 수 있으며, 이는 액추에이터 움직임 및 최종 변위의 직접적인 측정보다 간단하며 액추에이터 움직임 및 최종 변위의 직접적인 측정만큼의 정확도를 제공한다. (움직임으로부터 커패시턴스로의 변환 계수(conversion factor)는 본원 명세서에 제공되어 있는 예에서 제시된 MEMS 모듈에 대해 명목상 0.68pF/um이다.)

도 4는 또한 렌즈 액추에이터에 대한 액추에이터(그리고 렌즈)의 무한대 위치(그리고 낮은 원하는 문턱값)가 전형적으로 상기 액추에이터의 고유의 휴지(休止; rest) 위치보다 약간 높음을 보여준다. 상기 액추에이터가 먼저 전력을 공급받을 경우에, 상기 액추에이터는 이러한 무한대 위치로 초기화된다.

또한, 매크로(macro)(가까운 초점) 변위 위치는 전형적으로 상기 액추에이터 상의 기계 및 전기적인 스트레스를 회피하도록 포화 위치보다 약간 아래에 있다. 따라서, DAC 출력은 DAC 스톱(DAC Stop), 또는 매크로 값으로 제한되는 것이 바람직하다.

도 2에서 특히 무한대 및 매크로 양자 모두에 대해 볼 수 있고, 도 3에서 무한대에 대해 볼 수 있는 바와 같이, 장치의 각각의 상이한 방위는 상이한 DAC 매크로 스톱 설정값 및 상이한 DAC 무한대 설정값을 지니게 되지만, 이러한 설정값들에서의 커패시턴스는 모든 장치 방향에 걸쳐 일반적으로 일정하게 된다.

무한대 및 매크로 POI들에서의 대응하는 커패시턴스들은 광학 교정에 의해 결정된다. 이러한 프로세스는 2.4m인 것이 전형적인 거리를 두고 배치되는 광학 차트를 사용하여 무한대 커패시턴스 설정값을 결정하는 것을 포함한다. 상기 액추에이터는 상기 광학 차트의 가장 선명한 이미지를 측정함으로써 결정되는 무한대 초점 피크를 결정하도록 전체 초점 범위를 통해 렌즈를 작동시킨다. 이러한 프로세스는 매크로 위치에 대해 반복되지만, 상기 광학 차트는 렌즈로부터 10cm 거리에 이르기까지 이동된다. 모듈은 이러한 테스트들에 대해 수평(0도) 방향을 이루고 있고 상기 매크로 및 무한대 위치들은 모든 방향에 걸쳐 채택된다.

일단 액추에이터 무한대 및 매크로 위치들에 대한 커패시턴스가 결정되면, 액추에이터 변위 범위(actuator displacement range; ADR)가 정해진다.

여기서 유념해야 할 점은 커패시턴스 특성들이 동적이라기보다는 정적인 타이밍 측정들이고, 다시 말하면 상기 액추에이터가 도 2 및 도 3에서 볼 수 있겠지만 스텝-함수 입력 다음에 정착하도록 허용되어야 한다는 점이다.

따라서 DAC의 각각의 전압 설정값에 대해 상기 액추에이터(결과적으로는 상기 액추에이터의 커패시턴스)는 DAC 코드(ECS 전압)가 카메라 모듈을 카메라 모듈의 다음 위치로 전진하도록 변경되기 전에 상기 액추에이터의 최종값으로 정착하도록 허용된다.

각각의 방향 -90, -30, 0, 30 및 90도에 대한 측정들은 한 공통 세트의 커패시턴스들에 상응하는 한 대응 세트의 DAC 전압 코드들을 생성한다. 5가지 방향 모두에 걸친 DAC 전압 코드들 대 커패시턴스 관계의 일 예가 도 5에 도시되어 있다.

도 5에서는, 간결함을 위해, 액추에이터 변위 범위가 초점 POI와 관련이 있는 다수의 등가 변위들로 분할된다. 이러한 예에서는 무한대 및 매크로 위치들 사이에 10개의 POI가 추가된 것으로 가정하고 이는 POI가 총 12개인 결과를 초래한다. 상기 액추에이터 변위 범위(ADR)는 결과적으로 11개의 등가 스텝으로 분할된다.

그러한 테이블은 자동-초점 알고리즘을 구현하는데 필요한 DAC 코드 교정 정보 모두를 특정한 카메라에 제공하게 되지만, 통상의 기술자라면 위의 검토로부터 알 수 있겠지만 모든 카메라 모듈에 이러한 정보를 생성하는데 필요한 교정 스텝들이 비-경제적이게 된다.

통계 배치 특징

설명한 바와 같이, 이상적으로는 각각의 모듈을 개별적으로 특징화하는 것이 바람직하겠지만, 대규모 생상 환경에서, 이는 전혀 실용적이지 않다. 그러나 하나의 배치(batch)로부터 제한적인 랜덤 샘플의 장치들에 대한 전체 특징을 수행하는 것이 가능하다. 다시 말하면, 한 샘플 세트의 장치들로부터 추출된 데이터로부터 평균이 계산된 도 5에 도시된 바와 같은 테이블 형식 데이터를 제공하는 것이 가능하다. 이는 또 단일 세트의 측정들로부터 나머지 모듈들을 특징화하는데 사용될 수 있다.

한 구현 예에서는, 이러한 배치 특징이 입력 구성요소들 및 재료들, 운영 절차들, 기계 설정값들 및 개별 생산 라인들 간의 차이들을 포함하는 생산 환경에 대해 가능한 여러 변화를 고려하도록 각각의 생산 배치 상에서 수행된다.

한 랜덤 샘플의 장치들은 하나의 생산 배치로부터 선택된다. 전형적인 샘플링 속도는 초기 테스트를 위해 1 내지 1000개의 장치이다. 따라서 하나의 배치가 50000일 경우에, 한 샘플의 50개의 장치가 선택된다. 개별 모듈들은 위에서 개략적으로 설명한 바와 같이 모듈을 서로 다른 방향들로 이동할 수 있는 로봇 팔에 장착된 테스트 장비에 전기적으로 연결되어 있다. 그리고 나서, 각각의 장치는 무한대 위치에서부터 매크로에 이르기까지 이어지는, 전형적으로는 32개(매 8개 마다 하나), 또는 64개(매 4개 마다 하나)의 DAC 코드들을 사용하는 전체 초점 범위의 일련의 스위프들을 통해 작동된다. 장치 커패시턴스는 각각의 초점 설정값에서 측정된다.

상기 모듈의 속성들 및 특징에 의존하여, 특정 영역들에서 상대적으로 더 세밀한 DAC 코드들이 사용될 수 있다. 이러한 대표적인 MEMS 모듈일 경우에, 매크로 POI에 대한 추가의 해상도를 갖는 것이 바람직할 것이고 결과적으로는 개별 DAC 코드 레벨에서의 해상도가 이러한 특성 부분에 대해 사용될 수 있다.

무한대에서부터 매크로에 이르기까지 그리고 역으로 매크로에서부터 무한대에 이르기까지의 초점 범위의 다수의 스위프, 전형적으로는 3의 스위프가 장치 히스테리시스 및 반복성을 결정하도록 수행된다. 이러한 프로세스는 주요 방향, 본 발명의 대표적인 실시 예에서는 +90, +30, 0, -30 및 -90도 각각에서 반복된다. 결과적으로 나타나는 데이터세트가 주요 방향들 중 어느 하나에 대해 일반 허용오차들 범위에서 벗어난 것으로 보일 경우에나, 히스테리시스 또는 반복성이 사전에 결정된 변화들 범위에서 벗어날 경우에, 이러한 배치로부터 상대적으로 더 높은 샘플링 레벨이 나타나게 될 수 있다. 그러나 이상적으로는, 데이터 및 개별 모들 및 전체 배치 샘플에 대한 데이터의 반복성 및 히스테리시스가 사전에 결정된 허용오차들 내에 있게 된다.

추가의 배치 특징은 한 세트의 예상 동작 온도들, 습도 조건들, 입자 농도들 및 다른 환경 인자들에 걸쳐 이러한 측정들을 반복하는 것을 포함할 수 있다. 여기서 유념할 점은 이러한 모듈들이 봉입(seal) 됨에 따라, 단지 온도만이 고려되는 것이 일반적이지만 몇몇 실시 예들에서는 추가적인 환경 인자들이 중요할 수 있다.

하나의 배치가 주요 테스트를 통과한 후에, 대량의 배치 특징 데이터가 이용 가능하며 통계적으로 처리된다. 이는 한 세트의 배치-고유 특성들을 제공한다. 각각의 배치 데이터는 참조 데이터세트로부터의 평균 그리고 분산으로도 변화하게 된다. 그 목적은 (i) 이러한 변화들이 허용 가능한 문턱값 범위를 벗어나지 않게 하고, 그리고 (ii) 위에서 설명한 바와 같이 전체 세트의 세부적인 특징들을 반복할 필요 없이 하나의 배치 내의 나머지 모듈들을 특징화하는 수단을 제공하는 것이다.

이때, 일반 장치 특징이 제시되어 있으며 랜덤 배치 샘플의 등가 특성들을 결정하는 수단이 제시되어 있다. 따라서, 도 5에 도시되어 있는 바와 같은 한 세트의 평균 배치 특성들은 이를테면 하나의 배치가 50000일 경우에 50개의 유닛의 샘플을 기반으로 하여 이용 가능하다. (여기서 유념할 점은 도 5가 단지 예시를 목적으로 하여 POI 간격들로 분할되어 있다는 점이다. 배치 특징 동안, 샘플 장치들이 완전히 교정될 경우에, 장치 AF 알고리즘에 의해 궁극적으로 필요하겠지만 동일한 POI에서 교정 지점들을 선택하는 것이 필요하지 않다. 오히려 다수의 방향에 걸쳐 (MEMS 장치 커패시턴스에 대해) 어느 주어진 초점 거리에서 장치의 액추에이터 설정값을 결부시킬 수 있는 것이 중요하다.) 평균이 계산된 특성 외에도, 각각의 각도 방향에 대한 특성의 분산(variance)에 대한 데이터가 또한 이용 가능하다. 어떠한 이상(異常) 결과들도 나타나지 않은 것으로 가정하면 평균이 계산된 특성 및 관련이 있는 분산 양자 모두는 어떤 사전에 결정된 한도 내에 있어야 하고 다음으로는 이러한 배치 특성을 생산 배치 내의 나머지 모듈들에 적용하는 것이 필요하다.

도 5로부터의 데이터는 도 6에 도시된 바와 같이 그래프로 표현될 수 있다. 여기서 볼 수 있는 바와 같이, MEMS에 대해 커패시턴스와 같은 것을 의미하는 어느 초점 거리에서, 각각의 방향 +90, +30, -30 및 -90도에서의 DAC 코드들은 공통 방향, 이 경우에 0도(수평)에서의 DAC 코드에 결부될 수 있다.

도 7은 도 6으로부터의 데이터를 수평 방향에 대하여 정규화된 +90, +30, -30 및 -90방향에 대한 데이터로 보여준다. 이러한 정규화된 데이터는 변환 매트릭스로서 언급되며 이러한 데이터는 임의의 주어진 배치를 특징화한다.

개별 장치 특징

개별 카메라 모듈을 특징화하기 위해, 카메라는 서로 다른 방향들을 통해 장치를 이동시키는데 필요한 로봇 아암이 필요하지 않음을 제외하고, 완전 장치 교정에 사용되는 장비와 유사한 장비에 장착되는 제어기에 연결될 수 있다.

그 대신에, 테스트 패턴이 무한대 위치로 이동되고 그러한 위치에서의 장치 커패시턴스가 결정된다. 도 8에 도시된 테이블에서는, 커패시턴스(cap)가 174로서 측정되어 있다. 이러한 위치에서의 DAC 코드는 또한 기록되어 있다. 이 경우에 DAC 코드는 146이다. 여기서 유념할 점은 이러한 수치들이 도 5의 배치 평균과 다르다는 점이다.

그리고 나서, 상기 테스트 패턴이 매크로 위치로 이동되고 다시 이러한 위치에서의 커패시턴스(233) 및 DAC 코드(215)가 기록된다.

이하의 검토에서는 간결성을 위해, 무한대 위치 및 매크로 위치 간의 커패시턴스 범위는 선형 POI 간격들로 분할된다. 그러나 통상의 기술자라면 알 수 있겠지만, 이러한 분할은 비-선형적일 수 있다. 필요한 변위들은 카메라 장치에서 사용될 자동-초점 알고리즘의 요구조건들 및 렌즈 요소들의 광학 설계에 의존한다. 한 실시 예에서는, 카메라가 현재 각각의 POI로 스텝화되고, 필요한 커패시턴스에서 정착하도록 허용되며 그리고 그러한 커패시턴스에서 DAC 코드가 측정되어 기록된다. 이는 값들 146 및 215 간의 컬럼 V[0]에서 도 8의 DAC 코드들을 제공한다.

다른 한 실시 예에서는, DAC 코드 및 커패시턴스 간의 관계가 도 4에 예시된 바와 같이 이하의 관계, 다시 말하면 커패시턴스 = A*exp(B*DAC+C)에 따라 모델링된다. 지수 B는 도 5에 도시된 바와 같은 전체 데이터 세트를 사용하여 배치 교정 시간에서 결정될 수 있다. 그리고 나서, 상기 A 및 C 값은 특정 장치에 대해 구해진 무한대 및 매크로 설정값들에 대한 전압, 커패시턴스 쌍들에 적합해질 수 있고, 그래서 수평에서의 매크로 및 무한대 중간인 DAC 코드들이 무한대 및 매크로 중간인 커패시턴스 값들에 따라 보간되는 것을 허용한다.

현재 배치에 대한 도 7의 변환 매트릭스 및 무한대 및 매크로 설정값들 간의 각각의 POI에 대한 수평에서의 DAC 코드들에 대해, 도 8에 도시된 테이블의 나머지, 다시 말하면 컬럼들 V[-90], V[-30], V[30] 및 V[90]이 결정될 수 있다. 여기서 알아야 할 점은 변환 매트릭스가 교정되고 있는 장치에 대한 POI 간격 커패시턴스들과 부합하는 데이터 지점들을 포함할 경우에, 어느 정도의 보간이 필요할 것이라는 점이다.

위의 실시 예는 DAC 코드(ECS 전압) 및 변위 간의 관계가 비-선형적일 경우 MEMS 액추에이터에 대해 설명된 것이다.

그러나 VCM 카메라 모듈일 경우에, DAC 코드(ECS 전류) 및 변위 간의 관계가 선형적이며 그러한 실시 예에 대해, 단지 각각의 POI에 대하여만 DAC 코드들을 사용하여, 도 7에 도시된 바와 같은 변환 매트릭스를 구축하고, 그리고 나서 각각의 카메라 모듈에 대해 무한대 및 매크로에 있으며 무한대 및 매크로 사이를 보간하는 수평 방향에 대해, 또는 MEMS 액추에이터에 대해 설명한 수법과 유사한 매크로 및 무한대 간의 각각의 POI에 대해 DAC 코드들을 구하는 것을 기반으로 하여 특징이 이루어질 수 있다.

어느 경우든 간에, 여기서 볼 수 있겠지만, 위의 실시 예들은 장치 고유 교정이 한 방향에서 수행되는 것을 허용하여, 그러한 방향에서의 겨우 2번의 측정에 대해, 완전 교정의 이점을 제공하지만 훨씬 합리화된 기준으로 이루어지는 이점을 제공한다.

변형적인 실시 예들

주요 실시 예가 위에 설명되어 있고 장치의 1회 기록 프로그램가능(one time programmable; OTP) 메모리에 한 세트의 세부 LUT들을 엠베드(embed)함으로써 생산에서 다수의 방향에 대해 교정되는 개별 장치들을 포함한다. 그러나 다수의 환경 인자 및 다수의 각도 방향이 제공되고 초점 POI들의 개수가 증가할 경우에 OTP 메모리에 대한 요구들은 상대적으로 더 제한적인 교정이 액추에이터에 대해 제공되는 것을 필요로 할 수 있다.

여기서 유념할 점은 몇몇 장치들, 특히 MEMS 기반 초점 액추에이터들에서, 액추에이터 자체로부터 방향을 결정하는 것이 가능하다는 점이다. 이는 본원 명세서에서 인용에 의해 보완되는 US2014/0028887에 개시되어 있다. 그러한 실시 예들에서는, 메인 장치 AF 알고리즘이 상기 메인 장치로부터 방향 정보를 구하는데 필요하지 않은데, 그 이유는 이러한 것이 액추에이터 특성들 자체로부터 결정될 수 있기 때문이다.

한 변형적인 실시 예에서는, 상기 액추에이터가 수평 방향 DAC 코드들에 변환 매트릭스를 적용함으로써 모든 방향에 대해 POI 설정값들로 프로그램되지 않는다. 그 대신에, 장치가 단지 수평 방향 DAC 코드들로만 프로그램되고 상기 변환 매트릭스가 그 대신에 상기 모듈이 엠베드되어 있는 핸드헬드 이미징 장치용 구동기로서 제공된다. 이러한 실시 예에서는 카메라 모듈 구동기 소프트웨어가 장치 작동 동안 상기 액추에이터의 수평 방향 DAC 코드들을 결정하게 되고 상기 구동기에서 제공되는 변환 매트릭스 및 상기 장치의 방향을 기반으로 하여 상기 POI 데이터를 동적으로 생성하게 된다. 이러한 수법은 모듈들이 생산 배치로부터 상기 변환 매트릭스를 합체하는 구동기 코드에 결부되어 있다는 점에서 단점들을 지니지만, 상기 수법은 상대적으로 더 큰 소프트웨어 유동성의 이점들을 지니고 생산 배치들 간의 안정도가 상대적으로 더 균일한 것으로 결정되는 경우에 유리할 수 있다.

다른 한 실시 예에서는, DAC 코드들의 개수에 의해 매크로 및/또는 무한대 위치들을 상/하로 조정하는데 제공될 수 있다. 사용자는 매크로/무한대 위치들에 배치되어 있는 광학 교정 차트를 사용할 수 있다. 그러한 실시 예에 의하면, 상기 OTP에서 사전에 설정된 POI 값들은 마찬가지로 새로운 매크로/무한대 설정(들)을 기반으로 하여 상기 POI의 상대적인 위치들을 유지하도록 조정될 수 있다. 이는 조정된 수평 방향 DAC 코드 세트를 생성하게 되며 상기 조정된 수평 방향 DAC 코드 세트는 다시금 다른 방향들에 대한 상기 DAC 코드들의 조정들을 필요로 하게 된다. 그러한 사용자 조정들은 상기 저장된 OTP 프로파일을 분석하고, 저정된 프로파일을 기반으로 하여 새로운 다수의 방향 DAC 코드들을 생성하며 상기 OTP 메모리를 재프로그램할 수 있는 소프트웨어 애플리케이션을 필요로 할 수 있다.

위에서 지적한 바와 같이, 통상의 기술자라면 알 수 있겠지만 카메라 모듈 성능은 예를 들면 동작 온도 변화, 장치 노화 또는 심지어는 장치 온-시간에 기인하여, 시간 경과에 따라 드리프트(drift)할 수 있다.

도 9를 지금부터 참조하면, VCM 카메라 모듈은 +30℃ 실온에서 계산되고 OTP 메모리에 저장되는 CDAC_스타트_OTP 및 DAC_스톱_OTP를 지닌다. 이러한 값들로부터 출발하여, 상기 카메라 모듈은 위에서 설명한 바와 같이 모든 중간 위치들 및 방향들에 대해 교정될 수 있다. 그러나 동작 온도가 이를테면 -15℃로 변하게 되면, 렌즈 변위를 DAC 코드에 결부시키는 변위 곡선은 좌측으로 시프트하게 된다. 이 경우에, DAC_스타트_OTP는 30℃ 주변 온도에 대하여 50um 렌즈 변위에, 그리고 -15℃에서 85um에 상응한다. 이것이 의미하는 것은 교정된 DAC_스타트_OTP에 대해, 상기 카메라 모듈은 무한대 위치에 이르지 않을 수 있다는 것을 의미한다.

위에서 지적한 바와 같이, 배치 특징은 동작 온도 범위에 걸쳐 대응하는 동작 온도들에 대한 개별 교정 데이터 세트들을 제공하는 것을 포함할 수 있고, 카메라 모듈은 측정된 (렌즈) 동작 온도에 대해 가장 근접하게 교정된 온도(들)에 대해 교정되는 저장된 DAC 코드들을 사용한다. (상기 모듈은 가장 근접한 세트를 고를 수 있게 되거나 인접한 세트들에 대한 데이터 사이를 보간할 수 있게 된다.)

부가적인 변형 예로서, 대응하는 동작 온도들에 대한 개별 교정 데이터 세트들 간의 변화는 단지 하나의 (또는 적어도 상대적으로 더 적은) 교정 데이터 세트(들)만이 모델링된 매개변수들과 함께 장치 내에 저장되어 그러한 데이터를 상기 장치의 동작 온도에 매핑하게 될 수 있도록 모델링될 수 있다.

그러나 측정된 동작 온도에 따라 저장된 DAC 코드들 간에 스와핑(swapping)하거나 저장된 DAC 코드들을 사용하는 것은 모든 동작 변화들을 완전히 보상할 수 없다.(또한, 렌즈 온도의 정확한 측정값을 구하는 것이 가능하지 않을 수 있다.)

광학 교정 차트를 사용하여 카메라 모듈 드리프트를 보상하는 것에 대한 변형 예로서, 다른 공지되거나 고정된 참조들을 사용하여 상기 DAC 코드들을 자동으로 조정하고, 심지어는 작동 중에 카메라 모듈 동작 변화들을 보상하는 것이 또한 가능하다. 그러한 고정된 참조 값들 중 하나는 특히 눈과 눈 사이의 거리가 6.5 및 7cm 사이인 것으로 알려져 있는 전형적인 성인의 얼굴이다. 그러한 고정된 참조를 사용하는 것은 DAC_스타트 및 DAC_스톱이 이하에서 설명되겠지만 여러 동작 조건을 보상하도록 재교정되는 것을 허용한다.

이러한 보상은 통상의 얼굴, 다시 말하면 인쇄된 얼굴 또는 아기 얼굴 또는 측면 얼굴 보다는 오히려 눈과 눈 사이의 거리가 실제로 6.5 및 7cm 사이인 얼굴이 검출될 경우에 때때로 수행될 수 있다. 상기 얼굴은 또한 카메라 광학기기들이 상기 얼굴에 초점이 맞춰지는 것을 허용하게 하는 거리에 있어야 한다.

상기 보상은 다음과 같이 보상한다.

·실제(정면) 얼굴이 획득된 이미지 내에서 검출됨 - 이는 교정 보상 이미지 획득보다 앞서서 이루어지는 기간에 걸쳐 검출 및 추적되는 얼굴일 수 있음;

·눈과 눈 사이의 거리(ed)가 6.5-7cm 사이에 있도록 가정됨;

·카메라 모듈 초점 거리(f)가 알려져 있음;

·카메라 모듈의 픽셀 크기(pixel size; ps)가 측정됨;

·픽셀 단위로 눈 거리(edp)가 측정됨;

·대상물에 이르기까지의 거리(distance to the subject; ds)가 다음

ds = f * (ed / (edp * ps)

와 같이 계산됨;

·이러한 거리(ds)에 대한 렌즈 변위(lens displacement; ld)가 다음과 같은 관계, 다시 말하면

1/(ld+f) = 1/f - 1/ds

를 사용하여 계산될 수 있음;

·이러한 렌즈 변위(ld)에 대한 대응하는 DAC_코드_얼굴이 도 9에 도시된 바와 같은 교정 데이터를 기반으로 하여 계산될 수 있고, 상기 예에서는, 150um 렌즈 변위가 514에 근접한 DAC 코드를 공칭적으로 제공하지만, 여기서 볼 수 있는 바와 같이, 이는 온도에 대하여 (좌측으로) 드리프트함;

·그리고 나서, 상기 카메라 모듈은 DAC_코드_스위프를 구하도록 렌즈 변위 범위에 걸쳐 스위프(sweep)를 실행함 -상기 렌즈 변위는 얼굴 영역에 대한 최대 선명도를 제공함;

·DAC_코드_얼굴 및 DAC_코드_스위프 간의 차분값이 문턱값보다 상대적으로 더 작을 경우에, 교정된 OTP 데이터가 여전히 유효한 것으로 간주하며 어떠한 보상도 수행되지 않음;

·2개의 DAC 코드들 간의 차분값이 문턱값보다 상대적으로 더 클 경우에, 이는 상기 카메라 모듈에서 어떤 것(온도 시프트, 노화 등등)이 변화되고 DAC_스타트_OTP 및 DAC_스톱_OTP에 대한 보정이 필요함을 나타냄;

·변위 곡선이 선형적일 경우에, 이러한 보정은 다음과 같이 수행될 수 있음.

DAC_스타트_신규 = DAC_스타트_OTP (DAC_코드_얼굴 - DAC_코드_스위프)

DAC_스톱_신규 = DAC_스톱_OTP (DAC_코드_얼굴 - DAC_코드_스위프)

그럼에도, 통상의 기술자라면 알 수 있겠지만 위의 수학식들의 다른 변형들이 필요한 경우에 채용될 수 있음;

·이러한 신규 DAC 값들은 상기 OTP 메모리를 재프로그램하는 것이 가능하지 않을 경우에 상기 장치의 영구 저장소 상에 저장될 수 있음. 이 경우에, 상기 카메라 모듈이 개시될 때마다, 상기 카메라 모듈은 상기 장치의 영구 저장소 내의 DAC 스타트/스톱 코드들을 먼저 체크할 수 있으며 이들이 존재하지 않을 경우에, 상기 모듈은 그 후에 OTP 메모리로부터 최초에 교정된 DAC 코드들을 판독하고 필요하거나 가능할 경우에 위에서와같이 재-보상할 수 있음.

여전히 부가적인 변형 예들에서는, 위에서 설명한 바와 같이 얼굴 검출 기반 자동-초점(face detection based auto-focus; FDAF)을 사용하여 상기 카메라로부터의 피사체의 거리를 결정하는 것보다는 오히려, 상기 카메라는 LG G3를 포함하는 스마트폰들에서 채용되는 바와 같은 레이저 검출 자동-초점(laser detection auto-focus; LDAF) 시스템과 같은 별도의 거리 측정 시스템을 포함할 수 있다. 이 경우에, 레이저 검출 모듈은 하나의 장면 내의 임의의 이미지화된 피사체의 거리 및 상기 피사체에 대한 검출된 거리를 상관시키는데 사용될 수 있다. 일단 이러한 거리(ds)가 알려져 있을 경우에, 상기 카메라는 FDAF에 대해 위에서 설명한 바와 같이 진행될 수 있다.

통상의 기술자라면 알 수 있겠지만 위의 보상 절차 동안 장치 방향이 고려되어야 한다. 상기 절차는 단지 카메라가 안정된 경우에만 실행하도록 국한될 수 있지만, 어쨌든 간에, 카메라 방향의 지식은 다른 동작 변화들에 기인한 렌즈 변위들로부터 방향에 기인한 렌즈 변위의 변화들을 분리시키는데 도움이 된다.

여기서 볼 수 있겠지만 위의 보상 절차는 카메라 모듈이 단지 단일 동작 온도에서만 교정되는 경우에 동작 온도 변화들을 보상하는데 채용될 수 있지만, 마찬가지로 어느 주어진 교정된 동작 온도에서 제공되는 DAC 코드들을 업데이트하도록 보상이 이루어질 수 있다.

상기 장치의 재-교정을 트리거(trigger) 시킬 가능성이 다수 존재한다. 예를 들면, 재-교정 애플리케이션 또는 한 애플리케이션 내의 메뉴 옵션 또는 운영 체계 메뉴는 사용자가 요구 상기 카메라 모듈을 재-교정하는 것을 허용하는데 이용 가능하게 될 수 있을 것이다. 상기 애플리케이션은 심지어 "상기 장치로부터 50cm, 1m, 2m 등등의 거리에 서 있고..." 그리고 나서 상기 카메라 모듈로 제어를 환원하여 그에 따라 재-교정하도록 하는 명령어들을 사용자에게 발행할 수 있을 것이다.

변형적으로는, 재교정이 (i) 소정 기간 후에 자동으로; (ii) 노화 영향들을 보상하도록 동작 사이클들의 개수가 경과한 후에; (iii) 검출/결정되고 있는 이상(異常) 온도들에 응답하여; (이는 온도의 직접적인 측정에 의해 또는 매크로 또는 무한대 위치들에 이르는 상기 장치의 고장에 의해 이루어질 수 있음); (iv) 또는 기타 등등으로 트리거될 수 있다.

특정한 구현 예는 장치 하드웨어 및 운영 시스템 기능들에 의존할 수 있고, 그래서 예를 들면 몇몇 구현 예들에서는, 교정 애플리케이션이 DAC 설정값들을 직접 재프로그래밍하도록 허용될 수 있는 반면에, 나머지 구현 예들에서는 상기 애플리케이션이 상기 카메라 모듈을 통해 인터페이스하여 자신의 플래시/EEPROM을 내부적으로 재프로그래밍해야 한다. 부가적인 실시 예에서는, 상기 액추에이터가 여러 LUT 각도에 대해 DAC 코드들 사이를 보간하고, -90, -30, 0, 30 및 90도 간의 특정 카메라 방향에 대해 필요한 AF 스텝과 매치하도록 폐쇄적 DAC 설정값을 결정하도록 구성된다. 보간은 간단한 선형 보간일 수도 있고, 몇몇 실시 예들에서는 전용 마이크로제어기 또는 게이트 어레이를 합체할 수 있는 전자 액추에이터의 복잡성에 의존하여 상대적으로 더 향상된 기법들을 사용할 수도 있다. 그러한 실시 예에서는, 상기 장치상의 AF 알고리즘이 상기 장치의 서브시스템들을 분석하는 움직임으로부터 제공되는 정확도 레벨에 이르기까지 장치 방향을 상대적으로 더 정확하게 지정할 수 있다.

변형적으로는, 상대적으로 더 세부적인 한 AF 스텝(POI) 세트(예컨대, 11보다는 오히려 50)가 원래의 교정에서 제공될 수 있으며 장치의 사용자 인터페이스로부터 매크로/무한대 지점들을 수동으로 조정하고 나머지 AF 스텝들을 등거리 간격으로 떨어져 있게 함으로써, 또는 사전에 결정된 스케일(scale)에 따라 조정이 영향을 받을 수 있다.

또, 예시된 예에서는, 초점 POI들과 관련이 있는 변위들이 동일하고 균일하지만, 이러한 시스템의 실시형태는 광학 설계에 의존하며 빈번하게 POI들이 스케일의 매크로, 또는 무한대 부분을 향해 상대적으로 더 넓은 간격으로 떨어져 있게 된다.

통상의 기술자라면 알 수 있겠지만 본 발명은 IR 이미징 애플리케이션들 용으로 사용되는 바와 같은 스위칭 가능한 가시 광선 필터(visible light filter; VLF)를 지니는 카메라들을 포함하는 대체 가능하거나 스위칭 가능한 렌즈 모듈을 지니는 카메라들에 용이하게 적용될 수 있다. 따라서 서로 다른 교정 데이터가 저장되고 그리고 나서 서로 다른 렌즈 모듈들 용으로 또는 상기 카메라에 의해 채용되는 임의의 필터들 용으로 선택될 수 있다.

또한, 렌즈 모듈들의 나사에 대해, 교정 시간에 앞면이 똑바로 배치된(face up) 위치에서 렌즈 배럴에 카메라 모듈이 나사로 조여질 경우에 문제들이 생길 수 있음이 지적될 수 있을 것이다. 전형적으로는 교정될 경우에, 테스트 이미지의 선명도 레벨이 문턱값을 통과할 때까지 렌즈에 나사로 조여진다. 이것이 의미하는 것은 가장 선호적인 경우에서(앞면이 똑바로 배치된 경우에서) 무한대 위치에 이르게 됨을 의미하지만, 몇몇 다른 상대적으로 덜 선호적인 경우들에서(앞면이 거꾸로 배치된 경우에서, 또는 상대적으로 더 낮은 주변 온도에서), (렌즈 배럴 내의) 초점면이 중력으로 인해 이미지 센서에 대해 시프트하게 되거나 실제로는 초점 길이가 변할 수 있고, 이 때문에 카메라가 무한대 위치에 이르는 것이 불가능하게 된다. 이러한 것이 생기는 것을 방지하기 위해, 테스트 이미지의 선명도 레벨이 또 문턱값 아래로 감소할 때까지 선명도가 문턱값에 이른 후에 렌즈 배럴에서 나사를 계속 조이는 것이 유용할 수 있다. 이러한 렌즈 배럴의 과잉-나사조임(over-screwing)은 DAC 코드가 렌즈를 무한대 위치에 배치하는데 항상 이용 가능하게 할 수 있다.

렌즈 배럴 내의 나사조임은 사람 운영자에 의해 수행될 수도 있고 적합한 도구를 가지고 생산 라인 상에서 자동으로 이행될 수도 있다. 후자일 경우에, 나사조임 도구는 렌즈 배럴이 과잉-나사조임되어야 할 범위를 결정하는데 각도 값을 필요로 한다. 이러한 나사조임 각도는 다음과 같이 결정될 수 있다.

·특정 카메라 모듈 또는 모듈 배치에 대해, 모든 방향 그리고 전체 주변 온도 범위[예컨대, -15 ... +45℃]에 대한 렌즈 변위 시프트들은 위에서 설명한 바와 같이 측정됨;

·생산 라인 상의 배치(예컨대, 앞면이 똑바로 배치된 경우)로 나사조임될 경우 렌즈 배럴의 방향을 알면, 위의 모든 경우들(서로 다른 방향들 및 열에 의한 렌즈 배럴/초점 길이 시프트들)을 수용하도록 하는 필요한 렌즈 과잉-나사조임 변위가 계산될 수 있음. 이는 렌즈 배럴을 과잉-나사조임하도록 마이크로미터 단위로 측정된 값(예컨대, 12um)을 제공함;

·렌즈 배럴 내의 나사조임 기울기를 알면, 자동 렌즈 배런 나사조임 기계가 과잉-나사조임 동작을 수행하는 것을 허용하기 위해 회전 각도에서 측정된 과잉-나사조임 값이 계산될 수 있음. 예를 들면, 나사조임 기울기가 250um/360도일 경우에, 12um 변위가 17.28도 (12um *360도/250um) 과잉-나사조임 각도에 상응함.

어느 경우든 간에, 본 발명은 다수의 방향에서의 카메라 모듈들로부터 획득되고 단일 방향에서 주어진 장치로부터 획득된 배치 특징 데이터의 조합을 기반으로 하는 신속하고 비용 효과적인 장치 고유 교정 기능을 제공한다.

교정 데이터는 자동-초점 구동기 또는 모듈 내에 채용되어 카메라 자동-초점 알고리즘이 본 예에서 1에서부터 12에 이르기까지 필요한 POI를 간단히 지정하는 것과, 카메라가 실제로 필요한 초점 거리에서 초점을 조절하게 함을 확신하는 것을 가능하게 해준다.

Claims (29)

1. 이미지 캡처 장치를 교정하는 방법에 있어서,
   상기 이미지 캡처 장치의 교정 방법은,
   a) 수평면에 대한 복수의 방향들로의 움직임을 위한 배치(batch)로부터의 적어도 하나의 샘플 장치를 장착하는 단계;
   b) 소정의 방향에 대해, 일련의 위치들에서 상기 샘플 장치의 초점을 맞추는 단계로서, 각각의 위치는 상기 이미지 캡처 장치의 대응 초점 거리에 있는, 단계;
   c) 각각의 위치에서 상기 샘플 장치에 대한 렌즈 액추에이터 설정 값을 기록하는 단계;
   d) 상기 샘플 장치의 복수의 개별 방향들에서 단계 b) 및 c)를 반복하는 단계;
   e) 상기 배치로부터의 다수의 샘플 장치에 대해 단계 a) 내지 d)를 반복하는 단계;
   f) 상기 복수의 개별 방향들로부터의 개별 방향들에 대한 소정의 위치에서의 렌즈 액추에이터 설정 값들 및 상기 복수의 개별 방향들 중 선택된 방향에서의 액추에이터 설정 값들 간의 대응 관계들을 결정하되 상기 샘플 장치들에 대한 기록된 렌즈 액추에이터 설정 값들을 통계적으로 분석하여 상기 관계들을 결정하는 단계;
   g) 적어도 2개의 관심 지점(point of interest; POI)에서 교정될 상기 이미지 캡처 장치에 대한 렌즈 액추에이터 설정 값들을 기록하는 단계로서, 각각의 관심 지점은 상기 이미지 캡처 장치가 상기 선택된 방향에 위치할 경우에 상기 이미지 캡처 장치로부터의 지정된 초점 거리인, 단계; 및
   h) 상기 결정된 관계들 및 상기 기록된 렌즈 액추에이터 설정 값들을 기반으로 하여 상기 복수의 개별 방향들에 대해 상기 이미지 캡처 장치를 교정하는 단계;
   를 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 이미지 캡처 장치의 교정 방법은,
   상기 이미지 캡처 장치로부터의 각각의 지정된 초점 거리에 테스트 패턴을 위치하여 상기 이미지 캡처 장치의 초점이 상기 지정된 초점 거리에 맞춰질 수 있게 하는 단계;
   를 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
5. 제1항에 있어서,
   단계 g)는 카메라 매크로 및 무한대 설정들 각각에서 상기 렌즈 액추에이터 설정 값들을 기록하고 렌즈 액추에이터 설정 값 및 초점 거리 간의 모델화된 관계에 따라 상기 선택된 방향에서 상기 매크로 및 무한대 설정들 간에 각각의 POI에 대한 렌즈 액추에이터 설정 값들을 보간하는 단계를 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 이미지 캡처 장치는 MEMS 작동식 렌즈를 포함하는 카메라 모듈을 포함하며 상기 모델화된 관계는
   A, B 및 C가 스칼라값들일 경우에
   커패시턴스 = A*exp(B*렌즈 액추에이터 설정 값+C)
   인 형태를 지니는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
7. 제5항에 있어서,
   상기 이미지 캡처 장치는 VCM 작동식 렌즈를 포함하는 카메라 모듈을 포함하며 상기 모델화된 관계는 선형인, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
8. 제1항에 있어서,
   단계 g)는 상기 선택된 방향에서 이미지 캡처 장치 매크로 및 무한대 설정들 간에 각각의 POI에서 상기 렌즈 액추에이터 설정 값들을 기록하는 단계를 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 선택된 방향은 수평이고 상기 복수의 개별 방향은 수평에 대해 -90, -30, 30 및 90도를 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
10. 제1항에 있어서,
    상기 렌즈 액추에이터 설정 값들은 각각의 POI에 상기 렌즈를 위치하기 위한 DAC 코드들을 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
11. 제10항에 있어서,
    상기 이미지 캡처 장치는 MEMS 작동식 렌즈를 포함하는 카메라 모듈을 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
12. 제11항에 있어서,
    단계 c)는,
    샘플 장치에 대해 DAC 코드들을 반복적으로 스위핑(sweeping)하는 단계; 및
    각각의 DAC 코드에 대해 렌즈 액추에이터 커패시턴스를 기록하는 단계;
    를 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
13. 제11항에 있어서,
    단계 g)는,
    매크로 및 무한대 설정들에서 렌즈 액추에이터 커패시턴스를 기록하는 단계; 및
    적어도 2개의 POI에서 DAC 코드를 기록하는 단계;
    를 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
14. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 캡처 장치는 VCM 작동식 렌즈를 포함하는 카메라 모듈을 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
15. 제1항에 있어서,
    단계 h)는 이미지 캡처 장치 메모리에 상기 결정된 관계들 및 상기 기록된 렌즈 액추에이터 설정 값들을 기록하는 단계를 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
16. 제1항에 있어서,
    단계 h)는 상기 결정된 관계들과 상기 기록된 렌즈 액추에이터 설정 값들을 조합하여 각각의 방향 및 각각의 POI에 대한 렌즈 액추에이터 설정 값들을 포함하는 테이블을 제공하고 이미지 캡처 장치 메모리에 상기 테이블을 기록하는 단계를 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
17. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 캡처 장치의 교정 방법은,
    다수의 동작 온도 각각에 대해 단계 g) 및 h)를 반복하는 단계;
    를 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
18. 제17항에 있어서,
    상기 동작 온도는 카메라 렌즈 또는 이미지 캡처 장치 중 하나에 대한 온도 센서 판독 값에 상응하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
19. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 캡처 장치를 교정하는 단계는 상기 이미지 캡처 장치 내의 1회 기록 프로그램가능(one time programmable; OTP) 메모리에 이미지 캡처 장치 고유 교정 정보를 저장하는 단계를 포함하는, 이미지 캡처 장치의 교정 방법.
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